人工智能時代，對技術和應用型人才的 “砸錢” 式需求，真的不能為文科生分一杯羹嗎？非也，大學課堂不是分水嶺，有許多方式可以讓文科生在AI時代逆襲。

中國的分類史由來已久。

自春秋，按階層分有士農工商，按學說有三教九流；而今按垃圾分，有干濕垃圾、有毒垃圾、可回收和學術垃圾……

像垃圾一樣，標準化的劃分，會讓社會參與者產生心理認同，在意識中將對象自動分類。

教育界的人才分類還有種更為簡明的分類方式。—— 文科生（女），理工生（男）。

學科標簽，自文理分科始，自大學專業成。“文科生” 三個字伴隨著這類學生群體的高考、大學和求職。也成為職場失意的說辭 ——“我一個文科生，能找啥工作”、“大環境就是這樣，對文科生太不公平了”。

“文科就業難”？這是真的，也是假的。

“窮酸文人”，人文學科真又窮又 “酸”

每年高考放榜，都是文科生的 “苦水” 大會。據 2019 年高考，多省文科比理科高 50 多分。相較于理科，文科觸不可及的分數線、寥寥可數的可選專業和高分難覓的尷尬境地暴露無遺。

選專業腦子進的水，說出來都是淚。文科當真窮困到這種地步？

首先看文科的教育資源分類：教育部發布的 2012 版本科專業目錄中，設有 12 個學科門類：理工農醫文史哲藝經管法以及教育學。

隨著國家教育資源的重新布局，工學類的招生占比逐年提升，專業門類也隨著市場人才需要不斷擴張更新。

如圖所示，2017 年中國普通本科招生人數中，工科門類招生人數幾乎是歷史、農學、法學、教育學、經濟和理學醫學之和。占比高達三分之一。

據麥可思研究院：《2019 年中國大學生就業報告》（就業藍皮書）就 2018 年平均月收入較高的本科專進行了調查統計。2018 屆本科畢業生平均月收入最高的專業是信息安全（6972 元），其次是軟件工程（6733 元）。排名前 20 的專業中，只有 “法語” 一門人文社科專業。

人文社科專業多數都不具備強應用性。大學教育與市場需求存在脫節。受供需比影響，大學中的文科專業屢屢亮出 “紅燈” 預警。

據專業數據機構調查，歷史學、音樂表演、法學連續三屆紅牌。失業量大，就業率、薪資和就業滿意度綜合較低。

“勸人學法，千刀萬剮”，在就業率面前不無道理。

同樣是九年義務教育，憑什么隔壁計算機學院的卻一路綠燈，一個個出廠年薪 6 位數？

人文學科是關于人社會性的思辨，而在勞動價值的驅使下，技術和功能上無法讓人獲得 “即時滿足” 的人文專業，終是逃不開 “低薪” 的捆綁。

受市場驅動，文科工資低，就業率差成普遍現狀，也是 “人文學科” 人才焦慮的源頭。

人工智能時代，對技術和應用型人才的 “砸錢” 式需求，真的不能為文科生分一杯羹嗎？

文科生從事人工智能領域，是癡人說夢嗎？

人文學科的意義不在于抵抗庸俗的結盟，而在于抵御庸俗的圍剿。高薪本來就不是人文學科的價值所在。人文學科的創造性、人文性和藝術性恰恰正是 AI 無法替代的部分。

《不會被機器替代的人》作者杰夫?科爾文預言：在未來，我們獲取成功所必需的技能，不再是技術性的、通過課堂傳授獲得的技能。人類的優勢開始傾向來自深層、根本的人類技能 —— 同理心、創造力、社會敏感性、講述故事、幽默、建立人際關系，以及比邏輯敘述更強有力地自我表達。這些恰巧是文科生的優勢。

這些恰恰是文科生們忽略的“軟實力”。此外，文理本自 “同根生”，文科生不應該受限于自己的 “專業標簽”，從而錯過了技能和求職上的無限可能。

中文系的逆襲：

中文系不只是春花秋月，也有科學系統且偏向實踐的門類研究 —— 語言學。語言學是對人類語言本質的研究。既可以研究語言符號的形式結構和社會學意義，又可以研究其生物學本質和起源。以北京大學的計算語言專業的課程體系為例：

北京大學計算語言學教育部重點實驗室計算語言的課程體系

從語言、認知和計算三個方面對語言各個層面的計算進行研究。既有詞法、句法、語義、篇章結構等層面的語言規律研究，又有技術實踐和數據挖掘的實踐課程。

此專業的研究生是搖身一變為人工智能大佬的最佳契機。語言是人類思維的表現形式。也是實現人與計算機之間有效通信的通用途徑。于是用計算機來處理、理解以及運用人類語言就成了目前駕馭和實現人工智能的重中之重。

在這個領域缺少技能過硬的算法工程師，更缺少精通語言學的計算語言專家。這就要求 “文” 科班出身的同學，自我驅動，首先不要丟掉數學概率和統計算法，至少掌握一門編程語言同時學習機器學習的數據結構和算法。

如果有轉行計算機領域的打算，可以在本科低年級進行相關專業課程的輔修。寒暑假可以申請其他海內外高校的交換項目；或者在線上線下參加相關的訓練營課程培訓。從 0 到 1 鍛煉計算機的編程基礎和運用能力。

此外據南京師范大學文學院語言學及應用語言學副教授李斌博士的博客介紹、目前國內有部分高校有開設計算語言學本科專業，如北大、魯東大學和南京師范大學。

此外碩士生可以報考的高校有：

（具體詳情可專項查詢）

大學課堂不應是分水嶺，而是大熔爐：

關于文科生在大學的跨專業學習，部分高校已經開始了以 “試驗班” 為形式的教學試點。以復旦大學為例：復旦大學今年首創了十大特色試驗班，其中，工科試驗班包括智能交通與車輛類，智能化制造類等也開始招收少量文科生。

這種開放式教學雙選模式，給予有特長有想法的學生以選擇的機會。通過一年通識教育和專業引導，可以在試驗班教學后根據自身情況選擇未來三年的主修專業。文科生的智能化 “工科” 路終于有了 “先行者”。

職場不設限，“復合型” 才是硬道理：

業務驅動技術。技術搞不了，業務能力一流依舊可以在高薪互聯網界混得風生水起。

以 “商湯科技” 為例：某求職網站在招 30 個崗位中，市場類或者職能類的崗位占比居然高達三分之一。

這類有產品落地的獨角獸企業，前期重技術，后期必定擴張對產品和市場的人才需求。

市場、運營和公關都存在人才難覓的狀況。這類企業的崗位要求人才具有相關領域的知識背景。如果在工作經驗上沒有時長優勢，提前了解該領域的產品、人事、行業信息及技術動向等，必能為求職增加不少競爭力。

運營上專注于企業品牌建設，日常負責品牌市場的內容輸出，文案創意與品牌視頻的落地；銷售上或者負責公司廣告投放、銷售策略、客戶關系拓展和維護等；公關部則負責最大程度上的品牌傳播。

面對這些在內容和執行力上對求職者有極高要求的崗位，文理科的限定線已經不適用了。在業務領域，企業需要更多有足夠文化背景、認知思維和內容創新力的復合型人才。

僅憑大學學到的知識無法轉化為有效生產力。大學不是 “技校”，更多培養的是學生的認知思維和綜合素質，而非真正的就業技能。

職業規劃、個人技能、信息獲取和學習能力是一個因人而異的修煉過程。

因此在面對用人要求發現自身能力不足時，抱怨聲就顯得蒼白無力了。

AI 時代，擊垮你的是 “文科生” 的標簽

認知世界的維度不應該是單向的。科學與人文不應該因為教育體制的分割而過早取舍。

當你將 “文科生” 作為自嘲和抱怨的借口時，就永遠跳不出這個被自我定義的狹小圈子。

AI 時代，擊垮你的是 “文科生” 的標簽，永遠不要過早地定性自己的專業，預設自己的能力。

圖源：pixabay

時刻保持學習的初心和對新鮮事物的好奇。個人價值的衡量不只薪資這一項因素，而薪資的高低不是也不是基于工作量的大小，而是工作的不可替代性。

當你 “錢途黯淡” 時，不要抱怨社會對 “文科生” 的不公。你可以自學 CPA，搖身一變金融街白富美；可以自學編程，成為人人歆羨的碼農，甚至可以從機器學習導論開始從 0 入門，如果你是天生奇才，成為被 BAT 瘋搶的高薪人才也不是不可能。

不要妄自菲薄，“文科生” 和 “理科（工科）生” 不應該成為限制行動力的二元標簽，而應該是兩種不同的思維模式。

“張華考上了北京大學；李萍進了中等技術學校；我在百貨公司當售貨員。”

在每個領域足夠出色，我們都可以有光明的前途。