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AI即将杀死的8个专业!清醒一点吧

2025-9-13 06:00 PM| 发布者: 贝贝蟹| 查看: 61| 评论: 0|来自: 北美留学进化论

自从AI出现,大批专业会被替代的恐惧就一直存在,世界三大顶级高级翻译学院之一蒙特雷明德国际研究学院(MIIS),也的确宣布2027年6月停招其唯一的研究生,刻意说是受到了很大的冲击。

比起ChatGPT刚问世的时候,现在AI对各行各业的影响显然更明朗。今天,我们就来看看最容易被AI替代/改变的专业吧!

计算机科学和计算机编程是大学里收入最前景高的专业之一,但AI也确实擅长编程。现在科技公司也在大范围推广AI工具,日常写码对AI的依赖性越来越高,虽然AI目前还是没办法写出符合工业需求的代码,但确实能提供不小的帮助。

近两年,计算机科学应届毕业生的求职很困难,颇有前景的职业发展方向是专注于机器学习或人工智能本身的开发,但学历的要求较高,基础的计算机科学专业不是不能学,但学校里学的基础知识很容易过时,还是得多实践,提高自己利用AI工具解决问题的能力。

如果你喜欢分析统计趋势,或许正在考虑从事数据科学职业。与计算机科学类似,许多数据科学功能都可以使用人工智能工具来实现。随着人工智能承担越来越多的数据分析工作,传统的数据科学角色在未来将会发生翻天覆地的变化。这些程序仍然需要人工监督,而这正是未来数据科学家的用武之地。

不过,在完全了解人工智能的全部能力和局限性之前,还很难预测这项工作的未来发展。

人工智能工具越来越多地用于自动化财务建模和规划,这将改变许多财务规划师和会计师的工作方式以及他们提供的服务类型。与其他分析驱动的任务一样,财务建模很可能会外包给人工智能,一些低级会计职位可能会被淘汰,但许多人仍然需要能够提供人性化服务的财务顾问。

如果你正在攻读商科学位,想要成为一名股票交易员,那么你很可能会在工作中使用人工智能算法。众所周知,股票交易员工作时间很长,但计算机程序不需要睡觉,可以追踪趋势、解决问题,并跨时区提供建议,从而取代传统股票交易员的部分工作职能。但可以放心的是,这些工作不太可能完全实现自动化,只是岗位数量会受影响。

金融职业涉及分析市场趋势、新商机以及识别风险,由于人工智能能够访问网络上所有可用信息,因此它能够比人类更快地完成这项工作。确保这一研究领域面向未来的一种方法是更加关注消费者行为心理学,以补充人工智能驱动的数据分析。

ChatGPT等大语言模型能够生成大量内容,许多小型企业和个人博主都开始使用人工智能撰写营销文案,而不是聘请文案撰写人,还有像Grammarly这样的校对和编辑工具,无疑正在使内容产出和校对的职位数量进一步减少。

当然啦,AI写出来的东西目前还是有股AI味,尽管生成式人工智能接管了许多写作任务,写作岗位不可能完全消失,人类还是需要一些有“人味”的东西的!

广告和设计领域正受到人工智能的重大冲击,OpenAI的Midjourney和Dall-E等工具可以根据简单的指令创建图像,其他设计程序(例如Canva)也正在帮助缺乏创意技能的人制作视频和演示文稿。传统上,设计师或艺术总监掌握着所有这些功能的关键,但如今情况已大不相同。

几乎任何人都可以使用这些工具,但并非每个人都接受过正确的培训或拥有敏锐的创意眼光。公司仍然需要专业的设计师来确保产品符合他们的视觉风格,并且广告的蓬勃发展依赖于对行为和人际关系的理解,这是机器无法做到的。

如果你正在考虑这个专业,得做好广告领域的新工作岗位数量减少的准备,并且你的角色可能更像是创意总监或编辑,而不是亲力亲为画图做设计。

人工智能会简化医疗保健领域的许多行政任务,例如数据录入。虽然医疗保健领域的记录保存必须准确无误,因此不太可能完全自动化,但新技术将重塑这些角色,所以在纯数据录入方面的岗位肯定会减少。

不过,许多与医疗保健相关的职业侧重于人际互动,例如公共卫生行政人员、营养师和语言病理学家。如果你对医疗保健领域这个大行业感兴趣,又担心未来工作会被人工智能取代,不妨考虑转向侧重人际互动的方向。

担心还是不担心?这是个问题。

就拿非常热门的CS专业来说,一度是绝对错不了的选择,但现在状况又急转直下,许多新闻媒体都对近期计算机科学毕业生不断上升的失业率发出警告,纽约联邦储备银行(基于2023年美国人口普查数据)发布的2025年报告发现,在70多个常见专业中,计算机工程专业的失业率位居第三(7.5%),计算机科学专业的失业率位居第七(6.1%),考虑到发展的趋势,目前真实的情况可能更糟糕。

不过,纽约联邦储备银行的报告还汇总了每个专业的“就业不足率”,他们将其定义为从事低于其技能/学位水平的工作。根据这一指标,计算机工程和计算机科学专业的毕业生就业不足率远低于失业率最高的其他十大专业,表明与其他学科的同龄人不同,计算机科学与工程专业的毕业生更容易在其领域找到工作,即使需要更长的时间。

科技行业瞬息万变、不断创新,资本不断涌入,经常经历繁荣与萧条的循环。就人工智能的扩张而言,我们目前所处的动荡时期像泡沫,失业率是泡沫即将破裂或通货紧缩的迹象之一。

科技行业在疫情期间招聘人数激增,这种激增势头已经彻底结束。从2023年开始,出现了大规模裁员,这种情况甚至持续到2025年,尽管中高级职位的招聘人数有所回升,但新毕业生的招聘人数与疫情前的水平相比下降了50%。

此外,科技行业最新、最激动人心的想法通常源于风险投资,在2008年至2022年零利率政策(ZIRP)的推动下,科技公司和初创公司尤其获得大量资金,如今利率再次上升,各大公司纷纷勒紧裤腰带,在某些情况下甚至裁员。

雪上加霜的是,一些公司,例如微软,正在加大对海外劳动力的投资,因为它们通常可以雇佣并留住熟练的入门级员工,同时支付给他们比美国员工更低的薪酬

而人工智能又可能是压倒骆驼的最后一根稻草。

但情况真的没救了吗?也不是,只是有很多改变,科技行业比以往任何时候都更需要充满热情且技术娴熟的工程师和开发者,在人工智能持续整合所带来的深刻变革中,许多公司正在重新定义初级职位。这个过程可能需要一些时间,但公司不可能永久地取消初级人才梯队,否则他们将缺乏技术娴熟的人才来取代现有的高级职位。

比起一味地担心,不如主动去适应变化,这不仅仅适用于科技行业——

打好基础

不仅要掌握技术技能,还包括批判性思维、解决问题和沟通能力,这些能力在从事任何一项工作时都至关重要

熟悉AI工具

与此同时,也要培养并相信自己的判断,如果你能评估人工智能输出的准确性和功能,并根据需要进行修改,那便是六边形牛马,哪个资本家会不喜欢(?)

抓住机会

与同行、教授和导师建立联系,如果你的大学提供(或要求)实习、特殊课程或认证的联系,绝对不要错过,实习仍然是进入许多领域最可靠的途径之一,因为它能让你直接与专业人士建立联系。

此外,有些岗位不一定直接对口,但说不定会很适合,不要限制了自己的选择~


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