抓住风口
本期要点:最危险和最安全的职业,分别是什么?
你好,我是王煜全,这里是王煜全要闻评论。
如果你听到北大或清华的某个顶尖专业或院系突然宣布关闭,会有什么感想?但在AI时代,类似的事件正在发生。
前段时间,被誉为“翻译界哈佛”的蒙特雷国际研究院宣布将于2027年关闭。这所成立于1955年的学院,曾培养了大量服务于联合国、欧盟以及众多跨国企业的翻译人才。
官方给出的关停理由是学生申请人数骤减,财务赤字严重。如2025年,在校生约440人,远低于最初定下的850人的目标。
或许他们不愿意承认,但我认为,蒙特雷国际研究院就是因AI冲击而被迫关闭。
而学校的关闭更反映了职场的现实。这表明了一条关于未来职业安全的底层规律:凡是可以被数据化、模式化、大规模复制的人类经验和技能,终将被AI学会并取代。那么,究竟怎么实现自身职业生涯的安全呢?今天的文章就来深入地聊聊。
最危险的职业
首先,我觉得,现在需要总结一下哪些职业是危险的,为大家的求学和就业提供参考。
蒙特雷学院的衰落只是开始,未来但凡会被AI取代的工作,其背后的学校或教育机构都将陷入危机。
过去,人们习惯用脑力或体力来划分职业的安全等级。认为体力劳动容易被机器替代,而且随着年龄的增长,体力会不断下降。而脑力工作更难替代,受年龄的影响也较小,相对安全。
但是,在AI时代,这条界限明显已经过时了。
翻译看似是复杂的脑力活动,本质上却依赖海量语料的模式识别和经验积累。当AI可以在短时间内学会这些模式和经验时,人类翻译者自然就会被替代。
其实,自2010年左右谷歌翻译普及以来,机器翻译的采用率就越来越高。在2010-2023年间,也就是这波AI浪潮之前,美国已经有约2.8万个翻译就业机会消失。
据业内人士透露,ChatGPT3.5出现前后的一年,千字的翻译稿费更是直接腰斩。
如今同声传译的AI翻译机或耳机更是普遍应用于商务谈判、旅游出行等场景中,人类翻译者最后一块自留地也受到了AI的极大挑战。
就业市场的变化也慢慢传导到教育的层面,而顶级学府往往反应最慢。在蒙特雷学院之前,已经有大批翻译的专业默默关停了,不少教师被裁。
翻译还只是就业人群的一小部分,美国的专职翻译人员只有8万左右,中国的从业者粗略估计可能在50~100万人。但AI要替代的远不止这些。
比如财会领域中,记账、报表核对等工作流程化强、规则明确,就极易被AI取代。
今年5月,四大会计师事务所之一的普华永道宣布裁员1500人。安永也在上半年进行了多轮裁员,累计裁掉超1400人。特别是,和以往要招聘大量毕业生做基础工作不同,AI接管了许多初级的财会任务,导致毕业生招聘需求下降。
所以,我认为,应该把职业的安全界限划得更清晰一些:那些经验型和知识型的工作,都大概率会被AI取代。
一旦这些知识和经验可以转化为数据和规则,并可以被AI学习和总结归纳,再进一步低成本地大规模复制,那么人类脑力工作者必然难以与之竞争。
安全的职业
那么,更关键的问题来了,什么样的工作是相对安全的呢?
我觉得,如果按照以前的分类方式,很难说哪个工作是安全的。但我有个比较另类的评判标准:越老越吃香。
在AI出现之前,已经有很多人的收入随着年龄增长不断增加。
同时,如果仔细查看就业相关数据,就会发现,哪怕是翻译、财会、市场营销等所谓AI时代的高危行业,仍然有幸存者。
我们总结,他们身上有三个比较关键的能力。
第一,具有发现问题的能力。
他们往往对某个领域有基于直觉和体感的深度认知,能突破数据和规则,洞察到那些罕见但又非常关键的要点。
就像爱因斯坦能提出相对论,他所依据的不是当时已有的现象和公式,而是源于他能直觉感到的那些传统物理学中的不协调和不完美。
要知道,AI无法通过训练获得这种能力。如果你太依赖AI,甚至还会丧失这种洞察力。
第二,综合解决问题的能力。
管理者,或更准确的说,企业的CEO,往往都可以干到很大年纪。
因为哪怕再小企业的CEO,都需要同时考虑各方面因素,做出综合决策,再具体执行,并为最终的商业结果负责。
但我曾反复强调,当前的AI本质上仍是“领域智能”。
AI可以是顶级的翻译、程序员、会计等等,但AI无法独立解决现实世界中的复杂问题,因为这些问题从来都不是单一领域的。
那么,此时,你要做刘邦,而不是做韩信。因为AI就是韩信,它们带兵确实多多益善,但它们终究要由你来指挥。
第三,复杂协作的能力。
越大的成就,越离不开大规模的协作,就不能只处理信息和硬件,而是要处理与人的关系。但人太复杂了,在沟通中,各种非理性且混乱的信息会瞬间扎堆出现,处理好它们需要长期经验和直觉。
我们曾预测,AI来了之后,很多所谓“一人公司”会涌现,但这就意味着,价值更加聚集到了这少数的人之上,他们之间的沟通协调变得前所未有的重要。而这件事必然不可能交给AI。
总的来说,这三种能力——发现问题、综合解决问题、复杂协作,说明未来不会被AI替代的人都有一个特点,为目标和结果负责,而不是为流程和命令服务。哪怕是AI没出现之前,这种特质也很宝贵,未来更是人类在AI时代安身立命的根本。
但最后,不知你发现了吗,这三种能力,学校并不教。
老师不会让孩子主动提问,就算问,也要问考试会考的问题。
我们的知识也不会融会贯通,无法用于解决综合问题。物理、化学、语文、历史等知识被划分成一个个独立学科,就像物理考卷不会问你牛顿力学三大定律的历史根源。
孩子也没空去培养协作能力。考个好分数,比什么都重要。和同学组个队去开发个小游戏?这太浪费时间了,还不如多刷几道题。但这样的话,孩子自然不知道如何沟通、如何处理冲突、如何建立共识。
所以,我还是想问家长那句话,你究竟是希望孩子将来不恨你,还是爱你?
如果是前者,那就让孩子按部就班,刷题考试,不仅痛苦、而且风险很大。
但如果是后者,就尽快让孩子花更多时间去找到自己真正的兴趣和热爱吧,去用真实的问题和项目来驱动他们的学习和实践。只有这样,才能真正让孩子率先开启在AI时代的进化之旅。
其实AI就是个很容易激发起孩子们的热爱的学科。
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“AI时代的教育与职业发展”
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