国内第一批因AI失业的人出现了！上大学，究竟如何选专业？

一、第一批因AI失业的人已经出现

AI生成的《最终幻想》原画图

中国用“30年的时间走完了发达国家100年的路”，不仅催生了世界上最大的工业化国家，也为一批从事木土、电气等“传统工科”代表性专业的人提供了巨大的财富空间。据悉，大量的顶尖设计院中，骨干员工在零几年就有30-50万的收入，一两年就可以赚一套房。

但也只限于两千年前后毕业的学生，目前中国的基建发展水平已远超GDP的发展水平，后者大概是主流发达国家的1/4左右，前者已没有明显的差距。

例如，中国的人均电力装机为1.436kw/人，人均高速公路1.07公里/万人，而英国的人均电力装机是1.46kw/人，作为世界上最先建设高速公路的德国，2017年的人均高速公路为1.57km/万人。

按照这样的发展速度，2030-2035年，大概是能源、交通等基建全面饱和的时候，也是城市化率接近完成的时间点。

这也是为什么如建筑、土木等十年前从炙手可热的红火专业，目前已成为报考人数大幅缩水的“夕阳专业”。

连持续热门专业计算机的前景也令人担忧，虽说大数据、人工智能等发展如火如荼，但大批量孩子就读已为市场需求饱和埋下了风险，例如今年腾讯将停止校园招聘，这就是一个值得思索的信号。

在变化速度快、幅度大、频率高，且充满未知的当下环境中，专业选择的重要性日益突出。

如果说，多年前人们还可以借着社会经济高速发展下岗位需求繁荣的理由安慰自己：“专业不对口的大有人在，不是学什么就一定要做什么”，那在现在的环境下，学子们“从一开始就不走错路”的需要就非常迫切。

我们认为，以下三个方面非常重要：

1.信息的收集与甄别

选择专业需要考虑六个维度：学科优势、深造意愿、就业情况、性格特点、兴趣爱好、家庭资源，但其实如果要使一个选择至少达到80%的完整度，这些还是不够的。

我们起码要对专业的学习内容和技能培养方向有个较为感性的认识，我们还需要去了解行业，并判断至少未来10-20年的发展情况，还需要结合院校与地域去比较相同专业间的差异。

信息获取的方式也需要多元化，官方渠道、新知博主、专业咨询、身边人访谈…只有信息丰富且具备目标感，才能有个令人满意的决策。

2.对孩子自身情况的了解

如果说信息是外在客观世界的呈现，那么家长对孩子的了解或者孩子对自己的认知就是内部世界。

只有内部够清晰，才能在如此庞杂的信息中捕捉到最对标的内容，才能做出最适合自己的专业选择。

才不至于出现做了教职好多年后还是写下辞职信，要去看看这个世界，或者说学了计算机进了大厂做程序员，发现自己更喜欢的还是与人打交道，于是在写代码的憋闷与更理想的工作中纠结摇摆。

自我探索不是一个一蹴而就的过程，是孩子在成长中一点点尝试、犯错、总结后悟出来的。它离不开家长的陪伴与观察，更离不开家长们对此的深刻理解和亲身引导。

最常用的工具有霍兰德职业测验，MBTI，九型人格等，推荐《霍兰德职业测评》，与其他测试相比更底层和精细化。

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不过，测验只是了解自己的一个很单一的工具，更多的认知功夫需下在平时，需开始得越早越好。

3.培养ai时代需要的技能

AI日益迅猛的大背景下，保障生存的技能内涵早已发生了变化，对人们要求的颗粒度也越来越小。

近期麦肯锡公司发布了一项调查，提出了（并不是最近提出的）DETLA(Distinct Elements of Talent)，将技能进行四个维度的分组，可以为我们在AI时代提升职业技能提供参考。

DETLA包括4个类别：认知技能、数字技能、自我领导技能、人际关系领导。

每个类别又细分为13个技能组，在此基础上继续细分，最后形成共56项核心技能。

人际关系技能

调查结果显示：在一个更自动化、数字化和动态的劳动力市场中，所有公民都将受益于具备一组基础技能，这些技能有助于他们在任何行业或职业中满足以下三个标准：

“在自动化系统和智能机器无法完成的任务上提供附加价值

在数字环境中操作

不断适应新的工作方式和新的职业”

可以说，这份技能清单只是AI时代初期的产物，未来必将不断演化，但只要我们密切关注并即时调整学习方向和内容，一定会成为时代的冲浪者，而非被拍死在沙滩上。

关于选择专业的问题，各位家长有什么想法呢？欢迎在文末留言。

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