话题引入
TL上长期有推友讨论 "CS值不值得学"
基于长期对各行业的观察，我给个人的理解和结论：
适合学CS的群体
对于资质许可的年轻人而言，除非家里有矿，或者其他行业沉淀的资源，否则，即使进入 AI时代，CS 也是最优解，没有之一的那种。
- 特点：对个体的学习能力有要求、对家族资源的依赖性最低
关于就业
所谓CS找不到工作，竞争激烈，这都是行业周期波动的表象， 拉长时间看，对于掌握CS技能人才的需求是长期存在的。
深层思考
下面这两个问题，我想了很久，纠结了很久：
- 在AI深度重构知识结构、就业结构、社会结构的时代， 什么样的能力将决定一个人的价值？
- 计算机科学(CS），到底是一项职业技能、一个技术背景， 还是获取未来社会控制权的路径？
以下是反复和LLM交流后的一个总结：
一、第一性原理：人类文明的根本在于“解释系统”
人类成为主宰物种的根本原因，不是体力， 而是我们能构造语言和符号系统来解释、建模并控制世界。
- 第一代：语言 — 协调群体行为
- 第二代：数学 — 精确描述和预测自然规律
- 第三代：编程语言+计算结构 — 直接构建"可执行的模型"，让信息控制现实
CS的本质不是"写代码"，而是构造可执行的世界模型。 它是下一代解释系统的底层语法，是构建现实的"元语言"。
二、系统论：CS是穿透三重世界的中枢能力
按照波普尔三界理论，世界分为：
- 世界1（物理层）：信号、电路、芯片
- 世界2（认知层）：模型、算法、语言
- 世界3（制度层）：规则、治理、社会系统
CS是极少数能同时穿透三界的知识结构：
- 能控制硬件（电路、传感器、嵌入式）
- 能组织认知（算法、结构、模型）
- 能制度化地执行现实（智能合约、推荐系统、治理算法）
CS不是一门专业，它是一个横跨物理—认知—社会的操作系统。
三、权力结构：控制权的迁移
很多人以为 “学会使用AI” 就能融入新时代， 但我们要明白一个核心事实：
工具的使用者 ≠ 规则的制定者。
真正拥有控制权的，是能：
- 构建模型 → 定义世界的理解方式
- 系统化 → 组织现实的执行路径
- 调度AI → 用智能构建自己系统的人
未来的社会权力，将从“职位”迁移到“谁能调度系统”。
而CS，正是为这个控制位提供能力训练的路径。
四、AI时代的认知分界线
“AI能写代码，所以不需要程序员了。” 这话只对了一半，剩下那半，才是真正重要的事。
- AI会写，但它不理解。 它能生成代码，却无法定义问题、拆解结构、控制边界。
- 它不承担后果，也无法做系统决策。
写代码从来不是目标，是中间过程。真正稀缺的，不是“谁写得快”，
而是谁能建构系统、调度AI、控制全局协作。
CS的核心价值
- 如何理解一个系统
- 如何定义它的边界与协作
- 以及，如何在其中获得控制权
结语：通向未来的路径
在AI加速重构社会的年代，CS不再只是“一个专业”， 它是一条路径。
- 是一条让个体有机会参与系统、组织秩序、调度智能、争夺控制权的路径。
而且，CS这东西，会就是会，不会就是不会。数年的系统化学习，一定是值得的。
这，就是我坚定认为——CS依然是普通人通往未来最具性价比路径的原因。
That' all.