要不要系统地学习计算机科学，取决于你的职业目标。如果你将来主要是一个计算机的应用者，你可以不学计算机专业，但如果你打算做一个计算机科学领域的“推动者”，那你必须学习。
我们判断要不要做一件事情，永远不能够脱离我们的最终目的。所以我们也可以反过来问，如果我学计算机，那我的目的是什么呢？大致来说无非是两个方向，一个是发展，一个是应用。如果你的目标是“推动计算机科学的发展”，那肯定要系统地学习计算机的。如果你的目标是用计算机来处理各种问题，几乎不需要，尤其在AI蓬勃发展的时代。
如果说知道计算机底层工作原理的人，是具备"工程师视角"的人，需要用到这种工程师视角的需求越来越少。比如说一个人可以从零开始实现所有排序算法，而另外一个不能从零实现但十分了解他们的复杂度，以及可以随意调用各种排序算法，他们对工作的胜任程度可能是完全一样的。举个极端点的例子，把一个工程师“下放”到流水装配线上，起到的作用和普通工人是一样的。如果用数字来表示一个人对计算机的了解程度，0代表完全不懂计算机，10表示计算机专业毕业生的水平，大部分计算机相关的职业只需要4~5的水平。 举些例子（只是大致的分类，作为参考）：
初级 IT Support / Helpdesk：1–2
初级网页制作 / Web 开发（小型项目、低代码量）：1–2
普通 Web 开发（中小型项目）：3–4
企业应用开发（低复杂度）：3–4
系统运维 / 网络运维：5–6
移动端应用开发（中等复杂度）：5–6
高性能 Web / 企业系统开发：7–8
高级移动端开发 / 跨平台框架开发：7–8
算法工程师 / AI 系统开发：9–10
系统底层开发 / 编译器 / 操作系统开发：9–10
IT行业就是一条巨大的流水生产线。在前AI时代，随着互联网的发展和学习计算机课程门槛的降低，这条流水线上的工人越来越不依赖于专业出身。在AI时代，这条流水线需要的工人（真正的人）越来越少。我的一个判断是，IT行业90%以上的职位都可以被AI取代，只是时间长短而已。虽然今天仍然存在大量 AI不能完美解决的技术问题，但是看看Nano Banana Pro能做的事情以及能做到什么程度，我对我的判断还是很有信心的。
总而言之，从就业角度看，如果目标是应用AI和计算机工具完成工作，大部分岗位不需要掌握完整的计算机科学理论，学计算机专业不是必需；而从推动学科发展的角度，如果希望深化各个领域的发展（包括AI）或开拓新的领域，就必须学习计算机专业，掌握学科核心知识。
知乎讨论：AI 都能写代码了，还要学计算机吗？