了解真相，是正确選擇的第一步

最近，全網都(dōu)在熱議“XX專業值不值得讀”，不同家庭的孩子怎樣(yàng)進(jìn)行志願規劃避免“掉坑”，“學(xué)長(cháng)學(xué)姐現身說法的專業避雷”等。

無論哪個國(guó)家，畢業時對(duì)所選專業感到後(hòu)悔的學(xué)生都(dōu)不在少數。畢竟，大學(xué)教育資源在全世界都(dōu)是稀缺的，所以即使有些“天坑專業”與就業市場不匹配，這(zhè)些“坑”依然都(dōu)會被(bèi)新生填滿。

但誰都(dōu)不想一畢業就失業，或者投身“地獄模式”的工作。難道(dào)不認識神通廣大的長(cháng)輩，付不起(qǐ)昂貴的規劃師咨詢費，就隻能(néng) “一選定終身”了？

其實熟人或網紅老師的建議也好(hǎo)，付費的志願規劃服務也好(hǎo)，本質上都(dōu)是消除信息差，幫助學(xué)生多了解一些世界運作的真相。

今日之世界，由AI技術驅動的産業革命，可以說是最具普遍性共識的一個真相。不過(guò)，AI相關教育還(hái)遠稱不上成(chéng)熟，甚至可以說是史前時代，大量就讀、就業的細節，來自于從業者的切身感受和體驗，高質量的分享很少能(néng)被(bèi)大衆所接觸到。

而了解真相，是學(xué)子們做出人生選擇的第一步。我們希望通過(guò)來自雙一流乃至職業教育學(xué)校，大一新生或已經(jīng)靠AI賺到錢的職場人現身說法，爲大家提供一些真實的聲音。

AI專業，不等于最優開(kāi)局

熱門、高薪、好(hǎo)就業，是大家對(duì)AI專業的主要印象。相比生化環材等知名“天坑”，考上AI專業，是不是代表了大學(xué)生涯的最優開(kāi)局？

第一個真相是：比起(qǐ)理論紮實、積累深厚的傳統專業，新興的“AI專業”可能(néng)更難學(xué)到東西。

過(guò)去幾年，AI已經(jīng)從計算機科學(xué)領域獨立出來，有了專門的本科專業，也進(jìn)入了高等職業教育。考上“AI專業”的學(xué)生數量越來越多，但“AI專業”的含金量卻未必同步提升了。

如果學(xué)生要自學(xué)成(chéng)才或者和老師、本校本專業一起(qǐ)摸爬滾打地成(chéng)長(cháng)，你覺得這(zhè)學(xué)費交的值嗎？當下很多“AI專業”，就是如此。

随著(zhe)大量高校AI專業、院系的建立，需要快速填補大量教師，很多教師都(dōu)是計算機等臨近專業抽調過(guò)來，可能(néng)并不了解AI技術與産，也是“初學(xué)者”。其中，AI理論可以很快上手，比如人工智能(néng)的發(fā)展史、機器學(xué)習原理等。

但是，讓不熟悉AI的老師們結合實踐，搞一個落地應用或者做一個具體項目，很多人就犯怵了。

因爲真正Coding編程、做模型訓練的時候，涉及到大量專業細節的問題，比如調參爲什麼(me)改了這(zhè)個、改了那個？爲什麼(me)調完模型精度還(hái)是很低？這(zhè)些都(dōu)需要長(cháng)時間的充分實踐，才能(néng)有感覺。

中部地區某211大學(xué)的一位老師說，該院在2018年就成(chéng)立了人工智能(néng)實驗室，雖然叫(jiào)這(zhè)個名字，但老師們還(hái)不是太會用人工智能(néng)，甚至連python語言都(dōu)不太會，隻是覺得人工智能(néng)很有未來，所以就起(qǐ)了這(zhè)個名字，目的是帶著(zhe)本科生做科創。本科生一考上該大學(xué)，還(hái)是大一新生的時候，第一學(xué)期就開(kāi)始培訓。

試想一下，當學(xué)生在機房上機訓模型調參，結果老師都(dōu)不知道(dào)遇到具體問題該怎麼(me)解決，學(xué)習效果會有多好(hǎo)？

衆所周知，AI學(xué)術界和産業界的變化又非常迅猛，技術更新換代速度非常快。2023年之前，沒(méi)有人會想到大模型會帶火提示工程，prompt會成(chéng)爲技術領域最熱門最有價值的就業方向(xiàng)之一。

當老師們都(dōu)在拼命學(xué)新東西，還(hái)學(xué)不完的時候，學(xué)生們更像是在玩一場“養成(chéng)遊戲”。

少有人提的風險，AI學(xué)科可能(néng)随時被(bèi)推翻

當然，我們并不想批評AI專業和AI教師。高校教育能(néng)夠緩解AI人才緊缺，是提升AI人才質量的關鍵，所以設立AI專業是非常必要的。而任何一個新的專業，都(dōu)要經(jīng)曆探索、成(chéng)熟的過(guò)程，這(zhè)無可厚非。

不過(guò)，“教學(xué)相長(cháng)”的背後(hòu)，是AI學(xué)科還(hái)處于史前時代的現實處境，其中所包含的風險少有人提，卻也是學(xué)生們應該心中有數、預先準備的：

第一，AI理論基礎以後(hòu)可能(néng)會被(bèi)重構。

以計算機科學(xué)爲例，擁有集成(chéng)電路、操作系統、編程語言等一套完整的學(xué)科體系。而人工智能(néng)，作爲一個獨立學(xué)科的條件，其實還(hái)是不成(chéng)熟、不健全的，大量其他領域的理論，如認知神經(jīng)科學(xué)、計算機、數學(xué)等糅雜其中。

在某次“AI院長(cháng)峰會”上，清華大學(xué)人工智能(néng)研究院名譽院長(cháng)張跋院士直言，人工智能(néng)的理論、通用硬件、軟件都(dōu)還(hái)沒(méi)有，目前掌握的隻是有限的一些算法，産業處于發(fā)展初期的探索階段。已有的知識驅動和數據驅動方法，都(dōu)不足以成(chéng)爲人工智能(néng)的理論基礎。

這(zhè)意味著(zhe)，AI專業學(xué)生在本科階段所學(xué)的知識可能(néng)被(bèi)廢棄，僅靠技能(néng)、應用技巧的學(xué)習，是無法與其他專業或“社會大學(xué)”從業者拉開(kāi)明顯差距的。如何提升這(zhè)張“本科畢業證”的含金量，就必須在就讀期間考慮到了。

第二，AI學(xué)科建設的投資可能(néng)不足。

人工智能(néng)專業雖然是一個新的專業，但是它并不是一個新的研究方向(xiàng)，不同高校的同一專業就可能(néng)拉開(kāi)比較大的差距。

頭部高校有足夠的師資和足夠優秀的學(xué)生，來承接AI專業的建設和發(fā)展。但往下一級，很多高校缺乏大量的老師來支撐專業的教學(xué)，對(duì)于前沿技術的支撐也不足，那麼(me)普通院校的AI專業學(xué)生所得到的教學(xué)指導、社會資源、校友關系等，相比一些較爲成(chéng)熟的傳統學(xué)科，可能(néng)都(dōu)會打折扣。

認識到這(zhè)一點，才能(néng)在就讀期間，去主動鏈接自己需要的資源，培養必要的能(néng)力。比如說，應該掌握一些用于就業保障的技能(néng)，但也不要把一些“技能(néng)”看得太重，因爲大多數技能(néng)、軟件的壽命都(dōu)比你想象的要短，需要以更好(hǎo)的方式重寫，所以必須打好(hǎo)基礎，認真學(xué)習基礎理論、知識和方法，建立自我驅動、自我學(xué)習learning to learning的能(néng)力，同時積極參與AI企業的活動，到企業參與實踐，將(jiāng)理論知識聯系實際，端到端解決問題。

非AI專業，或許更有前途

大家可能(néng)發(fā)現了，看起(qǐ)來很美的AI專業，也有很多不如意。世界上沒(méi)有完美的專業，隻顧理想、不顧現實來選擇專業，當然不适合普通家庭、普通學(xué)生，但盲目追求熱門專業，也可能(néng)是竹籃打水。

很多人希望選個“好(hǎo)專業”的本質訴求，其實是減少競争，回避内卷，未來能(néng)夠找到比較好(hǎo)的就業去向(xiàng)。

讨論這(zhè)個話題，著名風投家Naval的觀點值得反複琢磨：“Escape competition through authenticity … Basically, when you’re competing with people, it’s because you’re copying them. It’s because you’re trying to do the same thing. But every human is different. Don’t copy.”

簡單來說，就是如果你有原創性，和别人做不同的事(shì)情，就可以不參與競争了。“不要模仿他人，做自己”，這(zhè)句話聽起(qǐ)來很雞湯，但在AI時代有很強的可行性。

首先，産業AI化的機會。AI是一個綜合交叉學(xué)科，當一扇扇産業和行業之門被(bèi)推開(kāi)，AI會“從天上的雲變成(chéng)地下的雨”，滲透到每一個領域。AI産業和就業機會，在整個智能(néng)經(jīng)濟中隻占了很小的一部分。AI與行業的緊密結合，才是更廣闊的天地，非AI的專業和從業者反而可能(néng)有更大的機會。

其次，AI門檻降低，行業壁壘更安全。大模型、AutoML等技術持續發(fā)展，AI作爲一個工具的門檻越來越低。但是，AI要融入千行百業，行業知識和行業專業的知識門檻、經(jīng)驗門檻是非常高的，需要時間去積累，而壁壘高也意味著(zhe)競争少，很難被(bèi)他人或AI替代。

此外，重複工作的消失。AI技術進(jìn)步，即使是知識勞動的白領職業，比如數據分析師、文秘、翻譯等重複性工作的崗位，都(dōu)在逐步完成(chéng)智能(néng)化替代。也就是說，年輕人不想原創、不想做自己也不行了，因爲未來就業市場上可能(néng)隻剩下AI無法替代的崗位，那就是富有創意的、需要與人打交道(dào)的工作，個人不可替代的特質會變得愈發(fā)寶貴，當然也愈發(fā)值錢。

活出不設限的人生

那麼(me)，我們應該如何將(jiāng)自己的專業、興趣與AI結合呢？我們用幾個真人真事(shì)來爲大家提供一些思路。

1.傳統專業的刷新

某大學(xué)能(néng)源專業的一位教師，是剛從海外回國(guó)的“傑青”，他參加教學(xué)時間不長(cháng)，但感覺到學(xué)生對(duì)AI非常感興趣。

原來，傳統學(xué)科的就業前景不是特别好(hǎo)，雖然能(néng)源行業是支柱行業，就業不是問題，但工作地點一般都(dōu)在荒山戈壁海上，對(duì)年輕人的吸引力越來越低了。

對(duì)于本科生來說，新興人工智能(néng)産業的發(fā)展更多，對(duì)就業很有好(hǎo)處，所以學(xué)生們對(duì)把AI用到傳統領域都(dōu)非常有興趣。即使畢業後(hòu)繼續深造讀研，跨界AI在研究生選專業時也是有優勢的，因爲各個領域多多少少都(dōu)會加一點人工智能(néng)的東西。

而對(duì)于研究生來說，掌握AI也可以讓研究變得相對(duì)容易一些。因爲能(néng)源專業的一些優化問題，需要用到很多很深的數學(xué)知識的優化方法，而用了深度神經(jīng)網絡等AI技術以後(hòu)，算法自動優化可以讓研究提高效率，真的可以解決一些比較實際的問題。

這(zhè)位老師坦率地說，“世俗一點講，現在AI相關的比較熱門，從發(fā)論文的角度也相對(duì)容易一些，所以對(duì)他們的吸引力也是很強的”。

更多傳統專業優秀教師開(kāi)始關注AI、掌握AI、使用AI、教授AI，學(xué)生們就會越早從AI中受益，加速AI人才質量的提升。

2.二本少年的逆襲

遇到山東省某所農業大學(xué)的大三學(xué)生小馮，是在一個上海的AI開(kāi)發(fā)者峰會上。

原來，小馮發(fā)現老家鹽場一直采用傳統方式進(jìn)行曬鹽，靠人工測量水位高度，工人們的工作辛苦。圖像識别分析圍圈曬鹽圖像，及時提醒撈鹽，大大減輕了鹽場工人的負擔。

目前，主流AI開(kāi)發(fā)平台都(dōu)有大量成(chéng)熟的CV模型可以直接調用，數據标注也有自動化工具來實現，隻需要采集原始圖像數據，就可以輕松實現這(zhè)樣(yàng)的應用。

2023年，這(zhè)樣(yàng)基礎的CV應用，别說全國(guó)性峰會，可能(néng)在本地大學(xué)城都(dōu)略顯過(guò)時了。小馮將(jiāng)自身的專業知識、老家鹽農的關懷，與AI進(jìn)行跨界結合，起(qǐ)到了意想不到的效果。

作爲AI開(kāi)發(fā)者代表之一，他本人也很直接：我覺得是因爲鹽場這(zhè)個場景以前沒(méi)有人做過(guò)，我是第一個想到做到的，所以主辦方才會邀請我來展示。

很多時候，機會就是一次勇敢的行動，率先走出校園，走出城市，踏進(jìn)廣袤的産業世界，將(jiāng)自己的特質/興趣/情懷進(jìn)行安放，就能(néng)打開(kāi)人生的更多可能(néng)。而這(zhè)背後(hòu)，是敏銳的洞察、對(duì)工人辛苦的共情，這(zhè)些閃光的能(néng)力和特質，成(chéng)就了小馮改變求學(xué)生涯的必然。

3.獨立開(kāi)發(fā)者的豹變

不管什麼(me)專業，就業才是大多數學(xué)子真正關注的問題。其中，時間自由、賺錢豐厚、有成(chéng)就感的獨立個人開(kāi)發(fā)者，是很多人向(xiàng)往而又不知道(dào)如何入門的。

小王是我們認識的一位獨立開(kāi)發(fā)者，在他看來，這(zhè)個職業有點像豹子，需要快速、敏捷、能(néng)力很強，一般獨來獨往。

聽起(qǐ)來很酷，其實小王是個深度社恐，這(zhè)十幾年沒(méi)有接觸過(guò)外人，微信裡(lǐ)的聯系人隻有三十個，包括他的父母、親屬和快遞員。

盡管不善與人打交道(dào)，但小王也有非常不錯的收入，他到底是怎麼(me)賺錢的呢？

原來，小王的客戶是制造企業爲主，這(zhè)些企業要智能(néng)化，不可能(néng)去找一家大的軟件公司雇一個工程師來擰螺絲、焊電路闆，成(chéng)本負擔不了。而中國(guó)又有幾百萬家這(zhè)樣(yàng)的制造企業，隻能(néng)靠小王這(zhè)樣(yàng)的開(kāi)發(fā)者去滿足，也足以讓小王獲得不錯的收入。

當然，小王本身能(néng)力也非常出色，他從小就參加各種(zhǒng)編程比賽，專業就是軟件開(kāi)發(fā)，還(hái)曾自己創過(guò)業。我問小王對(duì)想做獨立開(kāi)發(fā)者的年輕人有什麼(me)建議，原本以爲他會分享很多技巧，沒(méi)想到他抛出的話和風投家Naval一樣(yàng)——做自己最好(hǎo)。隻要發(fā)揮每個人的特長(cháng)，一個人總能(néng)在這(zhè)個獨立開(kāi)發(fā)領域，找到自己的生存空間。

“還(hái)有一點，就是一定要掙錢，一定要掙錢，不能(néng)純理想”，小王特意強調了兩(liǎng)遍，我聽出了他話裡(lǐ)的真誠。

面(miàn)臨“選專業”這(zhè)樣(yàng)的人生重大選擇，我們都(dōu)希望一擊即中，有一個最好(hǎo)結果，爲此殚精竭慮、求人問道(dào)，甚至上當受騙，隻爲了看到多一點真相，了解多一點事(shì)實，少踩一些坑。

任何專家、領導、天才的建議，或許都(dōu)沒(méi)有這(zhè)一個個真實的衆生故事(shì)更準确、更真誠、更具參考價值。

可以看到，AI時代的人才需求，正在發(fā)生很大的變化：

AI的技術特性和應用導向(xiàng)，人才可以在學(xué)術界、産業界更靈活、自如地流動，AI創新的轉化效率和人才培養效果才能(néng)更加顯著，原本産學(xué)研各自爲政的人才培養模式必須打破。所以，AI和其他專業，高校和産業，彼此的融合突破已成(chéng)必然，雙方都(dōu)在往中間走，“冷闆凳”也可以因AI+而變得熱乎，重要的是你如何看待AI、看待教育、看待自己。

人生沒(méi)有失敗，更不可能(néng)“一選定終身”。因爲智能(néng)變革將(jiāng)帶來巨大的發(fā)展紅利，而你是獨一無二的人類，你有無限的可能(néng)性，你抓住的機遇點越多，人生的容錯率就越高。

了解了這(zhè)些就讀和就業的真相，也就自然可以推理出該選什麼(me)、該做什麼(me)、該學(xué)什麼(me)。