高考成績公布，AI時代選專業到底看什么？

這兩天，各省2026高考成績已陸續公布。接下來的工作，對于高考生和家長們來說尤為重要，那就是填報志愿。

往年這時候，大家關心的是“哪個專業好就業”“哪個學校排名高”。但這幾年不一樣了。越來越多的學生和家長開始意識到：現在的熱門行業，4年以后還在不在了？

這個問題不是憑空冒出來的，因為這幾年的變化實在是太快了。根據《中國新聞周刊》報道，2021年到2025年，全國高校撤銷或暫停招生的專業點超過一萬個。而就在今年4月，教育部發布了2026年本科專業目錄，一口氣新增了38種專業。從“腦機科學與技術”到“具身智能”，從“數據資源與數據智能”到“農業機器人”。一邊是大批專業被砍掉，一邊是大量新專業冒出來。這種劇烈的“換血”，背后有一個共同的推手：AI。

說到AI，有很多人還是會感到心慌。因為大家早已不是隱隱約約，而是明明白白地知道，AI帶來的影響可不只有“學什么專業不會被取代”這么簡單。

AI到底在改變什么

1996年，AT&T關閉了它在馬薩諸塞州的最后一個電話接線員中心。這個行業在20世紀50年代曾經雇用34萬名接線員，到今天，全美只剩不到5000人。電話接線員的工作，這種簡單的應答和轉接來電，幾乎全部可以被自動化系統替代。交互式語音應答系統在90年代初就已經能處理大部分例行呼叫查詢，不需要人工干預了。

幾乎在同一時期，基金會計師的崗位發生了完全不同的變化。上世紀50年代，會計師用皮質封面的分類賬簿記賬，用十鍵加法器計算基金資產凈值。到80年代末，大型計算機取代了皮面賬簿，但很多工作仍然是常規性的：凌晨四點多去拿點陣打印機打出的定價報告，用自動鉛筆匆匆寫下算式。再后來，數據傳輸服務取代了紙質報告，會計師開發出了電腦程序來自動計算凈現金頭寸。可是，會計師并沒有消失，他們從45個人管45只基金，變成了75個人管500只基金。美國會計崗位的總數從1950年的不到40萬個，增加到今天的超過140萬個。

同樣是被新技術沖擊，為什么結果完全不同？

在《投資的未來》一書里，作者約瑟夫·H. 戴維斯給出了他的觀點：大多數工作都是由很多項任務組成的，而不是一個鐵板一塊的整體。AI替代的不是職業，而是職業里的某些任務。

《投資的未來》

[美]約瑟夫·H. 戴維斯 著

2026年6月

點擊卡片，即可購買

電話接線員的關鍵任務高度單一，容易被整體替代。而會計師的工作里，數據錄入那部分被自動化了，但分析、核查、異常處理這些任務反而因為技術而變得更重要了。書里把這種現象叫做“能力增強”：技術不僅能自動化一些任務，還能讓另一些任務做得更好、更深。

這個判斷放在今天依然成立。AI替代的不是“職業”，而是職業里的某些“任務”。一個職業里哪些任務容易被自動化、哪些任務能被增強、哪些任務根本動不了，決定了這個職業的未來走向。

那些正在被AI重塑的專業

很多人覺得學計算機是最穩妥的選擇。畢竟過去20年，互聯網和軟件行業吸納了最多的畢業生，給出了最高的起薪。但最近的數據讓人有點意外。

紐約聯邦儲備銀行的一項統計顯示，22到27歲的計算機科學與計算機工程專業畢業生，失業率分別達到6.1%和7.5%。這個數字是生物和藝術史專業畢業生的兩倍多。美國普渡大學一個學計算機的女生，求職一整年，唯一給她面試機會的是一家墨西哥快餐連鎖店。還有個畢業生投了5000多份簡歷，最后連麥當勞的工作都沒拿到。

國內的情況也有類似的案例。有媒體稱，某985高校教授說去年AI專業本科畢業生80%找不到工作。這個說法可能有些夸張，而且學校和學校之間的差異應該也挺大，但它確實指向一個趨勢：AI正在吃掉自己創造的行業里最基礎的崗位。

GitHub的Copilot這類編程助手，已經能讓熟練程序員的效率平均提高26%。國內螞蟻集團的CodeFuse工具，能讓每個程序員寫的代碼行數增加55%。在這些AI工具的幫助下，初級程序員寫的那些常規代碼，AI寫得越來越好了。而那些靠重復編碼就能完成的工作，門檻將會越來越低。看看上邊電話接線員的案例，你會怎么想？

所以，學計算機的人需要往更底層、更前沿或者更貼近具體行業應用的方向走，停留在表面技能上會很被動。

但這不意味著所有技術類專業都前景暗淡。恰恰相反，具備“AI+行業”復合能力的人才正在成為企業爭搶的對象。獵聘和清華的一份報告顯示，過去4年AI智能體相關人才需求的環比增速達到40%。不過，需求集中在“算法加應用加智能體”的復合型人才上，而不是只會寫基礎代碼的初級崗位。

再比如翻譯專業。中國傳媒大學2025年砍掉了翻譯、攝影等16個本科專業。AI翻譯的質量在快速提升，這是事實。但一個真正能把文化語境、行業術語和客戶意圖都拿捏到位的專業翻譯，AI目前還做不到。

選專業的5個原則

所以，AI時代，專業到底該怎么選？

《投資的未來》這本書里提出了幾條原則，正好在這個特別的時間節點上給大家參考。

第一，考慮你的愛好，但不是“追隨你的愛好”。

“我們都需要在我們喜歡做的事、我們擅長做的事和其他人愿意花錢請你做的事之間做出平衡。”

純粹的愛好不一定能當飯吃，但一個人對某件事真正的興趣，能激發出求知欲和自我成長的潛力，這是AI無法替代的東西。北大國發院院長黃益平也說過類似的話：“用你自己的心來判斷你想干什么、喜歡干什么。”

第二，自己做調研，別光聽別人怎么說。

現在是個數據和信息隨手可得的時代。紐約聯儲有專門的大學畢業生勞動力市場數據庫，可以查不同專業的失業率、起薪和職業中期薪酬。國內像智聯招聘每年也會發布就業報告，教育部還有“陽光志愿”信息服務系統。你可以自己去親自查查，行業的現狀和前景你自己就會有判斷，而不只是聽別人說。要注意一點：別光看哪個專業現在就業率高就報哪個。等你四年畢業，市場可能已經變樣了。

第三，技術專長永不過時，但“專長”的定義在變。

常言道，技多不壓身。你也不知道你掌握的什么技能可能會變成你一生的飯碗。

而面對現代社會繞不開的AI，我們完全不需要成為什么人工智能的博士，因為“這些工具早晚會像用電一樣成為家常便飯”。但是我們要看重自己“培養出將AI成功結合進眼前的工作流程所需要具備的批判性思維的能力”。說人話就是，你得知道AI什么時候該用、什么時候不該用、用了之后結果怎么判斷。

第四，無形資產是無價的。

《投資的未來》里引用了多項研究，證明情商對特定職業來說與智商一樣重要，或比智商更為重要。社交能力、情緒管理、與人協作的能力，在幾乎所有職業中都是不可或缺的。這些東西書本試卷上沒有，更多是靠眼睛觀察，靠大腦思考，靠經驗積累。喬布斯當年旁聽的那個書法課，后來讓麥金塔電腦有了漂亮的字體。這種“無用之用”，恰恰是AI無法復制的。

第五，終身學習比選對一次專業更重要。

書里引用了一項研究：勞動者在終身收入上的差異，很大程度上取決于25到45歲這段時間的工資增長速度。起薪的差距沒想象中那么大，真正拉開差距的是工作之后有沒有持續學習和成長的能力。

別把專業當“護身符”

關于選專業，還有兩個要點。

第一點是，學校的平臺可能比專業本身更重要。黃益平在談到填志愿時說：“選一個好的學校、好的平臺、好的群體，對將來發展更重要；專業也很重要，但是第二位的。”好的學校意味著更好的視野、更優質的校友網絡、更靈活的轉專業和跨學科機會，甚至是更暢通的上升渠道。

另一點是別把“抗AI”當作唯一標準。AI替代的是任務，不是職業。與其找一個“不會被AI取代”的專業，不如培養“跟AI協作”的能力。黃益平說：“將來AI會不會替代人不知道，但是那些能運用AI的人很可能會替代那些不能應用AI的人。”

“AI既不是邊緣性的，也不是反烏托邦的。”

AI對不同職業有不同的影響，它不會讓大多數工作消失，但它會改變大多數工作的樣子。而真正能陪你適應這種變化的，可不是你選的專業，而是你的思維方式、學習能力和重新理解世界的能力。

祝各位考生都能去到想去的地方。

看懂未來10年經濟趨勢

找到你的投資主線

點擊卡片，即可購買

↓我們還有下面這些活動↓

-End-

2026.6.26

編輯：閃閃 | 審核：孫小悠