AI高管偷偷给自己孩子规划的出路,和我们想的完全不一样!

我是顾潇，第45篇原创，感谢关注。

今年的职场环境，真的让人喘不过气。我们公司从去年到现在一直在缩编，隔壁组的老张上周刚被约谈，干了八年，说走就得走。更年轻的同事也没好到哪儿去，有个98年的孩子，熬了半年夜学数据分析，转正才半年，现在整个项目组都要撤。

说实话，白天在公司看着这些，晚上回家看到娃还在刷题、背单词、上编程课，心里特别不是滋味。

我们当年那套逻辑——学门硬技术、选个热门专业、进个风口行业好像突然就不成立了。以前觉得技术岗稳，现在发现技术岗裁起来更狠；以前觉得会写代码是铁饭碗，现在AI写代码比人快十倍。

最讽刺的是最近刷到几个AI公司高管的采访，发现他们给自己孩子规划的路，完全不是我们现在挤破头在卷的这些东西。

最懂AI的人，反而不让孩子去抢AI的饭碗。

这个反差真的让我想了很多。跟身边几个妈妈聊下来，大家焦虑的点都差不多，我们现在逼着孩子学的，会不会几年后就成了最没用的东西？

有个做产品经理的朋友跟我说，他们公司现在用AI写需求文档，以前实习生干一天的活，现在十分钟出稿，质量还更规范。她苦笑说："我当年熬夜学的Axure、写的几百份PRD，全成了沉没成本。"

这就是现实。基础编程、常规文案、标准报表、普通设计——这些我们当年靠它吃饭、现在让孩子苦学的技能，恰恰是AI最无痛替代的部分。不是孩子不够努力，是赛道本身在贬值。

跟几个行业里的前辈聊，加上自己这些年的观察，我觉得AI短期内接不了的有以下几个行当。

AI可以输出安慰话术，但它没法在心理咨询室里握住求助者的手，没法在特殊教育课堂里读懂一个孩子眼神里的挫败，没法在临终病房里陪老人走完最后一程。这种真实的共情和临场的直觉，机器是不具备的。

AI能给方案，但它不能为结果负责。一个医疗急救决定、一笔大额投资的取舍、一次企业并购的风险判断——背后都是人对后果的承担。机器出错了是bug，人出错了是命运。这个责任，只能人来扛。

AI活在云端，但新能源车的电池研发、生物实验室里的试剂调配、精密仪器的现场维修——这些需要手眼配合、需要材料直觉、需要在真实物理世界里反复试错的事，虚拟模型替代不了。

AI能写诗，但那是概率拼接；能画画，但那是风格迁移。真正有生命体验的创作——一个经历过时代变迁的作家写的家族史；一个在基层蹲了十年的记者写的社会观察——AI模仿不了，因为它没有真正活过。

想通这些之后，我确实没那么焦虑了。不是躺平，是把劲使在更长远的地方。

第一，少盯"技能"，多看"底子"不再那么执着于让他几岁学会编程、考过几级。多给他读历史、聊哲学、玩逻辑游戏，这些看起来"不实用"的东西，反而是在练他怎么思考。技术三年一换代，但会思考的人永远能找到新工具。

第二，别当"执行者"，要当"建模者"如果学编程，重点不是背语法，是理解背后的逻辑结构。让他知道怎么拆解一个问题、怎么抽象出规律。会用工具的人会被工具替代，会设计工具的人不会。

第三，把"人味"养足AI没有善良，没有担当，没有那种临场应变的机灵劲儿。这些才是以后最值钱的。我现在特别在意孩子会不会关心人、敢不敢承担责任、遇到困难是躲还是想办法。机器越普及，这些越珍贵。

第四，回归最朴素的道理不再跟风报班。经常问孩子：你喜欢什么？你觉得自己擅长什么？你觉得能为别人做点什么？

赚钱是结果，不是目标。能解决问题、能给人价值，钱自然会来。

写在最后

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