但AI岗位，不是铁饭碗。
文｜凯斯
编辑｜章鱼
就在文科就业率被主流舆论认为一跌到底的时候，时代开始变了。
文科就业率，正在被AI拯救。
不久前，360的老板周鸿祎在接受采访时曾提出一个惊人的观点：
随着AI技术的发展，文科生要比理科生更吃香。
按照周的观点，AI技术的快速发展，不仅创造出了一大堆需要被管理的智能体，还会产生一系列的社会问题。想要解决这些问题，就需要文科生的人文社科储备，以及管理和表达能力介入。
相比之下，理科生被AI取代的概率其实更高，多数程序员的工作其实是用全球通用的编程语言把市场需求翻译成代码，而成熟的AI可以轻松完成这部分工作。
是的，AI时代的就业市场，就是如此割裂。
一边是基础文书、行政岗被算法无情吞噬的“文科大撤退”；
另一边却是顶级AI公司年薪百万，疯狂招揽社科、语言学人才。
曾经，文科生的尽头是考公或前台；但现在，文科就业的天花板变成了年薪30万美金的“首席讲故事官”。
换算成人民币，高达200万元。
AI时代，拯救文科就业率？
说文科生在这个时代正变得吃香，乍一听很离谱。
毕竟不论象牙塔内外，“弃文从理”似乎都是当下的大趋势：
在校园内，中美高校这两年都在经历“文科大撤退”，大学砍人文社科专业的事儿，时不时就能上一回热搜；
在校园外，企业主越来越倾向于用AI取代员工，尤其是那些从事客服、行政、文书或会计等工作的员工。
无论从哪个角度看上去，AI似乎都在吞噬传统文科专业的生存空间；
然而在AI行业内部，却是另一番景象。
纵观当下美国搞人工智能的几大巨头，你会发现在他们的高管队伍里，有不少都是标准的文科专业出身。
AI与大数据公司Palantir的CEO亚历克斯·卡普，大学修的是法学和新古典社会理论；
在OpenAI和Anthropic都担当过重要职位的杰克·克拉克，大学学的是英国文学和新闻学；
DeepMind的创始人之一穆斯塔法·苏莱曼，大学主攻的是哲学和神学；
......
而在许多AI的初创项目里，同样不乏文科背景人士的身影。
创立AI法律公司Soxton的罗根·布朗，毕业于哈佛大学法学院；
缔造AI社交平台Moltbook的两位，一个是做杂志的，一个是写专栏的。
而这些大佬里最具代表性的，便是缔造Anthropic这家公司两兄妹里的妹妹丹妮拉·阿莫迪。
上大学时，丹妮拉·阿莫迪学的是正统的英文文学。
毕业后一开始涉足的也是健康领域和政界，直到26岁才开始接触与AI有关的内容。
而现如今，她在Anthropic领导着一个负责人工智能安全和模型对齐的团队，平时做的就是给公司旗下模型claude立规矩，做道德教育。
在采访中，丹妮拉不仅表示自己毫不后悔在当年读大学时选了文科，还断言随着人工智能的进步，人文学科的学位将变得愈发重要，理由是：
人文学科的训练，能提升批判性思维能力、处理模糊问题的能力以及阅读和沟通的技巧。
而这些特质，对指挥和优化以语言为核心的大模型，都是相当重要的。
换句话说，我们不仅需要如图灵一般的架构师来开发AI，也需要如苏格拉底一般精于提问的修辞匠来完善AI。
所以在丹妮拉治下的Anthropic也对文科背景的应聘者相对友好，偏爱那些有社科素养且情商在线的年轻人。
个中翘楚便是雅曼达·阿斯克尔。
这个看着相当“朋克范儿”的纽约大学哲学博士，现在的主要工作是给Claude模型塑造道德灵魂。
靠着长达3万字的“AI宪法”，雅曼达用自己的毕生所学，塑造了如今Claude的谈吐和善恶观。
尽管友商例如埃隆·马斯克对她的工作不屑一顾，大模型本身也并不真的像宣传的那样“讲文明，懂礼貌”。
但雅曼达的工作，还是让人们看到了文科背景在AI时代的一种可能。
一种以优化AI为己任的新职业。
而如果一个年轻人既懂代码的排布，又懂语言的艺术，那他就会作为跨学科人才，成为AI时代的绝对香饽饽。
前两日从阿里AI团队出走的林俊旸，本科读的是英语专业，硕士修的则是语言学专业，需要学大量学科交叉的内容。当然，不得不说的是，网络上曾一度盛传林为纯文科生在AI圈逆袭的典范，但实际上他在象牙塔文理兼修。
抛开这些AI行业天花板不谈，普通文科生是否有AI就业的机会呢？
打开绿色的招聘软件，从各家AI大企业的招聘需求里，我们也能窥见如今就业市场对文科生的新需求。
像什么AI大模型评估专家（写作方向），AI叙事设计师，AI训练师......
名字听着很陌生，但工作内容说白了就是与算法工程师配合，一起来让AI在人文社科和文化艺术领域跑得更有人味儿。
虽然是AI岗，但职业要求里要的都是中文、编剧、社会学、新闻学专业的人才。
如果你还有理工和人文的交叉学科背景，那自然是更好。
在薪资待遇上，虽然这些工种在纸面上肯定没有大模型开发者赚得多，但看着也还算相对体面。
在大洋彼岸的硅谷，AI的浪潮催生出了一种名为首席讲故事官（Chief Storyteller）新型职业，年薪在30万美金左右。
该工作其实就是公关经理在AI时代的变种，不少从业者以前都是资深的媒体老兵。
他们做的事情，就是用通俗易懂且充满张力的一个个故事，来让大众认知并接受一家公司的产品，把那些听着唬人的技术进步，包装到各种各样落地的叙事当中。
所以表面上看，虽然AI所带来的职业冲击确实强烈，但就业市场对文科应届生而言，似乎也仍保留了一片可以有所作为的蓝海。
但AI岗位，不是铁饭碗
之前，有人在网上吐槽：
说现在就业市场很紧张，导致老带新变成了一种“职场自杀”。
师傅刚将多年的工作经验悉数传授，一转头就会被更便宜、更年轻的徒弟所取代。
借用AI模型迭代的说法，就是师傅的数据被徒弟给蒸馏了。
人与人之间都尚且如此，人与AI之间就更微妙了——
诚然，许多文科出身的从业者，确实能将完善与优化AI，当成自己未来的新职业。
但如果人工智能本身，可以学得足够快和足够好呢？
伴随着各家大模型在这个时代狂飙突进，“教会AI徒弟，饿死人类师傅”的事情已经在上演中了。
一开始，它还只出现在数据标注这样的机械性岗位：
在模型训练已初具规模后，马斯克的公司xAI便在去年9月裁掉了500名数据标注员；
与此同时，专做数据标注的Scale AI也在差不多的时间，与基础标注团队分道扬镳。
值得一提的是，在对外说明时，这两家公司都不约而同地表示，企业在未来要招聘更多的“专业人工智能导师”。
而接下来，迭代就开始出现在了一些专业的文科从业者身上：
在《卫报》今年2月份的采访里，有一位55岁的学术编辑，被要求参与一个“新人编辑培训”的项目。
结果几个月后，她才被告知，自己一直在对接的那个，“同样的错误屡教不改“的笨蛋新人，原来就是一个在未来将会取代她的AI。
与之类似，一家叫Mercor的公司原本想开发AI猎头工具，结果意外积累了大量“高学历，高技能”的求职者资料。
公司“灵机一动”，直接雇佣这些虽然专业却暂时失业的行业专家，来给OpenAI、Google等企业的大模型做训练：
你懂电影就来教AI如何给电影打分，你懂写作就给AI创作的文字做分级。
做一天能赚几十美元，但上工前需要签订合同，同意将自己现在甚至未来的知识产权打包出售。
从开发AI猎头到帮AI猎头，Mercor靠这套玩法一度获得了百亿美元的估值。
而代价，则是让无数白领，尤其是那些依靠审美和创作的白领最终沦为AI的养料。
哪怕他们在自己的领域颇有建树，也会成为AGI时刻到来前的下一波被淘汰者。
这残酷的现实让不少网友感慨：
“到最后，未来与人文社科有关的职业唯一还需要人的原因，就是需要一个倒霉蛋来背锅。”
学术的说法，就是牛津大学今年一月那篇名叫《人工智能世界中人类的角色》的文章，其核心观点之一为：
在商业和法律实践中，当一个不受物理限制的AI系统做出关键决策时，社会必须要找到能来承受相应的惩罚和道德压力的相应人类。
当然，未来也不是完全悲观的。
回溯历史，当年摄影技术的出现，曾被预言将彻底杀死绘画这门手艺。
然而在重绘现实这条路被封死后，作画却靠着现代艺术风格续命成功，焕发了第二春。
今天或许也是如此。
AI来势汹汹，逐层取代了人文社科从业者的传统岗位。
撰文、拍摄、策划、审美，似乎我们的一切都正在被神经网络以极高的效率解构并取代。
哪怕是AI时代的新就业，也可能会让我们多年积累的专业能力，变成大模型新版本号的“嫁衣”。
到最后，整个文科行业所剩下的，或许就只是：
对于这个极速变革世界的感知，对于社会伦理变迁的实时反思，对人类现代性困境本身的悲悯与共情......
而这些对于人类这个族群本身的洞察和体味，既是人文社科从业者的内核，也是AI暂时无法企及的边界。
毕竟，当那些围绕着人类文明所提出的问题，都在人工智能不断的迭代与优化中被悉数解决。
那与优质和高效相比，人反而更需要真实和人味儿了。
就像丹妮拉·阿莫迪在采访里反复所提及的那样：
“在一个AI非常聪明、能够做很多事情的世界里，那些使我们成为人类的东西将变得更加重要。”
而这，或许就是人类人文大厦最后的承重墙吧。
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