别争了！人工智能时代真的不需要文科生？
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中国的分类史由来已久。
自春秋，按阶层分有士农工商，按学说有三教九流；而今按垃圾分，有干湿垃圾、有毒垃圾、可回收和学术垃圾……
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像垃圾一样，标准化的划分，会让社会参与者产生心理认同，在意识中将对象自动分类。
教育界的人才分类还有种更为简明的分类方式。——文科生（女），理工生（男）。
学科标签，自文理分科始，自大学专业成。“文科生”三个字伴随着这类学生群体的高考、大学和求职。也成为职场失意的说辞——“我一个文科生，能找啥工作”、“大环境就是这样，对文科生太不公平了”。
“文科就业难”？这是真的，也是假的。
“穷酸文人”，人文学科真又穷又“酸”
每年高考放榜，都是文科生的“苦水”大会。据2019年高考，多省文科比理科高50多分。相较于理科，文科触不可及的分数线、寥寥可数的可选专业和高分难觅的尴尬境地暴露无遗。
选专业脑子进的水，说出来都是泪。文科当真穷困到这种地步？
首先看文科的教育资源分类：教育部发布的2012版本科专业目录中，设有12个学科门类：理工农医文史哲艺经管法以及教育学。
随着国家教育资源的重新布局，工学类的招生占比逐年提升，专业门类也随着市场人才需要不断扩张更新。
如图所示，2017年中国普通本科招生人数中，工科门类招生人数几乎是历史、农学、法学、教育学、经济和理学医学之和。占比高达三分之一。
据麦可思研究院：《2019年中国大学生就业报告》（就业蓝皮书）就2018年平均月收入较高的本科专进行了调查统计。2018届本科毕业生平均月收入最高的专业是信息安全（6972元），其次是软件工程（6733元）。排名前20的专业中，只有“法语”一门人文社科专业。
人文社科专业多数都不具备强应用性。大学教育与市场需求存在脱节。受供需比影响，大学中的文科专业屡屡亮出“红灯”预警。
据专业数据机构调查，历史学、音乐表演、法学连续三届红牌。失业量大，就业率、薪资和就业满意度综合较低。
“劝人学法，千刀万剐”，在就业率面前不无道理。
同样是九年义务教育，凭什么隔壁计算机学院的却一路绿灯，一个个出厂年薪6位数？
人文学科是关于人社会性的思辨，而在劳动价值的驱使下，技术和功能上无法让人获得“即时满足”的人文专业，终是逃不开“低薪”的捆绑。
受市场驱动，文科工资低，就业率差成普遍现状，也是“人文学科”人才焦虑的源头。
人工智能时代，对技术和应用型人才的“砸钱”式需求，真的不能为文科生分一杯羹吗？
文科生从事人工智能领域，是痴人说梦吗？
人文学科的意义不在于抵抗庸俗的结盟，而在于抵御庸俗的围剿。高薪本来就不是人文学科的价值所在。人文学科的创造性、人文性和艺术性恰恰正是AI无法替代的部分。
李开复曾掷地有声地表示：“在人工智能时代，文科生终于熬到了扬眉吐气的时候了。”
《不会被机器替代的人》作者杰夫·科尔文预言：在未来，我们获取成功所必需的技能，不再是技术性的、通过课堂传授获得的技能。人类的优势开始倾向来自深层、根本的人类技能——同理心、创造力、社会敏感性、讲述故事、幽默、建立人际关系，以及比逻辑叙述更强有力地自我表达。这些恰巧是文科生的优势。
这些恰恰是文科生们忽略的“软实力”。此外，文理本自“同根生”，文科生不应该受限于自己的“专业标签”，从而错过了技能和求职上的无限可能。
中文系的逆袭：
中文系不只是春花秋月，也有科学系统且偏向实践的门类研究——语言学。语言学是对人类语言本质的研究。既可以研究语言符号的形式结构和社会学意义，又可以研究其生物学本质和起源。以北京大学的计算语言专业的课程体系为例：
北京大学计算语言学教育部重点实验室计算语言的课程体系
从语言、认知和计算三个方面对语言各个层面的计算进行研究。既有词法、句法、语义、篇章结构等层面的语言规律研究，又有技术实践和数据挖掘的实践课程。
此专业的研究生是摇身一变为人工智能大佬的最佳契机。语言是人类思维的表现形式。也是实现人与计算机之间有效通信的通用途径。于是用计算机来处理、理解以及运用人类语言就成了目前驾驭和实现人工智能的重中之重。
在这个领域缺少技能过硬的算法工程师，更缺少精通语言学的计算语言专家。这就要求“文”科班出身的同学，自我驱动，首先不要丢掉数学概率和统计算法，至少掌握一门编程语言同时学习机器学习的数据结构和算法。
如果有转行计算机领域的打算，可以在本科低年级进行相关专业课程的辅修。寒暑假可以申请其他海内外高校的交换项目；或者在线上线下参加相关的训练营课程培训。从0到1锻炼计算机的编程基础和运用能力。
此外据南京师范大学文学院语言学及应用语言学副教授李斌博士的博客介绍、目前国内有部分高校有开设计算语言学本科专业，如北大、鲁东大学和南京师范大学。
此外硕士生可以报考的高校有：
（具体详情可专项查询）
大学课堂不应是分水岭，而是大熔炉：
关于文科生在大学的跨专业学习，部分高校已经开始了以“试验班”为形式的教学试点。以复旦大学为例：复旦大学今年首创了十大特色试验班，其中，工科试验班包括智能交通与车辆类，智能化制造类等也开始招收少量文科生。
这种开放式教学双选模式，给予有特长有想法的学生以选择的机会。通过一年通识教育和专业引导，可以在试验班教学后根据自身情况选择未来三年的主修专业。文科生的智能化“工科”路终于有了“先行者”。
职场不设限，“复合型”才是硬道理：
业务驱动技术。技术搞不了，业务能力一流依旧可以在高薪互联网界混得风生水起。
以“商汤科技”为例：某求职网站在招30个岗位中，市场类或者职能类的岗位占比居然高达三分之一。
这类有产品落地的独角兽企业，前期重技术，后期必定扩张对产品和市场的人才需求。
市场、运营和公关都存在人才难觅的状况。这类企业的岗位要求人才具有相关领域的知识背景。如果在工作经验上没有时长优势，提前了解该领域的产品、人事、行业信息及技术动向等，必能为求职增加不少竞争力。
运营上专注于企业品牌建设，日常负责品牌市场的内容输出，文案创意与品牌视频的落地；销售上或者负责公司广告投放、销售策略、客户关系拓展和维护等；公关部则负责最大程度上的品牌传播。
面对这些在内容和执行力上对求职者有极高要求的岗位，文理科的限定线已经不适用了。在业务领域，企业需要更多有足够文化背景、认知思维和内容创新力的复合型人才。
仅凭大学学到的知识无法转化为有效生产力。大学不是“技校”，更多培养的是学生的认知思维和综合素质，而非真正的就业技能。
职业规划、个人技能、信息获取和学习能力是一个因人而异的修炼过程。
因此在面对用人要求发现自身能力不足时，抱怨声就显得苍白无力了。
AI时代，击垮你的是“文科生”的标签
认知世界的维度不应该是单向的。科学与人文不应该因为教育体制的分割而过早取舍。
当你将“文科生”作为自嘲和抱怨的借口时，就永远跳不出这个被自我定义的狭小圈子。
AI时代，击垮你的是“文科生”的标签，永远不要过早地定性自己的专业，预设自己的能力。
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时刻保持学习的初心和对新鲜事物的好奇。个人价值的衡量不只薪资这一项因素，而薪资的高低不是也不是基于工作量的大小，而是工作的不可替代性。
当你“钱途黯淡”时，不要抱怨社会对“文科生”的不公。你可以自学CPA，摇身一变金融街白富美；可以自学编程，成为人人歆羡的码农，甚至可以从机器学习导论开始从0入门，如果你是天生奇才，成为被BAT疯抢的高薪人才也不是不可能。
不要妄自菲薄，“文科生”和“理科（工科）生”不应该成为限制行动力的二元标签，而应该是两种不同的思维模式。
“张华考上了北京大学；李萍进了中等技术学校；我在百货公司当售货员。”
在每个领域足够出色，我们都可以有光明的前途。
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