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      又一所大學(xué)突然倒閉,喬布斯30年前的預(yù)言成真了

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      來(lái)源:虎嗅APP


      最近的高等教育界幾乎可以用“兵敗如山倒”來(lái)形容,今天就有一則新聞刷爆了外媒頭條:美國(guó)老牌文理學(xué)院罕布什爾學(xué)院官宣倒閉,將在2026年秋季學(xué)期徹底關(guān)門。


      刷屏的「倒閉」新聞,和校門口的歡迎語(yǔ),真是令人唏噓

      與此同時(shí),對(duì)中國(guó)學(xué)生很友好的雪城大學(xué),也在一夜之間大換血,瘋狂砍掉了84個(gè)專業(yè)。

      其中,有古典學(xué)、陶瓷藝術(shù)、意大利語(yǔ)等大量傳統(tǒng)人文學(xué)科和純藝術(shù)專業(yè),連帶著數(shù)字人文、教育等項(xiàng)目也未能幸免。


      說(shuō)實(shí)話,以前聽說(shuō)百年老校關(guān)門還是個(gè)大新聞,但如今從世界第一翻譯學(xué)院關(guān)門,到黃仁勛都救不回的藝術(shù)學(xué)院倒閉,我們甚至已經(jīng)對(duì)“大學(xué)倒閉”徹底脫敏了。

      可以肯定,這絕不會(huì)是最后一所倒下的學(xué)校。

      有人說(shuō),罪魁禍?zhǔn)资茿I,但大學(xué)是職場(chǎng)的前置階段,倒不如說(shuō),真正給傳統(tǒng)教育宣判死刑的,是就業(yè)端買單的雇主們。

      硅谷的巨頭們率先舉起了“反大學(xué)”的大旗,大批公司直接放棄招聘應(yīng)屆生,直接用更便宜的AI;還有大廠Palantir甚至直接跳過(guò)大學(xué),把十幾萬(wàn)美金的年薪砸給了18歲的高中畢業(yè)生。


      在硅谷,反精英教育成為了一種潮流,大學(xué)輟學(xué)的創(chuàng)業(yè)者被譽(yù)為明星

      這也逼得哈佛、斯坦福等頂尖名校,不得不火速上線一波“AI+人文”的跨學(xué)科新專業(yè),試圖重新證明自己的價(jià)值。


      一邊是學(xué)術(shù)界的節(jié)節(jié)潰敗,一邊是企業(yè)親自下場(chǎng)搶人。這幾個(gè)看似割裂的新聞,其實(shí)都說(shuō)明一個(gè)共性:

      舊的教育流水線,已經(jīng)徹底跟不上AI時(shí)代的需求了。

      這樣的顛覆性趨勢(shì),未來(lái)一定發(fā)生得更頻繁。我們從幾年前一直在密切跟蹤AI變革,產(chǎn)出過(guò)多篇幾十萬(wàn)閱讀的爆文,也越來(lái)越確定,緩解未知的焦慮,有用解藥永遠(yuǎn)是“底層邏輯”。

      幾個(gè)月前,斯坦福大學(xué)發(fā)布了一份上百頁(yè)的重磅《人工智能職場(chǎng)報(bào)告》。當(dāng)所有人都在為“AI變太快”而焦頭爛額時(shí),這份報(bào)告卻罕見地指出了未來(lái)職場(chǎng)里那些“永遠(yuǎn)不變的東西”。

      有意思的是,這恰恰和喬布斯幾十年前的一句神預(yù)言,不謀而合。


      AI和人類并不是“非此即彼”

      斯坦福這份報(bào)告,并沒(méi)有簡(jiǎn)單粗暴地把工作分為“會(huì)被取代”和“不會(huì)被取代”兩類,而是創(chuàng)造性地建立了一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),包含來(lái)自104個(gè)職業(yè)的1500名從業(yè)人員,將工作細(xì)化為844項(xiàng)職業(yè)任務(wù),還參考了52位人工智能專家的意見。

      這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)說(shuō)了一個(gè)新知,AI和人類的關(guān)系不是二元對(duì)立的。


      這項(xiàng)報(bào)告的設(shè)計(jì)框架和參與人員概覽

      學(xué)者們根據(jù)收集到的數(shù)據(jù),提出了一個(gè)人類能動(dòng)性量表(HAS),將各種工作類型分為從H1“完全自動(dòng)化”到H5“完全依賴人類”的五級(jí)分類體系。

      H1級(jí):AI完全接管并獨(dú)自完成的任務(wù),不需要人工參與。

      這些工作的共同特點(diǎn)是:?jiǎn)握{(diào)、重復(fù)、耗費(fèi)時(shí)間但創(chuàng)造價(jià)值有限。比如數(shù)據(jù)錄入、報(bào)稅、網(wǎng)絡(luò)報(bào)告生成、表單驗(yàn)證等。

      其中,46.1%的任務(wù)被員工強(qiáng)烈希望盡快擺脫,完成AI的自動(dòng)化。

      這些工作被AI替代,反而人人舉雙手歡迎,哪怕失業(yè)都愿意。

      正如很多研究所說(shuō),當(dāng)人長(zhǎng)時(shí)間做機(jī)械性重復(fù)的工作時(shí),對(duì)身心都是一種慢性損害,如果都能移交給AI,就可以把時(shí)間精力解放出來(lái),做更多高價(jià)值任務(wù)。


      人們希望被AI代替的工作

      H2級(jí):AI承擔(dān)主要工作,人類在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)督。

      比如發(fā)票分類、文檔匯總、采購(gòu)報(bào)告生成,以及設(shè)計(jì)交易、期權(quán)或?qū)_策略。

      這類工作也是未來(lái)極有可能全權(quán)被AI替代的工作,不過(guò)和H1的區(qū)別就在于,即便AI再?gòu)?qiáng),人類監(jiān)督仍然不可或缺,避免AI幻覺(jué)導(dǎo)致的結(jié)果偏差。


      人們希望AI代替工作的原因:“我去做更高價(jià)值的工作/這些任務(wù)太無(wú)聊了,AI接管后會(huì)提高的工作質(zhì)量/這樣的工作給我很大壓力/這些任務(wù)太復(fù)雜”

      H3級(jí):AI和人類是平等合作關(guān)系。

      這是調(diào)查中最受歡迎的模式,在學(xué)者分析的104種職業(yè)中,有47個(gè)職業(yè)(占比45.2%)的員工都偏好這種人機(jī)協(xié)作方式。

      很多人都認(rèn)為,最理想的合作模式比任何一方單獨(dú)工作都好,1+1>2,即“AI提升生產(chǎn)力,而人類的判斷力仍然占據(jù)主導(dǎo)地位”。

      比如律師使用AI快速梳理法律案例,但最終的法律判斷還是律師說(shuō)了算;招聘專員借助AI初篩簡(jiǎn)歷,但面試和最終決策權(quán)依然在人類手中。

      而斯坦福研究者們也認(rèn)為,這種模式“在不犧牲洞察力的情況下提供了可擴(kuò)展性”。


      H3是大多數(shù)人都支持的

      H4級(jí):人類主導(dǎo),AI扮演顧問(wèn),輔助人類掌控全局。

      在這些工作領(lǐng)域,AI需要人類的投入才能成功完成任務(wù),工作的主導(dǎo)重心重新傾斜到人類。比如醫(yī)療診斷、財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)、投資活動(dòng)、規(guī)劃倫理決策等。

      尤其在高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域,H4成為最佳平衡點(diǎn),就AI提供支持,但絕不越俎代庖。正如微軟2025年工作趨勢(shì)指數(shù)所說(shuō),“這些系統(tǒng)在不犧牲人類監(jiān)督的情況下,提高了決策速度”。

      H5級(jí):無(wú)論AI多么先進(jìn),這些工作必須由人類完成。

      這個(gè)區(qū)域的工作,是AI絕對(duì)不能觸及的邊界,比如員工情感支持、人際沖突調(diào)解、復(fù)雜倫理問(wèn)題處理。

      斯坦福HAI報(bào)告一針見血地指出:“即使AI模擬準(zhǔn)確率達(dá)到85%以上,在同理心方面仍然無(wú)法替代人類。我們不需要AI來(lái)安慰悲傷的員工。我們需要的是人類”。

      對(duì)于我們而言,這套分級(jí)最大的啟示或許是,與其單純擔(dān)心AI代替自己,不如首先理解AI適合在哪個(gè)層級(jí)發(fā)揮作用,再判斷自己的能力和優(yōu)勢(shì)適合哪個(gè)區(qū)域的工作,再去選專業(yè)和擇業(yè)。

      如果你的強(qiáng)項(xiàng)正好落在H5,那么恭喜你,未來(lái)一定不會(huì)被替代。


      AI和人在職場(chǎng)上的“錯(cuò)配”

      斯坦福的學(xué)者們還發(fā)現(xiàn)了一個(gè)很有意思的現(xiàn)象,落在H1、H2區(qū)域,且最需要AI來(lái)滲透的行業(yè),AI的采購(gòu)率反而沒(méi)有那么高。

      也就是說(shuō),錄入數(shù)據(jù)、生成報(bào)表等重復(fù)性且價(jià)值低的大量工作,仍然在由人類代勞,而這些工作者早已厭倦了自己的工作,強(qiáng)烈希望AI自動(dòng)化的占比高達(dá)46%。

      相對(duì)應(yīng)的是,在藝術(shù)、設(shè)計(jì)和媒體領(lǐng)域,以及需要大量人際互動(dòng)的工作,只有17.1%的人接受AI自動(dòng)化,是最抵制AI的行業(yè)。但目前的現(xiàn)實(shí)是,已經(jīng)有很多藝術(shù)家、媒體人正在因?yàn)锳I而失業(yè)。

      換句話說(shuō),目前職場(chǎng)里AI和人類員工的工作職能,存在明顯的錯(cuò)配——

      讓本該由AI完成的工作任務(wù)交給了人類,降低了價(jià)值感,且浪費(fèi)了人力;而將本該由人類發(fā)光發(fā)熱的任務(wù),過(guò)早用AI代勞,導(dǎo)致了一部分更適合的人失業(yè),也增加了AI犯錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)。


      抵制AI的員工中,最突出的三個(gè)擔(dān)憂是缺乏信任(45%)、害怕工作被取代(23%)以及缺乏人情味(16.3%)

      斯坦福的學(xué)者們認(rèn)為,這可能是企業(yè)對(duì)AI和人類能力理解不夠。

      為了解決這個(gè)問(wèn)題,他們從數(shù)據(jù)里提煉出了兩個(gè)元素“人類員工想要什么(愿望)”vs“人工智能實(shí)際上能做什么(能力)”,提出了一個(gè)創(chuàng)新理論“4個(gè)AI戰(zhàn)略矩陣”,基于這種需求差異,斯坦福將所有工作分為四個(gè)區(qū)域:

      綠燈區(qū)(高需求+高能力):人類員工想要自動(dòng)化,AI也有能力勝任。

      這是最理想的自動(dòng)化目標(biāo),包括會(huì)議安排、數(shù)據(jù)庫(kù)錄入、郵件解析等,企業(yè)應(yīng)該毫不猶豫用AI完成,且沒(méi)有人會(huì)懷念,也是我們孩子絕不能去卷的“死胡同專業(yè)”。

      紅燈區(qū)(高能力+低需求):AI有能力,但人類員工不愿意。

      主要是情感化工作、寫作編輯、創(chuàng)意工作、面向客戶的溝通。盲目自動(dòng)化可能疏遠(yuǎn)用戶甚至損害品牌。

      研發(fā)機(jī)會(huì)區(qū)(高需求+低能力):人類員工渴望自動(dòng)化,但技術(shù)還不成熟。

      比如臨床文檔、法律證據(jù)開示、基于信任的合規(guī)性工作等。這是未來(lái)AI發(fā)展的重點(diǎn)方向,也是未來(lái)十年催生新職業(yè)、新風(fēng)口的黃金賽道。

      低優(yōu)先級(jí)區(qū)(低需求+低能力):既不適合也不需要自動(dòng)化,如高管培訓(xùn)、心理咨詢等。在這些任務(wù)上盲目納入AI,不僅浪費(fèi)時(shí)間,還可能讓公司失去人性。


      在梳理完各種工作領(lǐng)域后,斯坦福學(xué)者們還驚訝地發(fā)現(xiàn),41%的AI初創(chuàng)公司居然集中在“紅燈區(qū)”和“低優(yōu)先級(jí)區(qū)”。而“綠燈區(qū)”和“研發(fā)機(jī)會(huì)區(qū)”許多有前景的任務(wù),在目前的投資中沒(méi)有得到充分重視。

      比如目前AI使用最多的是軟件開發(fā)和商業(yè)分析,但這些領(lǐng)域的員工對(duì)自動(dòng)化需求并不算最強(qiáng)烈。

      進(jìn)一步印證了,大量的資本和技術(shù)投入并沒(méi)有對(duì)準(zhǔn)真正的需求。

      同時(shí),這種錯(cuò)配也揭示了一個(gè)重要問(wèn)題:我們是在為技術(shù)找應(yīng)用,還是在為需求找技術(shù)?

      正如喬布斯在1994年經(jīng)歷職業(yè)生涯低谷期時(shí),在《滾石》雜志采訪中所說(shuō):

      “技術(shù)本身沒(méi)有意義。重要的是,你要對(duì)人有信心,他們基本上是善良和聰明的,如果你給他們合適的工具,他們會(huì)用其創(chuàng)造出美妙的事物”。

      AI時(shí)代的三種剛需能力

      今年國(guó)外年輕人求職現(xiàn)狀格外慘烈,昔日香餑餑的計(jì)算機(jī)專業(yè),反而成了失業(yè)率最高的專業(yè)。

      家長(zhǎng)群里的討論也熱火朝天。有人依然相信理工科穩(wěn)妥,有人說(shuō)人文社科有優(yōu)勢(shì),還有人建議直接學(xué)AI相關(guān)專業(yè)“以毒攻毒”。

      在斯坦福這份報(bào)告中,為了了解“未來(lái)工作的發(fā)展方向”和“哪些技能更有價(jià)值”,學(xué)者們估算了2個(gè)關(guān)鍵值:人類能動(dòng)性水平、平均工資。

      在對(duì)這兩個(gè)維度進(jìn)行技能排名后,他們發(fā)現(xiàn)了三種可能影響人類未來(lái)工作的新趨勢(shì):

      1.信息處理能力:從香餑餑到邊緣化

      傳統(tǒng)上,“分析數(shù)據(jù)或信息”、“更新和使用相關(guān)知識(shí)”這些技能在高薪職業(yè)中排名靠前,比如投行分析師、咨詢顧問(wèn)、市場(chǎng)研究員…這些崗位的核心競(jìng)爭(zhēng)力就是處理和分析信息。

      但隨著AI在信息處理方面表現(xiàn)越來(lái)越出色,這些技能的重要性正在急劇下降。數(shù)據(jù)分析、報(bào)告生成、信息整理這些曾經(jīng)需要高學(xué)歷人才花幾天完成的工作,AI幾分鐘就能搞定。

      這意味著,純粹依靠信息處理能力的工作崗位將大幅減少,會(huì)迅速滑落到最容易被替代的H1和H2區(qū)域。


      網(wǎng)上有人預(yù)測(cè)的“AI代替人類時(shí)間軸”

      2.人際和組織能力:從配角到主角

      與此同時(shí),與人高度相關(guān)的技能如“人際交往技能”、“組織協(xié)調(diào)能力”、“領(lǐng)導(dǎo)和管理”、“決策能力”等重要性大幅上升。

      德意志銀行CEO的警告很有代表性:“當(dāng)機(jī)器人接管工作后,銀行里那些像算盤一樣工作的會(huì)計(jì)師們將失業(yè)。有些人在銀行里像機(jī)器人一樣從事機(jī)械性工作,以后我們會(huì)讓機(jī)器人像人類一樣行動(dòng)”。

      人工智能時(shí)代,人需要更像人。


      左邊是過(guò)去的香餑餑工作,排名靠前的是數(shù)據(jù)分析、流程監(jiān)督等;右邊是AI時(shí)代更加重要的人力技能,排名靠前的都是和“人”相關(guān)的

      3.跨學(xué)科技能成為剛需

      報(bào)告還發(fā)現(xiàn),未來(lái)工作要求更廣泛的技能組合。單一專業(yè)技能已經(jīng)不夠,跨學(xué)科的“技術(shù)基礎(chǔ)+人際能力+創(chuàng)意思維”,才是未來(lái)的硬通貨。

      學(xué)者們?cè)趫?bào)告最后總結(jié)了一句很有哲學(xué)意味的話:“科技發(fā)展的終極目標(biāo),絕不是將你的人性外包出去,而是通過(guò)AI,讓你變得更加人性化。”

      讀到這里,大家可能就明白了,為什么雪城大學(xué)要狂砍那么多專業(yè)。

      它砍掉的“脫離時(shí)代的、孤立的、純學(xué)術(shù)的傳統(tǒng)人文”,但雇主不需要只會(huì)背誦古典文獻(xiàn)的員工,而是需要“AI技術(shù)+人文同理心”的復(fù)合人才。

      這也讓我想起有人說(shuō)的,過(guò)去100年的工業(yè)化教育,本質(zhì)上是在“把人異化為機(jī)器”,而AI的出現(xiàn),宣告了機(jī)器在這條賽道上的徹底勝利。

      或許未來(lái)幾年,當(dāng)一個(gè)超級(jí)AI能在3秒內(nèi)寫完一套完美無(wú)缺的代碼,在1秒內(nèi)生成一份毫無(wú)破綻的全球市場(chǎng)分析報(bào)告,那時(shí)候,坐在屏幕前的那個(gè)人類,究竟在干什么?

      他可能在做艱難的道德抉擇,在安撫一個(gè)因?yàn)闃I(yè)務(wù)受挫而崩潰的客戶,在判斷一個(gè)算法是否違背了人類的底線。

      又或者,他在思考一個(gè)只有人類才會(huì)問(wèn)出的“愚蠢”問(wèn)題。總之,他不再會(huì)拿著舊世界的地圖,去尋找新大陸。

      本文授權(quán)轉(zhuǎn)載自“谷雨星球",邀你一起做內(nèi)卷下的教育長(zhǎng)期主義者

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      2026-04-21 16:36:16
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      2026-04-21 13:14:21
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      2026-04-22 09:52:53
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      2026-04-21 21:19:56
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      2026-04-22 07:39:03
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      2026-04-21 15:51:06
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      2026-04-22 03:40:54
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      2026-04-20 08:40:47
      2026-04-22 10:08:49
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