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想在AI时代取得成功？去学人类学大学生和职场人士都在发现：快速变化的工作环境需要一套新的能力
作者：Callum Borchers2026年9月10日
计算机科学学位，已经不再是一张通往高薪工作的“黄金门票”。
斯坦福和MIT的毕业生依然过得不错，但过去二十年，大量学生涌入计算机科学专业，培养出来的程序员数量已经超过了企业真正需要的人数。人工智能的发展，又进一步加剧了这种供给过剩。
那么，还有什么选择？
答案可能是：把那些机器不擅长的事情练到非常好。
对于现在或者未来准备上大学的学生，以及他们的父母来说，这可能意味着，要重新考虑那些在AI出现之前看起来非常合理的专业，比如计算机科学；同样，也要警惕那些因为AI热潮而突然冒出来的新专业。
对于已经工作的成年人来说，想一想“如果今天重新上大学，我会学什么”，其实也是一种识别未来值得培养哪些能力的方法。
而这并不意味着，你应该把全部注意力都放在AI本身。
“这太狭窄了。”商业地产巨头JLL执行董事总经理Peter Miscovich说。他为公司一些最大的企业客户提供未来工作模式方面的咨询。
现在很多公司流行设置“首席AI官”这样的职位，但Miscovich预测，最终每一个高管职位都会需要具备AI素养，而专门负责AI的职位反而可能逐渐过时。
同样，一个专门以AI为核心的大学学位，十年之后也可能显得过时。
他说：
“这有点像说，你大学的专业是Excel。”
相反，我们也许应该重新回到一些更经典的学科。
OpenAI教育副总裁Leah Belsky表示：
“随着AI承担越来越复杂的工作，并以前所未有、难以预测的方式重塑各个行业，人类独有的能力反而会变得更加重要。”
因此，我采访了一些企业高管、投资者和学者，请他们推荐在AI时代值得学习的领域。下面这些专业，不仅适合大学生，也值得已经进入职场的人重新思考。
人类学
Alec Litowitz本科在MIT主修数学，后来又获得了法律学位和MBA。他曾是Citadel的早期合伙人，如今是一名投资人。
但他经常使用的另一套思维框架，却来自他本科时的第二专业——人类学。
他说：
“对我来说，人类学最有价值的地方，是它让我能够把镜头拉远，试着理解整个社会正在发生什么。我不知道所有答案，但我至少有一个分析框架，因为人类学的一项核心能力就是元认知。你要能够观察一个系统，同时意识到，你自己也是这个系统的一部分。”
从本质上说，人类学研究的是：
究竟什么让人成为人。
在一个越来越多职业机会取决于“人相对于机器到底还有什么价值”的时代，很难找到一个比这个更相关的问题。
就在上周，Ernst & Young宣布设立一个 1亿美元的奖金池，专门奖励那些能够展现AI无法替代的人类能力的员工。
如果未来企业越来越愿意为“人类独特价值”付钱，那么理解人性本身，就可能变得越来越重要。
Litowitz将在本月出版一本新书《The Adaptability Quotient》，也就是《适应力商数》。他在书中提出，大学里很多过去需要多年学习才能获得的知识，如今已经被AI商品化，或者很快就会被商品化。
因此，他认为，一个人真正值得投入时间和金钱学习的，是那些能够迫使自己进行批判性思考、理解他人、理解社会的学科，因为这些能力能够帮助人在不断变化的环境里持续适应。
数学
AI对就业市场产生的一个非常重要但常常被忽视的影响，是信任正在下降。
招聘人员越来越难判断：
一个求职者究竟是真的有能力，还是只不过非常会使用AI作弊？
因此，Insight Global旗下的IG Labs在招聘看起来很优秀的候选人时，会让他们亲自到现场，然后给他们一支白板笔。
Insight Global CEO Bert Bean说：
“我们把他们放到白板前，然后说，好，现在给我们看看你到底会什么。”
IG Labs是公司内部专门帮助客户处理短期AI项目的一支技术团队。
Bean说，他们的面试官会直接给候选人一些非常困难的技术问题，然后观察他们究竟如何思考、如何一步一步把问题解决出来。
这有点像电影《心灵捕手》里的场景。
Bean认为，数学专业毕业生在这种环境中往往表现很好，主要有两个原因。
第一，AI模型本身涉及大量数学。
第二，数学专业学生通常接受过长期的手工推导训练。他们习惯面对困难问题，然后不依赖工具，一步一步把问题解出来。
随着AI让远程面试越来越难以判断一个人真正的能力，这种非常“老派”的招聘方式可能重新流行。
那些真正和困难问题长期搏斗过、习惯自己动手推导答案的人，会越来越容易脱颖而出。
有意思的是，拥有数学和人类学双专业背景的Litowitz说，如果今天可以重新选择，他其实还会选第三个专业。
他的选择是：
哲学。
哲学
先说明一点：我当然不会告诉你，成为下一个苏格拉底是一条现实的职业道路。
根据纽约联储的数据，在22岁至27岁的大学毕业生中，哲学专业毕业生出现“就业不足”，也就是从事并不需要大学学历工作的概率，是计算机科学专业毕业生的两倍以上。
但是一个很有意思的数据是：
这些年轻哲学毕业生的失业率，反而低于计算机科学、计算机工程、信息系统和物理专业毕业生。
换句话说，有些哲学毕业生可能最后去做咖啡师，但这些数据也说明，哲学训练出来的人似乎比较擅长寻找自己能力的“替代用途”。
而在一个AI将不断改变职业结构、很多未来工作甚至今天还不存在的时代，这种能力可能非常重要。
AI公司自己其实也已经开始重视哲学家。
Anthropic就雇佣了一名哲学家，负责帮助Claude形成某种道德判断体系。
OpenAI和Google也有类似职位。
Jeremy Schifeling长期为大学就业中心提供培训。他发现，很多学生现在有一个非常典型的错误：
因为科技行业热门，就选择一个实际上并不适合自己的技术专业。
结果读了一段时间以后发现根本不喜欢，也不擅长，最后退学或者转专业。
现在各种“AI专业”非常流行，但一些传统学科反而可能提供更加持久的价值，而且可能更符合一个人的兴趣和真正能力。
至少有一件事情通常不会错：
当所有人都朝一个方向跑的时候，有时候选择另一个方向，反而是一种聪明。
