過來人口述：快被AI取代的專業，還值得報嗎？

理想與現實，被AI重新衡量。

AIX財經（AIXcaijing）原創

作者 | 金玙璠 陳丹 王璐 李夢冉 王漢星

編輯 | 李夢冉

2026年高考已經結束，關于報志愿的疑問開始刷屏。

“什么專業畢業就能躺贏？”“學計算機還能不能進大廠？”“金融是不是真的不行了？”“普通家庭的孩子可以去學藝術嗎？”......類似的問題，每年都會出現。但今年有點不一樣，AI不是新聞里的概念了，它真的在改寫各行各業的運行規則。

「AIX財經」和五位身處不同行業的過來人聊了聊。他們中有從清華中文系跨界到AI創業的CEO，有北京房山區狀元、做到過騰訊影業副總裁的制片人，有在金融科技領域干了十幾年的老兵、在大廠一線寫代碼的軟件工程師，以及既要審上市公司合同、又要應對AI沖擊的律師。

他們的答案不太一樣，各有側重。有人勸你學算法、往技術深處走，有人推薦哲學、歷史，能錘煉思維；有人說能上頂尖名校，專業就沒那么重要，有人強調未來拼的是“技術+業務”的復合能力；還有人對自己干了多年的行業直言，“除非真熱愛，否則慎報”。

但有一點他們說得一致：別再把專業當成護身符了

時代變了，AI來了。那些曾被視作“金飯碗”的行業，都不約而同被AI重構。過去那些靠重復執行、靠信息差吃飯的技能正在快速貶值，真正能陪你適應這場變化的，是你的思維方式、行動力和重新理解世界的能力。

五位過來人，五條不同的路。五個關于“現在還能不能報”的現身說法。

以下是他們的故事。

01.“哪個專業就業率高就報哪個”，這叫刻舟求劍

Neil｜北京 45歲 某AI創業公司CEO

1999年高考，中文專業

我當年高考，報的是清華大學的中文專業，純粹是因為喜歡。

后來在科技行業干了二十多年，從外企到國內大廠，做過硬件、電商、云計算，最后負責大模型業務的市場。去年出來創業，做AI應用。有一天我突然意識到：當年在中文專業學的那些知識，全都閉環了。

做AI應用，首先要研究大模型的語義，同樣的一個詞，背后是什么意圖？用戶搜索一句話，AI怎么理解？本質是對語言和語義的深度分析。而文字的精準度、對語義的敏感度，恰恰是中文專業四年的訓練給我的。

清華中文專業當年還開了一門課：人工智能。我當時特別不理解，讀中文，為什么要學人工智能？現在再看，很多你上學時看不出用處的東西，可能十年、二十年后突然派上用場。

說到對我幫助最大的一門課，是邏輯學。必要條件、充分條件、推理鏈條，這些概念看起來很基礎，但在工作里太重要了。我后來跟很多人打交道，發現尤其是純文科背景的，最基本的邏輯錯誤都會犯。不論是做市場、做品牌，還是創業，都離不開判斷和推理。

我不太贊成把“讀中文有沒有用”問成一個簡單的是非題。

AI真正改變的是：很多過去靠書本學會、靠流程訓練、靠重復執行形成的技能，會快速貶值。不管你學中文、計算機、金融，還是別的專業，只要你最后訓練出來的只是一個固定技能，風險就會很大。只要你足夠靈活、優秀，在AI時代的騰挪空間其實很大。

從報志愿的角度，我會分兩種情況看。

如果你能上清華、北大這種頂尖名校，專業真的不重要。我自己就是受益者。清華給我的托舉，遠遠大過任何一個具體專業。在那個平臺上，你的同學、校友、視野，以及學校從底層價值觀上對于你的塑造，才是真正決定你天花板的東西。

但如果上不了最頂尖的學校，專業很重要，但我不建議“看哪個專業就業率高就報哪個”，這叫刻舟求劍。等你四年畢業，AI可能已經把那個行業重做了一遍。你更應該結合自己的興趣、擅長和未來職業方向做選擇，然后在大學四年里，盡可能多地打開自己。否則如果只是為了獲得一個“看起來有用”的技能去讀某個專業，最后很可能也學不深。

所以，專業不是護身符，也不是枷鎖，真正重要的是你在大學四年里把自己訓練成什么樣的人，怎么提升自己的思維能力、行動力、認知水平，以及對世界的理解方式。專業只是工具，你才是使用工具的人。

02.沒有“最吃香的專業”，只有興趣、思維和行動力

陳洪偉 ｜ 北京 45歲電影制片人 AIGC青年創作導師 前騰訊影業副總裁

1999年高考，中文專業

我是北京房山人，農民的孩子。中考考了603分（滿分630），憑成績夠得著清華附中，可我報了當年的高師預備班。讀師范不僅有補貼，而且對一個農村家庭，“將來當個老師”已是最體面的想象。代價是大學只能考師范。

我理科極好，可一想到上大學還要接著做題、畢業再教學生做題，就膩了。于是，我把最不擅長的語文當成方向，選了文科。那一年高考，我是房山狀元，進了北師大中文系。

進了中文系，見識到各地同學，我才知道什么叫人外有人。于是，大學四年，我索性躺平，不再執著于成績或者所謂的學霸光環。“認輸”之后，反倒輕松。

我父母都是初中文憑，很早就給不了我任何建議。后來我才懂，這是我當時最大的幸運。

沒人管的時間，是最自由、也最幸福的。中文系四年，我漫無邊際地看書、探索自己，直到偶然看到了賈樟柯的《小武》。

那個電影，讓我三天沒走出來。我被那種視聽語言狠狠擊中了。我愛上了電影，開始瘋狂地看片。為了多看，干脆自己賣起了碟片。我常開玩笑說，跟昆汀一樣，我也是賣盜版碟入行的。

后來，我考了北師大的電影系碩士。本科時，我在別人眼里渾渾噩噩、不務正業；研究生階段卻極其投入。組織大學生電影節、去各種電影公司實習、辦電影小組，也因此當上了研究生會主席。

剛畢業時，一位圈內有名的制片人面試我，說我“沒有職業規劃”。

他說得對。我從不規劃，我信的是，生命不是規劃出來的，是長出來的。熱愛也不是家長包裝的興趣標簽，真正的熱愛，會把人從椅子上拽起來去行動。

到了AI時代，這一點更清楚了。

知識在飛快貶值，稀缺的是思維知識是材料，思維是結構，是決定你怎么看、怎么判斷、怎么創造的那套操作系統。所以“什么專業最吃香”是個偽問題，“吃香”只是時代階段性的紅利。真正該問的是，你有沒有真實的興趣，有沒有把想法變成作品的能力，有沒有理解復雜問題的腦子。

若讓我推薦專業，我會選能錘煉思維的——數學、哲學、歷史、文學等。也常有人問我，孩子愛電影，該報中戲、北電嗎？我反問，昆汀考了嗎？真愛，根本不必等一紙認證。

別沖著“好找工作”“能賺大錢”去報專業，那條路大概率沒有結果。傳統影視行業，比如真人實拍的電影、劇集，正在走下坡，留給普通人的機會窗口只會越來越小。但整個內容產業正欣欣向榮。真喜歡，就從今天開始做，自己做AI短片、短劇、自媒體，從最基礎的視聽訓練練起。

在這個時代，你一旦動手做影視內容，就已經在行業里了。

很多家庭都想替孩子規劃一條最安全的路，可用舊地圖去安排新人生是極度危險的，很多教育選擇表面上看是孩子的選擇，背后其實是一個家庭想象力的邊界。

所以AI時代最重要的是培養孩子的主體性，不替他選擇，而是讓他擁有選擇的能力。

我從塵埃里走出來，從沒為了高薪或穩定去選擇我不喜歡的崗位或專業。說到底，能陪一個人穿過時代的，從來不是某張文憑，而是他重新理解世界的能力。

03.除非足夠熱愛，否則謹慎報計算機專業

AloneMonkey | 浙江 90后 某大廠安全工程師

2011年高考，軟件工程專業

2015年，我從一所高校的軟件工程專業畢業，恰逢移動互聯網處在爆發期，校門口都擠滿了各種計算機培訓班，報名的人能從店里一直排到馬路對面，那時的計算機專業，是真正的“香餑餑”。

如今，我在一家大廠負責軟件安全攻防工作，也經常參與招聘，我想對正在填報志愿的你說句真心話：除非足夠熱愛這一行，否則，請謹慎報考計算機專業。

不是行業不行了，而是供需關系徹底變了。

過去是崗位追著人跑，如今是崗位挑人，大廠招聘郵箱里，成堆的985簡歷，這不是制造焦慮，是現實。需求端沒怎么漲，人才卻一直在涌入。這也讓我們現在的招人標準不斷抬高，更傾向于那些有項目經驗、能直接上手干活的畢業生。

AI又添了一把火。

“程序員讓AI越來越聰明，然后被AI替代”，這話聽起來夸張，卻越來越接近現實。尤其是前端領域，很多基礎頁面AI寫得比應屆生更快、更規范。甚至當你讀完幾年研究生后發現還是比不上AI。

這也讓很多人慌了，覺得學寫代碼沒用了。

但其實這個判斷不完全正確。我認為AI真正要淘汰的，不是寫代碼的人，是那些只會寫代碼、卻不懂業務、不問需求、只守著自己一畝三分地的人。

我自己每天都在用AI，無論是方向調研、文檔整理，還是數據分析，這些重復、繁瑣的工作，AI干得又快又好。但它有一條繞不過去的坎，它只回答“怎么做”，不負責“為什么”和“做得好不好”。

最近有個歌手做了個粉絲APP，上線沒多久就被扒出一堆漏洞和bug，我對這個新聞一點也不感到意外。AI能幫你做出一個能用的東西，但它不考慮這東西安不安全、是否穩定。最終，還是要靠懂行的人，在AI動手前做好規劃，在AI完成后查漏補缺。

從對計算機相關崗位的沖擊速度來看，我的判斷是：第一波是前端，第二波是服務端。這兩個方向處理的主要是“工程問題”，這正是AI最擅長的領域。

而我所在的安全領域，面臨持續動態的對抗，需要策略和判斷，AI的沖擊相對小些。但這并不是說安全領域能夠躺平，而是越往“需要解決方案”的方向走，AI替代的速度就越慢。

計算機專業此刻依然向上，因為用戶對好產品、好體驗的追求不會消失，大家不愿意直接使用AI生成的“半成品”，但這個專業的坡道變了方向。

總的來說，如果你只是沖著好就業、高薪而來，我勸你冷靜，這個賽道已經足夠擁擠，AI還在加速替代基礎崗位。

但如果你單純是喜歡搗鼓代碼、渴望理解系統底層的運轉邏輯，那么別猶豫，大膽報，因為真正的興趣，遠比就業熱度更值得追隨，也更能帶你走遠。

04.計算機、金融不再躺贏，復合能力才是王道

老周｜北京 36歲 金融服務類上市公司

2008年高考，計算機專業

我是2008年參加的高考。因為喜歡打游戲，對電腦有熱情，家里人覺得IT行業發展不錯，第一志愿就報了計算機，那時候最熱的專業就是計算機和通信。但我從業大背景是金融業，2017年我又去對外經貿讀了一個CFA相關的班，學西方經濟學、對外貿易、社會主義經濟學、銀行理論等傳統金融知識。

我入行是從給銀行做外包開始的，做數據相關的事情。后來去了保險行業，一直到現在，做的都是大數據和AI技術在金融行業的應用。十幾年了，行業的變化，用一句話就能概括：原來三個人做一件事，現在一個人做三件事。

比如寫代碼，從前三個人協作完成，現在一個人打開AI編程工具，描述清楚需求，代碼框架就出來了，你只需要做審核、微調和集成。效率翻了不止三倍。

如果有人現在問我，高考志愿還能報計算機嗎？還能報金融嗎？

我的回答是，計算機能報，但要往深了學。學算法，別學基礎編程。大語言模型、大數據、AI，底層拼的都是算法。這是未來十幾年持續有需求的方向，很多高校已經開了這個課，值得去報。

傳統金融我不會直接勸退，但你要有心理準備，它只是你的輔助類職業技能。那些古典經濟學理論、銀行理論，基礎是需要知道的，但光靠它去賺錢吃飯，會比較難你需要在研究生階段或者通過輔修，往技術方向去拓展，形成“技術+金融”的復合能力。

為什么？因為你如果只學基礎編程，畢業出來會發現，那些寫基礎代碼的崗位，已經被AI吃得差不多了。你如果只學傳統金融，畢業出來會發現，宏觀經濟學、銀行理論這些東西，和實際工作需要的判斷力之間，差著五到十年的行業沉淀，而且AI正在把你引以為傲的“信息差”填平。

金融業以前靠什么賺錢？拿銀行舉例，最重要的是利差。存款2點多的利息，貸款5點多的利息，中間這3%就是利潤。怎么吸收存款、怎么發放貸款、貸給誰安全、貸給誰風險高——這些判斷依賴經驗和信息渠道。你認識的企業多，你了解的行業深，你就有優勢。

現在你問AI，哪家銀行的存款利率高？哪個行業的貸款風險低？當前的政策導向是什么？AI能給你拉出一個相當透明的對比表，信息差被拉平了。傳統金融從業者的護城河，一夜之間窄了一大截。

我2024年第一次強烈感受到AI沖擊，是因為豆包。那時候我發現，查百度半小時才能拼湊出來的信息，問豆包五分鐘就給你概述得明明白白。一個大概10萬字的投標文檔，原來需要五六個人寫作，一直到項目的完畢周期，現在我一個人用AI，一天多就搞定了。

所以我們公司現在基礎寫代碼的崗位、專門給領導寫材料、寫PPT、寫發言稿的辦公組都被砍掉了。現在我們還有定期的AI培訓，有考試，有KPI——每個季度要完成多少AI學習任務，多少代碼量需要由AI協助完成，跟不上的人，就被淘汰了。互聯網行業裁人更猛，我們接手了不少從那邊流過來的人。

那這對新人是好事還是壞事？

說實話，不太友好。我當年實習進銀行外包，門檻不高，有人帶著學。現在我們實習生幾乎不招了。畢業進來，默認你就應該已經掌握了一定的AI工具能力。因為學習的成本已經降得這么低了，所以門檻反而抬高了。

上周我剛面試了三個人。五年前我招人，看的核心是“你做過什么項目，能不能干我交代的活”。現在除了這些，你還得貼近AI。

而且，你不能只會技術。我們這行現在最缺的，是既懂技術又懂業務的人。你得會寫代碼，得懂算法邏輯，但你同時得明白什么是存款、貸款、理財，得知道保全、理賠、保單這些金融專業詞匯是什么意思。

所以你要問我，現在這行還有希望嗎？有。但如果你是只會“按部就班”的學生，那我不建議，因為大學課堂上能學到的東西不多，尤其是在AI時代，獲取基礎理論知識能力已經不再稀缺，你得自己好奇，自己拓寬，自己把技術和業務串起來。打鐵還需自身硬，這句話什么時候都不過時。

05.律師沒被AI取代，但法學生快進不來了

Susan Liu ｜ 北京 32歲 北京某獨立律所律師

2013年高考，法學專業

十多年前我高考報志愿，家里人都很支持我學法律。那時候律師是個很體面的職業，收入也不錯。

我現在主要是做上市公司商業秘密保護與信披方向的服務。這幾年AI對這個行業的沖擊非常大——不光是律師自己要用，客戶也變了。

第一層沖擊在咨詢付費上。

以前客戶找律師咨詢是按時收費的，很多人但凡有點法律問題就來問。現在不一樣，客戶大多先去問AI，問完再決定要不要找我們。

但AI咨詢的效果要分情況看。我自己模擬過很多咨詢場景，以律師的視角看下來，AI的能力其實很強。難點不在AI能不能給出有效回答，而在提問的人，你對法律法規、商業事件的認知如果不夠，根本提不出有效的問題，AI也幫不了你。

第二層是AI對我們日常工作的沖擊，這比對業務本身的沖擊更大。我平時用AI主要做三件事：信息檢索、案例輔助分析、翻譯。

舉個具體的場景。我經常要寫法學會的論文，可以簡單理解為法學相關的征文或評獎論文。這部分工作以前會耗費我大量時間，現在我會讓AI幫我找選題、找熱點，效率上去得很快。

但論文的邏輯梳理和框架，還是得自己寫。我試過好幾款AI，它們的邏輯都比較混亂。法學對邏輯要求非常高，從A推到B需要一整套嚴謹的論證，這部分AI做得很差。

還有就是保密。我平時接觸比較多的是公司合同內容，這些都屬于高度機密內容，不可能交給AI去處理。

所以我對“律師會不會被AI替代”的判斷是：AI替代不了我，但它會擋住后來的人。

律所里那些最基礎的活兒，比如文書整理、案例檢索、合同套模板等太容易被AI替代了。而這些活兒，恰恰是行業新人練手、積累經驗、證明自己的臺階。

再說一個現實：法學專業畢業，能真正進律所當上律師的本來就很少，大部分人都去考公或者做法務了。律所本身也兩極分化嚴重，一般的律所收入低，好的律所收入還行但是非常忙，我剛畢業那幾年，凌晨一兩點下班是常態。尤其最近這幾年，律所收入還在下降。

我認為法學依然能報，但是要想清楚，你如果是沖著“高收入”來的，我不推薦不是因為律師這個職業不行了，而是AI把新人入行的門檻拉高了。你得是真的對這個專業有熱情，不然的話，這條路會比十年前難走得多。

對于未來想做律師的人，我的建議是兩件事：一是把邏輯思維能力練扎實，這是AI替代不了的；二是選門檻高的細分領域比如我做上市公司信披，會涉及很多很雜很細的地方法規，AI很難準確檢索，對保密性要求也高，這種領域目前還是安全的。

*題圖由AI生成，文中配圖來源于pexels。應受訪者要求，文中Neil、老周為化名。