出品｜搜狐科技

作者｜ 漢雨棣

編輯｜楊錦

AI創造了提示詞工程師、自動駕駛安全員等新工種，也撞破了不少人的飯碗，這其中，本就處于大衰落期的文科，自然成了離AI的刀鋒最近的專業。

杜克大學陳怡然教授近日表示，2012-2020年間，整個美國人文社科類畢業生減少了約30%。去年，哈佛大學宣布取消30門文科課程，斯坦福、MIT等學校則開設了更多與AI相關的新專業。教育體系的改變微妙地反映出了新潮水的流向。

有獵頭向搜狐科技表示，當前就業市場求職者呈現出兩極分化：頂尖人才仍被爭搶，底層群體務實求存，而占據多數的中間層陷入高不成低不就的困境。

AI掀起的就業海嘯中，沒有絕對的“安全區”，卻有無限的“可能性”，更多交叉學科開始出現。

搜狐科技對話了一位出身中文系的NLP工程師，她在GPT的浪潮里也感受到了就業風向標的變化：語言學專家或標注經理的崗位需求隨著Scaling Law的強悍潛力逐漸消失，AI產品經理也需要transformer的知識基礎。在轉碼的過程中，她也體會到了coding的快樂與辛酸。

與此同時，傳統的程序員也開始感受到危機。有多年程序員對搜狐科技表示，近來已經可以把寫代碼的所有工作都交給AI了，自己只負責來“調教AI”。他表示，無論文科理科，低端入門崗位都可能被AI替代。

AI引出了的大變革的本質：這不是文科與理科的對抗，而是人類如何重新定義自身價值。

當文科生開始寫代碼

張雪峰一句“文科都是服務業”，引發了對文科價值的爭議。在計算科學與AI帶來的新紀元里，文科生在交叉學科里學會了編碼與技術。

2023年春招結束，讀了七年中文系的舒蕾如愿成為了互聯網公司的NLP算法工程師。

大三的時候，就讀于中國語言文學系應用語言學的舒蕾，偶然間選擇了一位計算語言學方面的導師來指導自己的論文。計算語言學是一門結合語言學與計算機科學的學科，研究如何使用計算方法分析、理解和生成自然語言。它既是理論語言學的技術分支，也是人工智能（AI）和自然語言處理（NLP）的重要組成部分。

在完成論文的過程中，舒蕾主動學習了R數據分析和python。她的想法既浪漫又實際：“一個是覺得寫代碼比較帥。另一方面也有薪資上的考慮。”

保研進了北師大的中文信息處理研究所后，舒蕾開始為轉碼做準備，除了課程必修的微積分、概率論、python、機器學習、NLP概論等內容，自己也堅持刷題，follow前沿的模型結構，動手部署、微調一些小模型。

投身于計算語言學這個交叉學科的研究，舒蕾將技術手段結合進傳統中文系詞義學的研究。在校期間她發表的CCL會議論文被評為當年的最佳論文，用BERT語言模型去解釋古漢語的多義詞問題。

計算語言學的難度與中文系的其他方向相比是比較高的，要跨學科學習很多內容。一學期的python+機器學習課就讓很多人勸退了，能堅持上完2年的課程后還繼續寫代碼的就更少了。

舒蕾攻讀了下來，這期間還申請了兩次微軟的暑期實習。第一次是研一，因為題目不會做、基礎也比較差面試沒過，這個小挫折也讓她真正給自己定下了目標。“隨后我密集地刷了一年的題+惡補數據結構。22年的微軟暑期實習面試順利通過了，進了蘇州STCA,即微軟（亞洲）互聯網研究院，做偏數據+后端的實習。”

就在舒蕾以為可以在微軟順理成章轉正的時候，不巧遇上23屆“地獄難度”的秋招，微軟校招HC也大砍，實習群里的同學天天都在問HR轉正結果，消息都是石沉大海。為了彌補簡歷上缺乏NLP實習的經驗，舒蕾臨時在2022年11月面試通過了某手機廠商的NLP日常實習生。當時恰好遇到ChatGPT大爆發，有機會做了文本生成下游應用的探索。

2023年5月，舒蕾收到了4個NLP算法的offer。

舒蕾也表示，并不是所有人都能轉碼。轉研發要做好大量自學、跟進前沿的心理準備。她同時也坦言，自己基礎知識一般，“因為沒有學計算機原理這些（底層理論），直接學的AI，好處就是能夠用上下游合作的同事更易懂的語言描述技術原理。”

從就業數據上來看，并不是所有的計算語言學研究生都轉碼做NLP相關工作。以北師大中文信息處理研究所為例：畢業生大概30%升博、20%進互聯網做研發、50%當中學語文老師或考公。

舒蕾也察覺到AI時代的崗位變化。在2023年以前，語言學專家或標注經理還有一些校招名額，但是2023之后就變少了，“因為很多語言規律現在可以依靠大模型自己發現，無需語言學家總結了。”

她建議，如果是中文系出身、對AI有熱情，但不擅長寫代碼，可以考慮AI產品經理方向，“但是現在AI產品和技術的關系越來越緊密，transformer等模型的理論知識還是要懂的。”

“其實轉碼最重要的是那個動力。也就是你有什么樣的理由，能夠支撐你堅持下去。”舒蕾稱，她的動力是尋找一種“確定感”。不管是錢包的確定感，還是評價標準的確定感，“coding能給我帶來可量化的快樂。”

“AI時代文科是否還有存在的必要”的議題下，學界也有許多看法。

有人持樂觀看法。中央民族大學教授蒙曼在媒體采訪中強調，人文精神是機器人無法企及的領域，未來人類與科技的和諧共處，離不開文科生所掌握的人文專業知識。武漢大學哲學教授蘇德超也堅信，AI時代文科不會消失，其作用會更加彰顯。但文科需要變革，要回應時代之問，做出“新質”貢獻，就像傳統手工藝人在工業時代依然能憑借精湛技藝找到一席之地。

有學者提出了更進一步的崗位指導。中國人民大學新聞傳播學院教授劉海龍指出，AI在新聞傳播領域可能創造出新的崗位需求，如信息核查工作，文科生在這些領域能發揮獨特作用。如AI盛典中蘇軾“賽博復生”的場景，說明文科生可借助AI技術拓展就業方向。北京城市學院校長劉林則提出“AI+人文”是終極賽道，文科生可進入數字人文、AI倫理治理等新興交叉領域，創造出帶有人文價值的作品。

“中間層”的焦慮

焦慮并不只是文科生的，理工科出身的技術人員也感受到了焦慮。

阿黃（化名）是國企的算法工程師，從業四年的他，近期基本不寫代碼了，“都是指揮AI幫忙寫，我個人覺得未來初級軟件工程師等入門崗位，不分文理科，（都）將被AI取代。”

“生產力的提高是件好事，因為社會總是以人作為主體的。”阿黃同時表示了自己的信心：“我在AI方面的技術和能力比較高，減緩了這方面的焦慮。”

也有獵頭向搜狐科技證實了阿黃的看法：頂尖人才不受影響，不上不下的入門白領最焦慮。

芳芳（化名）是在互聯網鼎盛時代進入獵頭行業的。目睹了行業的興衰與人才的流動，從業幾年后她向搜狐科技感嘆，目前互聯網鼎盛的時代已經不再，錢開始往機器人等實體經濟上走。

“去年AI六小龍互相挖人的時候，客戶都是指定到某某團隊某某項目組的人。”芳芳透露，他們招聘往往附帶“人才地圖”，要求獵頭推薦候選人時對標具體人選。

與此同時有調查顯示，靈活用工比例從2020年的12%攀升至2023年的30%，企業開始通過外包服務降低用人成本。這種“精準狙擊+彈性雇傭”的模式，在供過于求的就業市場上，對于“中間層員工”而言，是巨大的挑戰。

芳芳稱，在自己的職業生涯中，“比較難搞”的都是“比上不足，比下有余的中間層次求職者。他們多畢業于普通一本院校，在大廠有過一到三年工作經驗。過去市場環境較好時，他們能夠獲得較多的offer。這些候選人跳槽時甚至會提出30%-50%的薪資漲幅、對標阿里P7、P8的職級等高期望。然而現實是，當下供過于求的的就業市場上，有人甚至為了獲得更好的機會自愿降薪，這些中間層的人群不得不學會調整自己的期待。

從企業端而言，飽和的就業市場拉高了企業對于人才各方面的期待。芳芳舉例稱，“即使你是A級人才，企業也可能會先把你放一邊，再對比對比其他人選，看看有沒有S級人才。”

另一個明顯趨勢是，企業現在更傾向于尋找復合型人才。芳芳表示，“以抖音為例，它從一個簡單的娛樂應用發展為包含直播、電商、小程序和小游戲的綜合性平臺。這要求相關人才不僅要了解抖音的運營模式，還要懂點用戶心理、產品設計、運營策略甚至是商業化方法。”

這對學生的要求也越來越高了。芳芳表示，現在當大學生踏入大學校園的那一刻起，就需要開始思考四年后的發展方向。對于獵頭來說，有實習經歷的候選人更具優勢。

她建議，無論是應屆畢業生還是職場人士，都不應有過高的期望。“社會雖然增量有限，但基本的生存保障還是有的。關鍵在于做好自己的本職工作。”

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