DeepSeek越火，文科生越难过？

出品｜搜狐科技

作者｜ 汉雨棣

编辑｜杨锦

AI创造了提示词工程师、自动驾驶安全员等新工种，也撞破了不少人的饭碗，这其中，本就处于大衰落期的文科，自然成了离AI的刀锋最近的专业。

杜克大学陈怡然教授近日表示，2012-2020年间，整个美国人文社科类毕业生减少了约30%。去年，哈佛大学宣布取消30门文科课程，斯坦福、MIT等学校则开设了更多与AI相关的新专业。教育体系的改变微妙地反映出了新潮水的流向。

有猎头向搜狐科技表示，当前就业市场求职者呈现出两极分化：顶尖人才仍被争抢，底层群体务实求存，而占据多数的中间层陷入高不成低不就的困境。

AI掀起的就业海啸中，没有绝对的“安全区”，却有无限的“可能性”，更多交叉学科开始出现。

搜狐科技对话了一位出身中文系的NLP工程师，她在GPT的浪潮里也感受到了就业风向标的变化：语言学专家或标注经理的岗位需求随着Scaling Law的强悍潜力逐渐消失，AI产品经理也需要transformer的知识基础。在转码的过程中，她也体会到了coding的快乐与辛酸。

与此同时，传统的程序员也开始感受到危机。有多年程序员对搜狐科技表示，近来已经可以把写代码的所有工作都交给AI了，自己只负责来“调教AI”。他表示，无论文科理科，低端入门岗位都可能被AI替代。

AI引出了的大变革的本质：这不是文科与理科的对抗，而是人类如何重新定义自身价值。

当文科生开始写代码

张雪峰一句“文科都是服务业”，引发了对文科价值的争议。在计算科学与AI带来的新纪元里，文科生在交叉学科里学会了编码与技术。

2023年春招结束，读了七年中文系的舒蕾如愿成为了互联网公司的NLP算法工程师。

大三的时候，就读于中国语言文学系应用语言学的舒蕾，偶然间选择了一位计算语言学方面的导师来指导自己的论文。计算语言学是一门结合语言学与计算机科学的学科，研究如何使用计算方法分析、理解和生成自然语言。它既是理论语言学的技术分支，也是人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）的重要组成部分。

在完成论文的过程中，舒蕾主动学习了R数据分析和python。她的想法既浪漫又实际：“一个是觉得写代码比较帅。另一方面也有薪资上的考虑。”

保研进了北师大的中文信息处理研究所后，舒蕾开始为转码做准备，除了课程必修的微积分、概率论、python、机器学习、NLP概论等内容，自己也坚持刷题，follow前沿的模型结构，动手部署、微调一些小模型。

投身于计算语言学这个交叉学科的研究，舒蕾将技术手段结合进传统中文系词义学的研究。在校期间她发表的CCL会议论文被评为当年的最佳论文，用BERT语言模型去解释古汉语的多义词问题。

计算语言学的难度与中文系的其他方向相比是比较高的，要跨学科学习很多内容。一学期的python+机器学习课就让很多人劝退了，能坚持上完2年的课程后还继续写代码的就更少了。

舒蕾攻读了下来，这期间还申请了两次微软的暑期实习。第一次是研一，因为题目不会做、基础也比较差面试没过，这个小挫折也让她真正给自己定下了目标。“随后我密集地刷了一年的题+恶补数据结构。22年的微软暑期实习面试顺利通过了，进了苏州STCA,即微软（亚洲）互联网研究院，做偏数据+后端的实习。”

就在舒蕾以为可以在微软顺理成章转正的时候，不巧遇上23届“地狱难度”的秋招，微软校招HC也大砍，实习群里的同学天天都在问HR转正结果，消息都是石沉大海。为了弥补简历上缺乏NLP实习的经验，舒蕾临时在2022年11月面试通过了某手机厂商的NLP日常实习生。当时恰好遇到ChatGPT大爆发，有机会做了文本生成下游应用的探索。

2023年5月，舒蕾收到了4个NLP算法的offer。

舒蕾也表示，并不是所有人都能转码。转研发要做好大量自学、跟进前沿的心理准备。她同时也坦言，自己基础知识一般，“因为没有学计算机原理这些（底层理论），直接学的AI，好处就是能够用上下游合作的同事更易懂的语言描述技术原理。”

从就业数据上来看，并不是所有的计算语言学研究生都转码做NLP相关工作。以北师大中文信息处理研究所为例：毕业生大概30%升博、20%进互联网做研发、50%当中学语文老师或考公。

舒蕾也察觉到AI时代的岗位变化。在2023年以前，语言学专家或标注经理还有一些校招名额，但是2023之后就变少了，“因为很多语言规律现在可以依靠大模型自己发现，无需语言学家总结了。”

她建议，如果是中文系出身、对AI有热情，但不擅长写代码，可以考虑AI产品经理方向，“但是现在AI产品和技术的关系越来越紧密，transformer等模型的理论知识还是要懂的。”

“其实转码最重要的是那个动力。也就是你有什么样的理由，能够支撑你坚持下去。”舒蕾称，她的动力是寻找一种“确定感”。不管是钱包的确定感，还是评价标准的确定感，“coding能给我带来可量化的快乐。”

“AI时代文科是否还有存在的必要”的议题下，学界也有许多看法。

有人持乐观看法。中央民族大学教授蒙曼在媒体采访中强调，人文精神是机器人无法企及的领域，未来人类与科技的和谐共处，离不开文科生所掌握的人文专业知识。武汉大学哲学教授苏德超也坚信，AI时代文科不会消失，其作用会更加彰显。但文科需要变革，要回应时代之问，做出“新质”贡献，就像传统手工艺人在工业时代依然能凭借精湛技艺找到一席之地。

有学者提出了更进一步的岗位指导。中国人民大学新闻传播学院教授刘海龙指出，AI在新闻传播领域可能创造出新的岗位需求，如信息核查工作，文科生在这些领域能发挥独特作用。如AI盛典中苏轼“赛博复生”的场景，说明文科生可借助AI技术拓展就业方向。北京城市学院校长刘林则提出“AI+人文”是终极赛道，文科生可进入数字人文、AI伦理治理等新兴交叉领域，创造出带有人文价值的作品。

“中间层”的焦虑

焦虑并不只是文科生的，理工科出身的技术人员也感受到了焦虑。

阿黄（化名）是国企的算法工程师，从业四年的他，近期基本不写代码了，“都是指挥AI帮忙写，我个人觉得未来初级软件工程师等入门岗位，不分文理科，（都）将被AI取代。”

“生产力的提高是件好事，因为社会总是以人作为主体的。”阿黄同时表示了自己的信心：“我在AI方面的技术和能力比较高，减缓了这方面的焦虑。”

也有猎头向搜狐科技证实了阿黄的看法：顶尖人才不受影响，不上不下的入门白领最焦虑。

芳芳（化名）是在互联网鼎盛时代进入猎头行业的。目睹了行业的兴衰与人才的流动，从业几年后她向搜狐科技感叹，目前互联网鼎盛的时代已经不再，钱开始往机器人等实体经济上走。

“去年AI六小龙互相挖人的时候，客户都是指定到某某团队某某项目组的人。”芳芳透露，他们招聘往往附带“人才地图”，要求猎头推荐候选人时对标具体人选。

与此同时有调查显示，灵活用工比例从2020年的12%攀升至2023年的30%，企业开始通过外包服务降低用人成本。这种“精准狙击+弹性雇佣”的模式，在供过于求的就业市场上，对于“中间层员工”而言，是巨大的挑战。

芳芳称，在自己的职业生涯中，“比较难搞”的都是“比上不足，比下有余的中间层次求职者。他们多毕业于普通一本院校，在大厂有过一到三年工作经验。过去市场环境较好时，他们能够获得较多的offer。这些候选人跳槽时甚至会提出30%-50%的薪资涨幅、对标阿里P7、P8的职级等高期望。然而现实是，当下供过于求的的就业市场上，有人甚至为了获得更好的机会自愿降薪，这些中间层的人群不得不学会调整自己的期待。

从企业端而言，饱和的就业市场拉高了企业对于人才各方面的期待。芳芳举例称，“即使你是A级人才，企业也可能会先把你放一边，再对比对比其他人选，看看有没有S级人才。”

另一个明显趋势是，企业现在更倾向于寻找复合型人才。芳芳表示，“以抖音为例，它从一个简单的娱乐应用发展为包含直播、电商、小程序和小游戏的综合性平台。这要求相关人才不仅要了解抖音的运营模式，还要懂点用户心理、产品设计、运营策略甚至是商业化方法。”

这对学生的要求也越来越高了。芳芳表示，现在当大学生踏入大学校园的那一刻起，就需要开始思考四年后的发展方向。对于猎头来说，有实习经历的候选人更具优势。

她建议，无论是应届毕业生还是职场人士，都不应有过高的期望。“社会虽然增量有限，但基本的生存保障还是有的。关键在于做好自己的本职工作。”

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