高考過后，警惕AI專業陷阱

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一年一度的高考剛剛結束，對于全中國的學子來說，人生的第一件大事差不多塵埃落定，不過一個月后就得面臨第二件了——“志愿填報”。不能否認的是“有時候選擇比努力更重要”，每年這個時候，都是學生、家長、老師最頭疼的時候。

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今年情況更加特殊，因為ChatGPT或者說大模型AI人工智能技術的火熱，進一步引發了相關行業的爆火熱議。在這樣的浪潮推動下，今年的大學志愿填報可能會出現更多涌向人工智能相關專業的情況。

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但，請務必警惕AI專業陷阱。

哪火往哪鉆不可取

首先，人工智能本科專業早在2018年就已增設，在2023年教育部《普通高等學校本科專業目錄》中歸屬于電子信息大類。整個行業的火熱已經不是一年兩年了，但這種內部的熱浪傳導到普通人尤其是高考學生的擇就業上，本就相對滯后。

而現在的科技行業風口，不能說一年一變，起碼也是在快速變革，之前區塊鏈、元宇宙等風口同樣驅動了大量人才的涌入，但這些“追漲入局”的風口也許在4年時間后就偃旗息鼓了。更何況，熱門行業≠人才需求量大。

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在這種情況下，拋開職業規劃、興趣愛好、基礎學科知識積累，只想往人工智能的“大火”里鉆，后果大概率不是煉成“真金”，而是“炮灰”。

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鐮刀揮向“拔苗的韭菜”

作為一個科技行業的旁觀者，毫不夸張的說，最近幾個月的科技圈新聞最少有一半與AI相關。有時候看到關于人工智能取代某某行業某某工作的時候也會心頭一緊，也有過“要不然報個班了解一下？”的想法，不是想換行轉業，純粹就是“不想被時代拋棄”。

相信很多學生和家長在擇校擇專業的時候也和我有同樣的想法，但往往這個時候，更需要警惕AI專業或者說AI學習的陷阱。

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3月時就有報道，ChatGPT火起來之后，先賺錢的不是做大模型的企業和工程師，而是——賣課的。

“一門課279元，17天招了10000人，賺了近300W”這些人利用大眾的焦慮心理，將一些AI相關的基礎知識與應用技巧整理羅列成了付費課程進行售賣，然而實際聽課后卻發現這些所謂業界大牛，行業大V的課程并沒太多實際價值。

而高考擇校擇專業理應比知識付費更謹慎。

現在不少專業可能蹭著人工智能的熱度，實則關系寥寥，或者后續的職業發展實在有限。比如此前有過大數據和人工智能交叉學科專業。乍一聽沒什么問題，現在的大模型AI訓練確實需要大數據支撐。

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驗證碼——我們給AI打工

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但事實是，如果專業技術水平不夠出眾，畢業后的出路可能就是做人工數據篩選標注，高情商說法是“AI數據標注師”，低情商就叫“賽博民工”。

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因此，在認識到人工智能確實有其價值，并且需要學習相關知識以適應時代變化的前提下，就更得一步步走，不要急迫地“拔苗”，而成為被收割的“韭菜”。

會用也許比會造更關鍵

目前AI人工智能行業其實本身就有所區分，一類偏向制造，或者說AI基建，另一類則偏向應用，比如用人工智能技術解決實際問題。

目前高校開設的專業中，與人工智能相關的專業多是偏向前者的，不管是集成電路、微電子或者是計算機、軟件工程，本質都是為人工智能創造硬件或軟件的基礎。

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但對于其他專業來說，學會更好地利用AI工具也是不錯的選擇。比如美術、廣告、設計類的專業可以利用AI豐富創作靈感；比如財會、審計類的專業可以利用AI增加效率。

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甚至有不少另類的思路，比如從心理學的角度研究AI是否會產生心理問題，比如從腦科學（神經科學）的角度分析AI的思維路徑等等。現在很多沒有能力搭建自主大模型的企業大多也會采用開源的AI技術來解決垂直行業的問題，“多數人享受少數人的智慧結晶”反而可能成為大勢所趨。

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在這個信息爆炸的時代，“知其然而不知其所以然”也許不應該再是一個貶義的概念。

寫在最后

當然，“不知所以然”不意味著能夠躺平，不然很容易陷入“塔斯馬尼亞效應”（元技術代際傳遞缺失，導致技術退化）。之前看過一個有趣的比喻：

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如果大部分人都放棄了思考，習慣于從輸入到輸出的GPT黑匣子，導致每一代培養出能進行科學推理的人數少于“塔斯馬尼亞下限”。那么用不了幾代，一切曾經的“科學”都將看起來與魔法無異：沒人知道其背后的原理，但照著prompt手冊給GPT念咒語就可能召喚出各種魔法，比如讓“四輪雷電鐵馬”啟動，或是讓“四旋翼貓頭鷹”從自動運行了一千年的預制菜工廠，帶來打著“XX外賣”紋章的飯盒。

因此，在確認好未來職業規劃的方向，且真正對人工智能感興趣的情況下，就請義無返顧的選擇AI基建類的專業吧，成為那個“創造魔法”的人。

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