夜雨聆风
沃顿商学院教授Ethan Mollick直接吐槽：
过去4000年我们有一个很好的人才培养方式——“学徒制”，也就是老带新。
公司招一个初级白领，负责中层不想做的脏活累活，资料整理、数据输入，在这个过程中，他可以熟悉业务概况，中层可以评估其工作态度和能力。
但如今老板觉得这些琐碎的工作我丢给AI就好了，为什么还要请个应届生呢？
这下，毕业生就陷入了一个死循环：
“需要工作经验才能熟练管理AI，但没有初级岗位就永远无法得到经验。”
到游戏“转职”这一环节，更是窒息。
在过去很长一段时间，“文科已死”之论甚嚣尘上，“学好计算机，才能拿高薪”是父母长辈奉若圭臬的观点。
但经过美国全国大学与雇主协会长达十年的高校毕业生跟踪调查后，专家们发现了出乎大众意料的结果：
毕业生的全职就业率，与专业对AI的“暴露度”成绝对反比。
什么意思？
在2022-2024年间，像心理学、教育、哲学，这类跟人打交道更多的低暴露度的专业，全职就业率仅微跌 1.5%。
但像计算机科学、信息科学这种高暴露度专业，全职率暴跌6.6%。
追踪到2025届更是惊人，Chatgpt崛起短短三年，AI高暴露率专业的全职就业率从高高在上的70%血崩到55%。
后来，有人概括成这样一句妙言：
“忘掉Python，去学柏拉图吧。”
离火源越近的人，往往越容易烧伤。
心理学、教育、社会学这些专业，过去在就业市场上没少被边缘化甚至被污名化。
但因为它们深度依赖人际沟通、情感劳动或者复杂的社会语境理解，要处理人情世故、懂得世故圆滑，反而在AI冲击的大潮中得到缓冲。
前段时间，韩国著名作家金爱烂在采访中的一段话刷爆了小红书。
主持人问，AI和人类有何差异？
她回答：有一样东西是人类有，AI没有的，犹豫。
迟疑的怜悯、咽下的真话、适当的沉默、犹豫的爱......
这些是人类目前无法被AI替代的，也是AI低暴露率专业的优势。
在麦可思发布的《2026年中国大学生就业报告》中亦提到，2025届本科毕业生就业量较大的行业主要集中在教育业，占14.2%。
相反，高暴露率专业的就业环境不再理想。
明尼苏达大学的教授就一针见血：
“现在的初级计算机白领，已经不需要花大量时间去一行行敲代码了，他们一入职，就被要求在更高维度去设计和组织软件系统。”
关于这个问题，我和国企软件部的朋友聊了聊。
他直言不讳：
“现在就是我们提需求，AI做苦写代码，团队再结合实际情境进行测试。”
“以前可能需要10个基层程序员，但现在只需要5个就可以了。”
但他也笑说：“但AI也没那么夸张，它只是一个工具。”
这就很切合黄仁勋那句出圈言论：
“AI不会抢走你的工作，但那个会用AI的人会抢走你的工作。”
这种持续恶化的情况，导致美国学生和家长开始用脚投票。
据美国国家学生清理中心统计，2025年计算机科学本科入学人数下降11%，纯技术导向的计算机编程专业入学人数更是暴跌26%。
167年前，查尔斯·狄更斯写下那句世代传颂的名句：
“这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代。”
167年后，前Salesforce AI业务首席执行官Clara Shih将毕业生就业比喻成“双城记”。
“那些了解AI如何运作——特别是了解AI智能体（AI Agents）的人，可以得到他们梦寐以求的工作，无论是在市场营销、软件工程、会计还是金融领域。”
“而对于那些不具备这些技能的人来说，他们的初级岗位正在大面积消失。”
但即使熬过了初级职位消失、AI Agents使用这两道难关，拿到offer坐到大厂的办公室里，这场“游戏”还远远没有结束。
AI的快速迭代，带来了技术的快速折旧，大学四年学的东西跟不上职场的变化，连高校研究智能传播的教授都无奈道：
“开学做的课件，可能两个月后就要全部推翻。”
初入职场的毕业生，更可感知到加速和竞争，你必须花大量时间去学习不同的模型，熟悉它们的潜力和缺陷，而三个月后你又必须重新实验各种不同的模型。
而这，只足够让你留在原地。
这种AI时代的危机感，被Clara概括为一句残忍的座右铭：
“提升AI技能就像在坐一辆没有终点站的列车，你必须签下这份终身保持肉身进化’的契约。 ”
又是一年毕业季、高考季。
谈起AI有人嘘声四起，有人焦虑迷茫，有人则跃跃欲试。
填报志愿、投递简历、穿着不合身的正装汗流浃背......
AI改变了生活，提高了效率，但也让我们在黑夜中费劲思量。
难免让人想起罗萨在《加速》中所写：
科学技术的进步提高了单位时间的使用效率，但是并没有因此通过时间的节省而释放、缓解人们的压力。
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