EP278 AI时代不卷专业，卷什么？丨“人在中流”特别策划02

概览

本期是三联生活周刊“人在中流”系列对谈第二期，由三联和财新围绕 AI 与教育展开，核心问题是：在技术迅速改变职业结构和知识获取方式的时代，年轻人还要不要“卷专业”，以及真正应该培养什么能力。

两位嘉宾从自己的专业经历谈起：金融曾被视为文理兼具的硬核专业，新闻曾承载强烈的职业理想和个人性格吸引力。对谈随后转向当下的文科焦虑、志愿填报焦虑、初级岗位被 AI 替代，以及家长和学生对“铁饭碗”的追求。

讨论的关键结论是：AI 替代的不是某一个学科，而是各行业中简单重复、低原创性的劳动；更值得投入的是具体人的判断力、原创力、探索能力、抗挫力、与人打交道的能力，以及把 AI 变成工具而不是让自己工具化的能力。

分段落总结

[00:09] 节目背景与嘉宾介绍

[事实] 本期是三联生活周刊创刊 31 周年、1400 期特别策划“人在中流”系列对谈的第二期。

[事实] 本期由三联和财新合作，聚焦 AI 和教育话题，主题是“AI时代不卷专业，卷什么”。

[事实] 参与对谈的嘉宾包括财新传媒执行总裁高尔基，以及三联生活周刊副主编吴老师。

[01:11] 从个人专业选择谈起

[事实] 高尔基回忆自己 2001 年报考清华经管学院，选择金融是因为它被看作兼顾文理、又很硬核的理科专业。

[事实] 他提到当时金融专业课程数学和工科色彩很强，包括金工实习、工业生产概论、参观电厂等训练。

[事实] 吴老师说自己本科学新闻并一直从事新闻工作，选择新闻与记者形象、新闻理想和工作新鲜感有关。

[推测] 两位嘉宾的经历被用来说明，专业选择从来不只是就业计算，也包含个人气质、兴趣和时代想象。

[07:10] 文科是否会被 AI 唱衰

[事实] 高尔基认为，不应简单强调文科和理科，因为 AI 对一部分劳动的替代是平等发生的，理科生也有类似焦虑。

[事实] 他区分了文科中可能被替代的简单重复部分，以及文科教育提供的价值观、社会管理、讲故事和议题设置能力。

[事实] 他提到很多学校反而在给理科生增加文科教育和博雅通识教育。

[推测] 嘉宾反对“文科无用”的粗暴判断，更强调学科背后能否形成不可复制的理解力和表达力。

[10:00] 选专业要回到具体的人

[事实] 吴老师认为，家长为孩子选专业时不应只看时髦，而要看孩子具体擅长文还是理、愿意做什么样的工作。

[事实] 她提到一些年轻人因为家里要求选择不擅长的方向，后来要花很长时间重新寻找自己。

[事实] 三联记者团队背景多元，包括数学、医学、哲学、法律、社会学、物理、地理等专业。

[事实] 高尔基认为大学四年像是收集一个工具箱，学科色彩会在未来工作中形成差异化贡献。

[13:36] 不确定时代的铁饭碗焦虑

[事实] 主持人提出，志愿填报的焦虑来自不知道四年后社会会变成什么样，因此很多人希望选到“对的专业”和稳定饭碗。

[事实] 吴老师指出，外部越不确定，大家越追求稳定，但这种追求可能增加痛苦。

[事实] 她认为 AI 让金融、法律等很多专业的初级岗位培养变难，因为低阶工作更容易被替代，像“梯子有两级被抽掉了”。

[事实] 高尔基认为追求稳定可以理解，但变化是普遍的，年轻人也要准备迎接变化。

[18:15] 职业性格比专业标签更重要

[事实] 吴老师用记者面对突发事件的例子说明，不同性格的人对同一现场反应不同，有人会不计报销也要去现场。

[事实] 她认为，是否适合突击型记者，取决于某种“不计后果、先去再说”的性格，而不是手里拿的是数学书还是新闻书。

[事实] 她建议家长不要只盯着孩子刷题，也要让孩子了解各行业对人的要求和工作后的生活状态。

[推测] 这一段把“专业匹配”进一步推向“人与职业场景的匹配”。

[20:20] 鼓励年轻人使用 AI 来发现自己

[事实] 高尔基认为，年轻人天然更关注和尝试 AI，家长可以在不影响课内学习的前提下放手让他们用。

[事实] 他认为使用 AI 可以放大个人优点，提高想法的实践程度，并帮助年轻人理解专业与 AI 的结合点。

[事实] 他举例说，即使是进厂、游戏、绘画等领域，也已经或正在与机器人、AI agent、智能工具结合。

[推测] AI 在这里被看作探索专业和职业可能性的低成本实验工具。

[22:00] AI 降低表达门槛，原创力更重要

[事实] 嘉宾讨论到，喜欢画画的孩子并不是因为 AI 出现就没有机会，如果设计理念好，AI 可能提高产量，甚至帮助个人做出游戏原型。

[事实] 吴老师提到，好的编剧也在和游戏行业结合，因为游戏需要故事叙述能力和人物设计能力。

[事实] 高尔基提到与红果合作，鼓励编剧改编故事，并把这看作对内容产品的重新切片。

[事实] 嘉宾认为 AI 降低了表达方式的门槛，让有故事敏感和原创力的人有更大生产空间。

[25:00] AI 对教育知识传承模式的冲击

[事实] 主持人提出，传统大学存在师生之间的显性规则和信息差，教育核心之一是知识传承，而 AI 稀释了知识传承的一部分。

[事实] 吴老师认为，如果教师只停留在“我拥有知识、学生不拥有知识”的角色，会变得尴尬。

[事实] 她同时强调，可查到知识不等于真正拥有知识，医学生等场景仍需要重复学习和内化。

[事实] 高尔基认为大学专业体系有自身节奏，因为知识积累先有经验再有知识，课程和专业设置需要权威性与谨慎。

[32:00] 真实世界经验的教育价值

[事实] 吴老师提到新闻学生通过报社实习、跑短消息，能获得写长篇稿件的重要基础训练。

[事实] 她引用甘阳教授教育学生的做法，强调让学生进入真实社会交往，而不是一开始就陷入空对空的理论。

[事实] 她区分“小镇青年”和“小镇做题家”，认为前者意味着在小镇社会中与真实的人和事打交道，后者则被刷题占据。

[事实] 她举学生做机器人项目的例子，难点不只是专业能力，还包括如何说服实验室管理者延长使用时间。

[35:50] AI 放大人与人的差异

[事实] 高尔基认为，AI 把人和人之间的不同放大了，让“小镇做题家回到小镇青年”本质上是人格重新被激发的过程。

[事实] 他提到有商学院老师改变考核方式：学生可以写论文，也可以不写，直接和老师聊一个小时真实公司问题和解决过程。

[事实] 他认为面对面交流能挖掘出一个人最区别于他人的点，而这正是价值所在。

[事实] 资管机构也会更需要非标数据和具体专家，因为标准化报告中已经很难分辨 AI 的贡献率。

[38:08] 媒体如何跑到 AI 上游

[事实] 吴老师提出，周刊文章要成为 AI 的语料库，关键是跑到 AI 上游，提出最新变化中“大家将说未说破”的问题。

[事实] 她用癌症治疗选题举例，说明一个大题需要不断收口，找到合适癌种、患者故事、医生变化、制药业和产业变化等切入点。

[事实] 高尔基认为，给大模型持续提供创新语料的内容生产者，应该在价值链分配中有合理角色。

[事实] 他强调记者的草根调研不可替代，并提到数据标注说明人工智能仍需要“人工的智能”。

[44:22] 职场中 AI 能力与原创能力的关系

[事实] 高尔基说财新编辑部不允许用 AI 写作，编辑部如何评估 AI 使用由编辑部老师决定。

[事实] 他提到经营部门工作包括网站运营、技术研发、产品推出、营销、会议策划、金融数据库和宏观经济研究等。

[事实] 他认为最核心的仍是跑到 AI 前面的原创能力；有原创能力的人再加上 AI 应用，会更不可替代。

[事实] 吴老师用记者进入情感咨询课程、采访未成年人事件相关家长等例子说明，真实采访依赖观察、忍耐、破冰和人与人的具体交流。

[49:49] 雪线上下：哪些工作更像工具化，哪些更靠人

[事实] 高尔基把 AI 与传统产业的结合比作雪线或冰山，雪线以下更强调规模效应、效率提升和新的数字经济工业化。

[事实] 他提到金融数据领域可以用大数据加 AI 做指数化分析企业和股票。

[事实] 雪线以上的工作更强调人和人之间的信任，例如私人银行家需要长期获得客户信任，记者采访也需要破冰。

[推测] 这一区分说明，越依赖标准化流程的工作越容易被 AI 工业化，越依赖信任、判断和关系的工作越需要人的主体性。

[51:35] 从互联网浪潮看 AI 焦虑

[事实] 主持人把 AI 带来的焦虑与 1990 年代互联网兴起时的焦虑相比较。

[事实] 高尔基认为互联网具有鲜明的生产关系特征，把人连接在一起，同时也替代了打字员等工种，并创造了新行业。

[事实] 他区分互联网和移动互联网：互联网更偏前倾式学习和阅读，移动互联网门槛更低，真正把更多人拉入平台。

[事实] 他提出“人本智能”的概念，认为社会和经济最终是为人的，技术变化后也会出现新工种和新的转移方式。

[55:30] 标签化时代与人的面目

[事实] 吴老师认为，早期互联网内容更能呈现个人特点，而今天社交媒体让标签性更强、人的面目更模糊。

[事实] 她提到年轻人之间普遍互称“老师”，以及社交媒体上把头像和称呼统一成“默默”等现象。

[事实] 主持人补充说，社交媒体一方面让人隐藏在防火墙后，另一方面又要求人放大某种标签来获得流量。

[推测] 这一段把 AI 焦虑放进更大的社交媒体语境中：人在被技术替代之前，已经可能先被标签化和工具化。

[61:20] 是否把判断力让渡给 AI

[事实] 主持人提出，很多人把心事和问题都交给 AI，可能会让渡判断能力。

[事实] 高尔基认为，每一代人都有知识边界和认识框架的局限，技术发展确实会让人变懒，而 AI 让智力劳动也变得更容易偷懒。

[事实] 他认为人和人的追求会分化：有人愿意跟随技术节奏，也有人喜欢原创、希望走在 AI 前面。

[事实] 他用愿意付费阅读周刊和财新的读者举例，说明有些人仍希望经历原创学习过程，把 AI 当作工具。

[64:21] 教育报道中的新变化

[事实] 吴老师认为，教育的基础绝大部分是不变的，只是在尖端出现适应 AI 的浮动变化。

[事实] 她提到有老师把 AI 引入作文教学，让学生比较使用 AI 和不使用 AI 的差异。

[事实] 她观察到，有些孩子思路清楚但表达不顺，借助 AI 很有帮助；有些孩子语言漂亮但思路空，需要训练的是故事逻辑。

[事实] 她还提到学生会经历从完全信任 AI，到发现 AI 会出错，再到审慎使用 AI 的过程。

[68:00] 好的教育仍在训练科学素养

[事实] 吴老师认为，好的职业教育和科学教育不只是记忆，而是训练观察能力、总结规律、提炼模型、验证模型和得出结论的能力。

[事实] 她认为这一套能力不只属于某个学科，而是很多行业都需要的核心能力。

[事实] 高尔基随后提出，用 AI 做个性化生产本质上也像一种消费，例如定制化写作可以被看作定制化阅读。

[事实] 他认为很多人用 AI 做小程序、短剧或应用，并不一定为了卖出去，而是满足个人喜好和创造乐趣。

[71:00] 家长如何面对 AI 时代的焦虑

[事实] 高尔基承认，家长完全没有 AI 焦虑并不符合人情，因为大家会担心职业机会被影响。

[事实] 他相对乐观地认为，AI 首先推动生产力极大丰富，也可能让温饱更容易实现。

[事实] 他提到更健康的社会分配机制、UBI、转移支付、数据资产作为全民普惠生产资料定价等讨论。

[事实] 吴老师认为，养育孩子要“让孩子像个人”，不要把孩子训练得像机器，只要求听话、没情绪、按课本兑现经验。

[74:00] 真实生活能缓解抽象焦虑

[事实] 吴老师说自己会在一定规范内让孩子自己坐地铁、处理真实生活中的问题，但她也承认放手的尺度并不容易判断。

[事实] 她认为孩子在真实世界里体验不可知、与人交往、处理具体困难，能更冷静地面对工具。

[事实] 她指出很多人焦虑的不是具体事情，而是非常宽泛地焦虑“AI 替代什么”“十年以后怎么办”。

[推测] 嘉宾更支持把抽象焦虑转化为具体经验和具体行动。

[76:20] 地域落差、信息差与新机会

[事实] 主持人提到朋友因春晚机器人表演而焦虑，担心四五线城市孩子在 AI 和机器人资讯上落后于大城市孩子。

[事实] 吴老师回应说，过去差距可能也很大，只是人们不知道；社交媒体和信息快速化放大了落差感。

[事实] 高尔基认为春晚机器人也是产业信号，会促使人们关注产业动态；他提到全国约 60 个城市有机器人相关研究中心，很多在三四线城市。

[事实] 吴老师补充，AI 与硬件制造、工科结合的机会并不只在传统名校和北上广深，一些地方产业竞争中也可能出现新机会。

[81:33] AI时代不卷专业，卷什么

[事实] 吴老师的答案是抗挫、踏实和不计较的能力；她认为知识获得更容易后，能力培养与心态密不可分，心态本身也是能力的一部分。

[事实] 高尔基的答案是“卷自己”，也就是做一个更好的自己。

[事实] 他认为 AI 是工具，但也可能替代被物化的人；人要学习把 AI 当成工具，并让自己成为更独特的人。

[事实] 他提醒，走在 AI 前面对年轻人要求很高，但学习本身也可以愉悦身心、增长才干，因此可以更乐观一点。

播客点评/总结

[推测] 本期的价值在于，它没有给出“报什么专业最安全”的简化答案，而是把专业焦虑拆成了职业结构变化、教育方式变化、个人性格差异和社会分配问题。对于正在填志愿、陪孩子成长或担心职业被 AI 改写的人，这种拆解比热门专业清单更有启发。

[推测] 节目的亮点是案例密度高：从金融课程里的工科训练、新闻记者的现场经验，到 AI 写作课堂、机器人产业、媒体语料库和私人银行家，都在说明同一个问题：越是具体、真实、需要判断和交往的能力，越不容易被 AI 简单替代。

[推测] 局限是讨论更多来自媒体、金融和教育观察，缺少系统数据或可直接执行的学习路径。因此它更适合作为一次观念校准，而不是一份专业选择指南。适合家长、学生、教育工作者，以及正在思考如何与 AI 共处的职场人收听。