文 | 難得君

看到一條新聞。

谷歌、微軟，這些曾經(jīng)把“計(jì)算機(jī)系畢業(yè)”刻在招聘門(mén)檻上的科技巨頭，正在瘋狂搶奪文科生。

數(shù)據(jù)顯示，在它們的AI團(tuán)隊(duì)中，文科生的占比從過(guò)去的5%，猛增到了30%。而且，哲學(xué)系和新聞系的畢業(yè)生，成了香餑餑里的香餑餑。

5%到30%，六倍的增長(zhǎng)。

這個(gè)世界瘋了嗎？不是前幾年還在喊“文科無(wú)用”，勸人別跳火坑嗎？

一、硅谷終于想通了一件事：AI是給人用的

過(guò)去十年，科技公司招人的邏輯很簡(jiǎn)單：你懂代碼嗎？你懂算法嗎？你懂模型嗎？懂就來(lái)，不懂就滾。

這個(gè)邏輯沒(méi)錯(cuò)，因?yàn)槟菚r(shí)候大家在造工具。工具是給人用的，但工具不需要懂人。錘子不需要知道木匠的心情，計(jì)算器不需要理解數(shù)學(xué)家的焦慮。

但AI不一樣。

AI大模型不是錘子，不是計(jì)算器，它是個(gè)“對(duì)話者”。它寫(xiě)文案、做設(shè)計(jì)、回答問(wèn)題、提供建議，它做的事情，本質(zhì)上是在模仿人、服務(wù)人、取悅?cè)恕?/p>

問(wèn)題是，一個(gè)不懂人的東西，怎么服務(wù)人？

人跟機(jī)器比，有幾樣?xùn)|西是機(jī)器很難學(xué)會(huì)的：價(jià)值觀、審美、情緒、善惡的判斷。

我們常說(shuō)“三觀正”，世界觀、人生觀、價(jià)值觀，這些玩意兒在原始意義上的AI里，一個(gè)都沒(méi)有。

沒(méi)有三觀，沒(méi)有底線，沒(méi)有是非，輸出來(lái)的東西是什么？

是道德意義上的“野蠻信息”。

你讓一個(gè)沒(méi)有價(jià)值觀的AI去寫(xiě)一篇關(guān)于“公平”的文章，它能寫(xiě)出什么？它能堆砌辭藻，能引經(jīng)據(jù)典，但它不知道什么叫“不公平”。因?yàn)樗鼪](méi)被人欺負(fù)過(guò)，沒(méi)餓過(guò)肚子，沒(méi)被人瞧不起過(guò)。它只有語(yǔ)料，沒(méi)有體驗(yàn)。

這就尷尬了。

二、“AI憲法”：哲學(xué)系畢業(yè)生的新戰(zhàn)場(chǎng)

今天所有的大模型公司，都在做一件至關(guān)重要的事情，往往由創(chuàng)始人親自主導(dǎo)，創(chuàng)建自己大模型的“AI憲法”。

所謂AI憲法，就是一套規(guī)則、底線、立場(chǎng)、是非判斷的標(biāo)準(zhǔn)。告訴AI什么能說(shuō)，什么不能說(shuō)；什么該鼓勵(lì)，什么該禁止；什么是善，什么是惡。

你看，這活兒誰(shuí)干過(guò)？

哲學(xué)家。

從柏拉圖到康德，從孔子到羅爾斯，兩千多年來(lái)，哲學(xué)家們干的就是這件事：討論什么是正義，什么是善，什么是自由，什么是底線。

所有AI需要面對(duì)的倫理困境，哲學(xué)家們已經(jīng)在紙上推演了無(wú)數(shù)遍。

電車(chē)難題怎么選？隱私和安全哪個(gè)優(yōu)先？自由表達(dá)和仇恨言論的邊界在哪？

這些問(wèn)題，計(jì)算機(jī)系不教。算法可以算出最優(yōu)解，但算不出“應(yīng)該”。

所以國(guó)外哲學(xué)系的畢業(yè)生突然吃香了，不是因?yàn)樗麄儠?huì)寫(xiě)代碼，而是因?yàn)樗麄冎来a不該怎么寫(xiě)。

三、新聞系不教寫(xiě)稿，教“找茬”

再說(shuō)新聞系。

很多人以為新聞系就是學(xué)寫(xiě)稿子的。那是誤解。新聞系核心訓(xùn)練的能力，用一個(gè)詞概括，叫“發(fā)現(xiàn)反?！薄?/strong>

新聞學(xué)里有一句老話：“狗咬人不是新聞，人咬狗才是新聞?！笔裁匆馑?？日常的事情不值一提，反常的事情才值得關(guān)注。從一堆正常的、平庸的、習(xí)以為常的現(xiàn)象里，發(fā)現(xiàn)那個(gè)不對(duì)勁的、異樣的、反常的細(xì)節(jié)，然后把它定義、放大、傳播。

這套能力的底層，是三個(gè)東西：發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、定義問(wèn)題、詮釋問(wèn)題。

AI大模型現(xiàn)在最缺什么？就是這三個(gè)能力。

AI可以在一秒鐘內(nèi)讀完一萬(wàn)本書(shū)，但它不知道哪本書(shū)里有問(wèn)題。AI可以生成一篇文章，但它不知道這篇文章哪里不對(duì)勁。AI可以回答你所有的問(wèn)題，但它提不出一個(gè)問(wèn)題。

所以大模型團(tuán)隊(duì)里出現(xiàn)了一個(gè)新崗位，叫“敘事設(shè)計(jì)師”。這個(gè)崗位干的事兒，就是幫AI理解什么是好的敘事，什么是反常的細(xì)節(jié)，什么是值得講的故事。

國(guó)外新聞系的學(xué)生，正好干這個(gè)。

四、跨界：創(chuàng)新的唯一出路

經(jīng)濟(jì)學(xué)里有個(gè)常識(shí)：絕大部分的創(chuàng)新，都發(fā)生在板塊與板塊的交界處。

板塊內(nèi)部是內(nèi)卷，板塊之間才是藍(lán)海。

兩個(gè)不相干的東西撞在一起，會(huì)產(chǎn)生陌生感，陌生感催生新需求，新需求催生新物種。

產(chǎn)業(yè)是這樣，人的能力也是這樣。

過(guò)去我們喜歡把人分類：理科生、文科生；搞技術(shù)的、搞管理的；懂代碼的、懂文案的。分得清清楚楚，各走各的路。但現(xiàn)在，AI這條賽道把所有人都逼到了一個(gè)交叉點(diǎn)上。

文科生要懂AI。你不知道大模型怎么訓(xùn)練，怎么調(diào)參，怎么部署，你就沒(méi)法跟工程師對(duì)話，你的哲學(xué)思辨落不了地。

理科生要懂人性。你不知道人為什么憤怒，為什么感動(dòng)，為什么相信，你的算法再精確也做不出好產(chǎn)品。

大模型要懂人。這是所有事情的核心。一個(gè)不懂人的AI，就像一個(gè)不懂水的游泳教練，紙上談兵都談不到點(diǎn)上。

五、幾句不中聽(tīng)的大實(shí)話

說(shuō)了這么多，最后得講幾句實(shí)在的，可能不太好聽(tīng)。

第一，文科生突然吃香，不是因?yàn)槲目谱儚?qiáng)了，而是因?yàn)槔砜朴龅搅颂旎ò濉＜夹g(shù)走到今天，算法、算力、數(shù)據(jù)都卷得差不多了，能優(yōu)化的都優(yōu)化了，剩下的瓶頸是“人”。不是文科牛了，是理科需要文科來(lái)補(bǔ)鍋了。這沒(méi)什么好驕傲的，也沒(méi)什么好自卑的，這就是現(xiàn)實(shí)。

第二，別以為學(xué)了哲學(xué)、新聞就能進(jìn)大廠。被瘋搶的是那個(gè)30%，不是那70%。國(guó)內(nèi)絕大多數(shù)文科生依然面臨就業(yè)難、薪資低的老問(wèn)題。機(jī)會(huì)來(lái)了不假，但機(jī)會(huì)只給那些主動(dòng)跨界的人。你光會(huì)讀柏拉圖，不會(huì)跟工程師聊天，沒(méi)用。你光會(huì)寫(xiě)深度報(bào)道，不懂AI的基本邏輯，也沒(méi)用。

第三，這波趨勢(shì)最該慌的，其實(shí)是中間層。什么叫中間層？就是技術(shù)比不過(guò)理科生、人文素養(yǎng)比不過(guò)文科生、兩邊都不夠深的人。

AI最先替代的，不是頂尖人才，也不是純體力勞動(dòng)者，而是那些“差不多先生”和“差不多女士”。因?yàn)锳I最擅長(zhǎng)的，就是做到“差不多”。

最后說(shuō)一句。

硅谷瘋搶文科生這件事，本質(zhì)上是在說(shuō)：技術(shù)終于走到了需要理解人性這一步。

這不是文科的勝利，也不是理科的失敗。這是人類在造出一個(gè)比自己更聰明的工具之前，終于想起來(lái)要好好想想，我們到底想讓它變成什么。

因?yàn)榈阶詈?，AI學(xué)不會(huì)的，永遠(yuǎn)是那些只有人才能教會(huì)人的東西。

比如，什么叫疼。

比如，什么叫愛(ài)。

比如，什么叫把人當(dāng)人。