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      文科生為啥突然吃香了?

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      文 | 難得君

      看到一條新聞。

      谷歌、微軟,這些曾經把“計算機系畢業”刻在招聘門檻上的科技巨頭,正在瘋狂搶奪文科生。

      數據顯示,在它們的AI團隊中,文科生的占比從過去的5%,猛增到了30%。而且,哲學系和新聞系的畢業生,成了香餑餑里的香餑餑。

      5%到30%,六倍的增長。

      這個世界瘋了嗎?不是前幾年還在喊“文科無用”,勸人別跳火坑嗎?

      一、硅谷終于想通了一件事:AI是給人用的

      過去十年,科技公司招人的邏輯很簡單:你懂代碼嗎?你懂算法嗎?你懂模型嗎?懂就來,不懂就滾。

      這個邏輯沒錯,因為那時候大家在造工具。工具是給人用的,但工具不需要懂人。錘子不需要知道木匠的心情,計算器不需要理解數學家的焦慮。

      但AI不一樣。

      AI大模型不是錘子,不是計算器,它是個“對話者”。它寫文案、做設計、回答問題、提供建議,它做的事情,本質上是在模仿人、服務人、取悅人。

      問題是,一個不懂人的東西,怎么服務人?

      人跟機器比,有幾樣東西是機器很難學會的:價值觀、審美、情緒、善惡的判斷。

      我們常說“三觀正”,世界觀、人生觀、價值觀,這些玩意兒在原始意義上的AI里,一個都沒有。

      沒有三觀,沒有底線,沒有是非,輸出來的東西是什么?

      是道德意義上的“野蠻信息”。

      你讓一個沒有價值觀的AI去寫一篇關于“公平”的文章,它能寫出什么?它能堆砌辭藻,能引經據典,但它不知道什么叫“不公平”。因為它沒被人欺負過,沒餓過肚子,沒被人瞧不起過。它只有語料,沒有體驗。

      這就尷尬了。



      二、“AI憲法”:哲學系畢業生的新戰場

      今天所有的大模型公司,都在做一件至關重要的事情,往往由創始人親自主導,創建自己大模型的“AI憲法”。

      所謂AI憲法,就是一套規則、底線、立場、是非判斷的標準。告訴AI什么能說,什么不能說;什么該鼓勵,什么該禁止;什么是善,什么是惡。

      你看,這活兒誰干過?

      哲學家。

      從柏拉圖到康德,從孔子到羅爾斯,兩千多年來,哲學家們干的就是這件事:討論什么是正義,什么是善,什么是自由,什么是底線。

      所有AI需要面對的倫理困境,哲學家們已經在紙上推演了無數遍。

      電車難題怎么選?隱私和安全哪個優先?自由表達和仇恨言論的邊界在哪?

      這些問題,計算機系不教。算法可以算出最優解,但算不出“應該”。

      所以國外哲學系的畢業生突然吃香了,不是因為他們會寫代碼,而是因為他們知道代碼不該怎么寫。



      三、新聞系不教寫稿,教“找茬”

      再說新聞系。

      很多人以為新聞系就是學寫稿子的。那是誤解。新聞系核心訓練的能力,用一個詞概括,叫“發現反常”。

      新聞學里有一句老話:“狗咬人不是新聞,人咬狗才是新聞。”什么意思?日常的事情不值一提,反常的事情才值得關注。從一堆正常的、平庸的、習以為常的現象里,發現那個不對勁的、異樣的、反常的細節,然后把它定義、放大、傳播。

      這套能力的底層,是三個東西:發現問題、定義問題、詮釋問題。

      AI大模型現在最缺什么?就是這三個能力。

      AI可以在一秒鐘內讀完一萬本書,但它不知道哪本書里有問題。AI可以生成一篇文章,但它不知道這篇文章哪里不對勁。AI可以回答你所有的問題,但它提不出一個問題。

      所以大模型團隊里出現了一個新崗位,叫“敘事設計師”。這個崗位干的事兒,就是幫AI理解什么是好的敘事,什么是反常的細節,什么是值得講的故事。

      國外新聞系的學生,正好干這個。

      四、跨界:創新的唯一出路

      經濟學里有個常識:絕大部分的創新,都發生在板塊與板塊的交界處。

      板塊內部是內卷,板塊之間才是藍海。

      兩個不相干的東西撞在一起,會產生陌生感,陌生感催生新需求,新需求催生新物種。

      產業是這樣,人的能力也是這樣。

      過去我們喜歡把人分類:理科生、文科生;搞技術的、搞管理的;懂代碼的、懂文案的。分得清清楚楚,各走各的路。但現在,AI這條賽道把所有人都逼到了一個交叉點上。

      文科生要懂AI。你不知道大模型怎么訓練,怎么調參,怎么部署,你就沒法跟工程師對話,你的哲學思辨落不了地。

      理科生要懂人性。你不知道人為什么憤怒,為什么感動,為什么相信,你的算法再精確也做不出好產品。

      大模型要懂人。這是所有事情的核心。一個不懂人的AI,就像一個不懂水的游泳教練,紙上談兵都談不到點上。

      五、幾句不中聽的大實話

      說了這么多,最后得講幾句實在的,可能不太好聽。

      第一,文科生突然吃香,不是因為文科變強了,而是因為理科遇到了天花板。技術走到今天,算法、算力、數據都卷得差不多了,能優化的都優化了,剩下的瓶頸是“人”。不是文科牛了,是理科需要文科來補鍋了。這沒什么好驕傲的,也沒什么好自卑的,這就是現實。

      第二,別以為學了哲學、新聞就能進大廠。被瘋搶的是那個30%,不是那70%。國內絕大多數文科生依然面臨就業難、薪資低的老問題。機會來了不假,但機會只給那些主動跨界的人。你光會讀柏拉圖,不會跟工程師聊天,沒用。你光會寫深度報道,不懂AI的基本邏輯,也沒用。

      第三,這波趨勢最該慌的,其實是中間層。什么叫中間層?就是技術比不過理科生、人文素養比不過文科生、兩邊都不夠深的人。

      AI最先替代的,不是頂尖人才,也不是純體力勞動者,而是那些“差不多先生”和“差不多女士”。因為AI最擅長的,就是做到“差不多”。



      最后說一句。

      硅谷瘋搶文科生這件事,本質上是在說:技術終于走到了需要理解人性這一步。

      這不是文科的勝利,也不是理科的失敗。這是人類在造出一個比自己更聰明的工具之前,終于想起來要好好想想,我們到底想讓它變成什么。

      因為到最后,AI學不會的,永遠是那些只有人才能教會人的東西。

      比如,什么叫疼。

      比如,什么叫愛。

      比如,什么叫把人當人。

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