AI时代本科该取消专业以商学院为例

当大多数人还在讨论AI会不会取代程序员、金融分析师时，我更关心一个更底层的问题：这些岗位本身，是否还值得被培养？如果答案是否定的，那么我们今天围绕这些岗位设计的本科教育体系，是否正在系统性地产生“过时的人才”？在我看来，真正需要被挑战的，不是课程，而是“专业”这个一百年来几乎未被质疑的结构。以商学院为例，这个问题已经无法回避。

【注】

本文属于我“后天思维”（The Day After Tomorrow Mindset）系列的一部分，尝试从更长时间尺度审视当下问题。

本文在我的原始观点基础上，经由 ChatGPT 协助润色与整理，并生成图片；文中所有观点均由我提出，并由我本人负责。

对应的发在我的视频号【无宙白丁】上的视频是由NotebookLM 根据这篇文章生成。

大多数人还在讨论：AI会不会取代金融分析师、市场专员、会计、运营经理，商学院也在做出相应调整，比如多开一些AI课程，多教一点数据分析、多一些编程。但在我看来，这些调整可能只是对“明天”的修补，而不是对“后天”的回应。我的判断是：未来10年，本科商学院最需要被取消的，不是某几门课，而是“专业”本身。这不是一个温和的观点，也不是主流共识，但如果把时间拉长一点，看向“后天”，这个结论几乎是自然推导出来的。

以 Wharton School 的·本科为代表，全球商学院本科教育过去一百年的基本结构几乎没有变化：金融、市场营销、会计、运营管理，每一个专业培养一类“功能型专家”。这背后的隐含假设是，企业需要大量分工明确的专业人才，每个人在一个职能领域做到“足够好”，组织通过层级协调，把这些能力拼接起来。这套逻辑在工业化社会是成立的，甚至可以说是极其高效的。但问题在于，这个前提正在快速失效。

今天的变化并不抽象。越来越多企业已经在减少初级金融分析岗位、基础市场分析岗位、会计助理和运营执行岗，原因很简单，这些岗位本质上是在做结构化信息处理和规则执行，而这正是AI最擅长的事情。过去需要五个应届毕业生的工作，现在可能只需要一个能提出问题的人加上一套AI工具。这不是未来趋势，而是已经发生的现实。但很多商学院的应对方式是“那我们教学生用AI做这些工作”，这就有点像在自动驾驶时代，教学生如何更熟练地开车。

这里有一个更深一层的问题。商学院培养的，不只是“人”，而是一种认知结构。过去的路径是先选一个专业，在这个专业里深入训练，从初级岗位做起，再逐步晋升。但在AI时代，这条路径正在断裂：初级岗位在消失，中级岗位在压缩，晋升路径在缩短甚至消失。这意味着你已经没有时间，也没有空间，从“士兵”慢慢成长为“将军”。那么问题来了，如果不再需要大量“士兵”，我们还要用“培养士兵”的方式来设计本科教育吗？

我的看法是，本科商学院应该从培养“士兵”，直接转向培养“上校”。不是将军，那太理想化，但至少是能够指挥一群高度专业化的个体（包括AI），并且能够定义任务，而不是执行任务的人。换句话说，是从“会做事的人”，变成“会定义事的人”。这两者的差异，比大多数人想象的大得多。

如果这个判断成立，那么一个非常激进但逻辑一致的改革是，取消“专业”，改为“资深角色导向培养”。不再有金融、市场营销、会计这样的专业划分，这些内容仍然存在，但变成每个学生都需要掌握的知识组合。取而代之的，是围绕不同责任形态来设计培养路径，比如娱乐行业业务负责人、创业者、平台产品负责人、新业务孵化负责人。也就是说，不是按“做什么事”来分，而是按“承担什么责任”来分。

这也意味着教学内容的根本变化。重点不再是教会学生如何做DCF、如何做用户细分、如何做库存优化，而是如何在不确定环境中定义问题，如何组合不同领域的资源，如何利用AI放大自己的决策能力。本质上，是从职能导向的训练，转向资深角色导向的训练。学习路径也随之改变，从过去的新手、熟练工、管理者的线性路径，转向更直接进入“半管理者状态”，因为AI会填补大量技术细节、数据分析和执行层工作。

更难的一点在于教师。如果学生要变，教师几乎必然也要变。很多人第一反应是多请企业高管来上课，但我反而不太认同。经验型知识，很快会过时，很多管理者的认知是在旧世界中有效的，如果直接用他们来替代教师，可能只是把旧世界的逻辑更生动地讲一遍。更好的方案是，不要替换教授，而是重训教授。因为商学院教授具备一些有关的稀缺能力的组合：一流的学习能力，严谨的抽象及研究能力，追求新知的愿望及能力，教育培养下一代的动机。他们的问题，不是能力不够，而是长期被专业化结构所锁定，也被现有的激励机制捆绑。因此更优路径是，继续保留他们的研究优势，但在教学上转向跨域整合和AI时代决策，同时大量引入一线实践者来“训练教授”，而不是替代教授，让教授吸收最新实践，再进行结构化再表达。

如果再往前推一步，这其实不仅仅是商学院的问题。工程学院、法学院、医学院，可能都会面临类似挑战：我们到底是在培养执行者，还是在培养定义者？

如果把时间拆成三层，今天是AI如何帮助我们更好完成现有工作，明天是哪些岗位会被替代，那么后天的问题是，这些岗位本身是否还存在。当“入门岗位”本身消失时，我们今天围绕这些岗位设计的教育体系，究竟是在优化未来，还是在优化一个正在消失的世界？当然也可以反过来问，如果AI的发展没有那么快，我们是否过度激进；如果AI发展更快，我们是否已经严重滞后。

我没有答案。但我有一个越来越强的判断：未来教育的分水岭，不在于有没有教AI，而在于是否敢放弃“专业”这个一百年来几乎没有被挑战过的结构。