AI浪潮席卷而來，哪些人才會成為時代的寵兒？

春節(jié)前夕，一位朋友打來電話咨詢：“兒子讀計算機(jī)專業(yè)，今年大四，學(xué)校普通，成績中等，向科技企業(yè)投了很多簡歷都石沉大海，現(xiàn)在有一家傳統(tǒng)企業(yè)給了他商務(wù)經(jīng)理的Offer，該不該接受？”

“當(dāng)然要去！”我給出了肯定的答復(fù)。對于這類“計算機(jī)普通生”而言，當(dāng)下正是難得的黃金時期。

盡管在AI替代職業(yè)的排行榜上，程序員常常位居前列，但這并不意味著懂編程的人就失去了價值。相反，AI的出現(xiàn)催生了對“略懂代碼者”的新需求——AI替代的只是大廠里的部分程序員。

傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型喊了多年，真正落地難在何處？難在懂業(yè)務(wù)的人不懂技術(shù)，懂技術(shù)的人不懂業(yè)務(wù)；難在軟件公司能解決大問題，卻難以滿足細(xì)分的小需求。

今年2月，Anthropic發(fā)布Claude Code后，IBM、Salesforce等傳統(tǒng)軟件公司股價大幅下跌，背后邏輯正是：市場認(rèn)為，業(yè)務(wù)經(jīng)理只要能向AI清晰闡述業(yè)務(wù)邏輯，就可能自行搭建管理系統(tǒng)。

不過說實話，目前毫無編程基礎(chǔ)的技術(shù)小白還無法完全依賴AI工具滿足細(xì)分需求，部署過程中一個小bug就可能耗費一整天時間。

近期“養(yǎng)龍蝦”（OpenClaw）走紅，仿佛人人都能擁有“賈維斯”的時代即將到來，但無論是初期的全民熱潮還是后續(xù)的政府預(yù)警，最先獲利的是幫人安裝和卸載“龍蝦”的群體。

不會部署“龍蝦”，就別盲目“養(yǎng)蝦”。AI遠(yuǎn)未達(dá)到得心應(yīng)手的階段，各行業(yè)的需求才剛剛開始被挖掘。

這位朋友的兒子學(xué)過編程、懂技術(shù)邏輯，正是傳統(tǒng)行業(yè)急需的“翻譯人才”。即便從事非IT崗位，也能第一時間將本崗位因技術(shù)成本高被忽視的細(xì)碎需求落地。這不是AI對程序員的替代，而是程序員職業(yè)領(lǐng)域的拓展。

或許AGI（通用人工智能）出現(xiàn)后，這類“翻譯人才”也會被替代，但過渡期應(yīng)該會很長。

再說說一個反常規(guī)的觀點。

我認(rèn)為，AI時代文科生的春天要來了。

最近有兩個案例：一名男子駕駛領(lǐng)克Z20在高速上想關(guān)閉閱讀燈，語音助手卻熄滅了所有大燈且無法重啟，最終導(dǎo)致車輛撞護(hù)欄；另一個是“龍蝦”誤刪文件，主人讓它“清理磁盤空間”，它卻把“沒用”的文件全刪了。

這兩件事反映了同一個問題：AI聽不懂“言外之意”。

中國人說話向來含蓄，“你先忙”不是真讓對方去忙，“還好啦”不代表真的好，“隨便”背后往往藏著明確期待。這種語言的彈性是千年文化沉淀的默契，依賴語境、關(guān)系和情緒，缺一不可。

此前AI處理的多是書面需求，比如寫報告、做PPT、編代碼，但當(dāng)需求變成任務(wù)執(zhí)行（如“小龍蝦”案例），AI在理解“話語真正含義”上還有很大差距。

這引發(fā)了一個新問題：如果AI無法精準(zhǔn)理解人類語言，人類會不會被AI“規(guī)訓(xùn)”？

歷史總是循環(huán)往復(fù)。狩獵時代進(jìn)入農(nóng)耕時代，人類被小麥規(guī)訓(xùn)，困于土地；工業(yè)革命后，機(jī)器規(guī)訓(xùn)工人，生物鐘被切割成上下班。

AI時代，為了讓AI更準(zhǔn)確執(zhí)行任務(wù)，人們開始學(xué)著用更符合“機(jī)器準(zhǔn)則”的方式表達(dá)——更直接、無歧義，像標(biāo)準(zhǔn)的Prompt（提示詞），充斥著符號和格式。

那么，我們會不會被AI規(guī)訓(xùn)，丟掉那些微妙、模糊的情緒？更可怕的是，被規(guī)訓(xùn)的可能不只是語言，還有思維本身。到底是人類適應(yīng)AI，還是AI學(xué)會理解人類？

目前這個問題尚無答案，但真正會用AI的人，一定是“懂人”的人。

一個有趣的例子是，上周阿里通義千問大模型負(fù)責(zé)人林俊旸離職事件引發(fā)熱議，他是北大外國語學(xué)院語言學(xué)碩士。同行評價，Qwen能成為全球開源大模型的領(lǐng)頭羊，與林俊旸的背景密不可分——他“懂語言”，懂語言的組織方式、背后邏輯，懂看似隨意話語里的微妙層次。

我說文科生的春天來了，不是指傳統(tǒng)文科教育依然有效，而是“自由而無用”的人在AI時代更有價值：文學(xué)、哲學(xué)、藝術(shù)、歷史等沉淀在人身上的“慢知識”成了稀缺資源。當(dāng)技術(shù)做完“有用”的事，剩下的“無用”之事——需要共情、理解、“懂你”的時刻，越貼近人、有人情味的工作，越需要真正懂人的人來駕馭。

最后，如果普通計算機(jī)生和文科生都不焦慮了，媒體人還有什么好焦慮的呢？

圖片／ unsplash

本文來自微信公眾號 “IT時報”（ID：vittimes），作者：郝俊慧，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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