《华尔街日报》采访5位AI高管,他们给孩子规划的未来,很多人想不到……
发布时间:2026-03-20 12:06 浏览量:1
本周三,全球知名软件公司Atlassian 宣布裁员。
这家市值200亿美元的公司宣布企业将进行大规模重组,在全球裁减约 1600 名员工,占其全球员工总数的 10%。“重组”有多彻底呢?连首席技术官(CTO)都卷铺盖走人了,公司聘用了新的 AI 方向技术负责人。
这两年,我们一边听着AI的新技术有多震撼人心、为我们的生活和工作带来了便捷;一边又胆颤心惊地听闻多少人的工作被AI取代、因为AI的发展找不到工作的故事。
关于AI对我们孩子的影响,从教育、能力、专业选择到未来职业规划讨论更是层出不穷。我们的孩子将来到底从事一份什么样的工作才不容易被AI取代呢?最近,我读了《华尔街日报》的一篇报道,作者采访了五位顶级AI高管和学术圈的学者,他们对自己的孩子未来的职业道路有什么打算。
访谈的内容出人意料、又情理之中。
不愿意让孩子成为纯技术人才
这些高管和学者作为自己领域的高精尖技术性人才,在规划孩子的职业道路时,反而不愿意下一代走纯技术道路。
曼尼
·
梅迪纳
:Paid.AI 联合创始人,曾创办销售软件公司 Outreach。四个孩子,年龄分别为 4 岁、9 岁、19 岁和 26 岁。
梅迪纳给孩子的职业建议非常直接:
把目光放在未来长期需要人的行业
。在他看来,随着全球能源转型和人口老龄化加速,未来最值得关注的两个领域是
能源和医疗健康
。他经常和孩子谈到核能的发展潜力,认为核电可能成为未来重要的清洁能源,因此鼓励孩子关注相关领域。同时,他也认为
医疗行业,特别是癌症治疗相关的技术方向,仍然会持续需要大量专业人才。
不过,梅迪纳强调,比具体行业更重要的是三个原则:
做自己喜欢的事、做自己擅长的事,以及做对他人有价值的事
。在他看来,如果一个职业同时满足这三个条件,再加上能够解决现实问题,那就是值得长期投入的方向。
伊桑
·
莫利克
:宾夕法尼亚大学沃顿商学院管理学教授,《共生智能》作者。两个孩子,16 岁和 19 岁。
莫利克给孩子的职业规划是:
成为能够整合多种能力的
“
通才型人才
”
。他认为
像法律、医学这样的职业,在
AI
时代仍然有价值
,因为它们不仅仅依赖知识,还涉及判断、沟通和复杂决策。他鼓励孩子接受广泛的教育,而
不是过早锁定某一条职业赛道
。在一个变化极快的时代,拥有多领域能力的人更容易适应新的机会。
杰米
·
蒂文
:Microsoft 首席科学家兼技术院士,耶鲁大学校董。四个孩子,年龄分别为 17 岁、19 岁(双胞胎)和 21 岁。
蒂文对孩子的规划更偏向学习方式。她鼓励孩子不断尝试新事物,培养批判性思维、理解自己如何思考、如何学习。她认为,在 AI 时代,人们不一定需要亲自构建模型,但必须学会
如何与
AI
合作、如何提出问题并判断结果
。
她的孩子中有人计划学习法律,也有人对会计感兴趣,这些职业的核心共同点是:最终决策仍然需要人类承担责任。
卡罗琳
·
汉克
:SAP 全球组织成长与健康负责人,负责公司内部 AI 劳动力转型。一个孩子,15 岁。
汉克给孩子的规划并不是某个具体职业,而是一种能力路径。她认为,在 AI 快速变化的时代,
真正重要的是适应变化的能力
。她鼓励孩子保持广泛学习的习惯,
如果一定要选择专业,她更倾向数学或逻辑相关领域,因为逻辑思维将成为许多工作的基础。
同时,她强调批判性思维、伦理判断和灵活应变能力,这些软技能可能比具体技术更重要。
丹妮拉
·
阿莫迪
:Anthropic 总裁兼联合创始人,Claude 模型开发者之一。两个孩子,4 岁和 6 个月。
作为当下最火的AI公司领头人,阿莫迪对孩子的职业规划反而最“反技术”。在她看来,随着 AI 在知识和效率方面越来越强,人类真正难以被取代的能力是
人与人之间的连接能力
。她希望孩子将来更
重视共情、沟通、合作以及善意待人的能力。
她认为,人类天生渴望与真实的人建立关系,因此在 AI 主导的世界里,理解他人、建立信任和创造意义的能力会变得更加重要。
从上述可以看出,这些高管和学者对孩子未来的职业规划想法其实一致,他们普遍觉得,
如果只是反复练习那些很容易被算法替代的技能,比如单纯写代码、处理信息或者做标准化的工作,未来可能会越来越吃力。
与其在这些赛道里拼速度,不如把目光放在那些现实世界里真正需要人的领域,比如能源、医疗这些行业,问题复杂、周期长,很难被机器完全接管;还有像法律、会计这样的职业,看起来传统,但
关键决定必须由人来做,也必须有人承担责任,这一点是技术替代不了的。
他们也一直认同未来真正拉开差距的不是谁更会用技术,而是谁更会思考。能不能提出好问题、能不能快速适应变化、遇到复杂情况能不能独立判断,以及人与人之间的理解和连接。无论技术多发达,人们依然需要信任、沟通和合作,而这些东西,很难靠算法复制。
如果把上述采访与Anthropic近期发布的重磅研究报告
《
AI
对劳动力市场的冲击:一种全新的衡量维度及其早期证据》(
Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence
)
结合起来,就更能为孩子未来的职业规划提供有价值的参考指标。
最受影响与最不受影响
的行业与
岗位
与同类的“预测型”报告不同,这份报告的独特之处在于,它不是简单根据 AI 技术能力推测可能取代的岗位,而是
基于真实使用数据来观察
AI
在工作中的实际作用
。研究提出了“Observed Exposure(观察到的暴露度)”指标,通过分析人们在现实工作中如何使用 AI来判断哪些职业已经真正受到影响。这种方法让报告的结论更贴近现实,也更具参考价值。
报告显示,AI 暴露度最高的职业主要集中在
信息处理型岗位
:
用大白话来说就是最容易被AI取代的十大岗位:
这类岗位工作流程标准化、以文本或信息处理为核心,许多任务可以由 AI 辅助甚至自动完成。
此外,这份报告还有一个
反直觉
的
发现
:
高学历、高收入群体
是被
AI
替代的
高危
群体。
AI 目前最先影响的并非我们一直以为的入门级低技能岗位(当然也是受影响严重的群体之一),反而是那些高学历、高收入的群体,如编程、写作、数据分析和咨询等职业,因高度依赖信息处理而暴露度最高。
此外,受 AI 冲击明显的群体有四个特征:
女性比例较高
4
0
岁以上员工
,可能与岗位更新速度、技能迭代和 AI 工具的适应能力有关
大学学历人群
,因为他们从事的多数是知识密集型、信息处理型工作,而这些工作正是 AI 首先可以辅助甚至替代的内容。
薪资水平更高的人
除此以外,
受
AI
冲击严重的一个群体是
22–25
岁
的
年轻人
。因为在 AI 暴露度较高的岗位中,这些行业的入门级岗位招聘下降约 14%。AI 目前还不能取代经验丰富的资深专家,但它非常擅长处理基础的资料收集、初级代码编写和基础翻译。这些原本是给职场新人练手的工作正在被 AI 蚕食。
相对地,
体力劳动或现场操作型职业几乎不受影响
。
上图右半侧(蓝区巨大的部分)全是白领、程序员、法务和分析师。AI 对这些岗位的理论统治力惊人,有些几乎达到了 1.0 (100%)。
红色区域(实际应用)目前还远小于蓝色区域。这意味着很多岗位虽然理论上能被AI 取代,但因为法律、信任、价格或习惯原因,AI 还没完全接管。
重灾区已经显现:在Office & Admin(行政办公) 和 Business & Finance(商贸金融) 领域,红区已经明显向外扩张,说明这些行业已经真真切切地被 AI 接管了。
哪些是不易被取代的安全区?蓝区和红区都缩在圆心附近(面积最小)的左侧区域,这些就是AI 的“荒漠”,也就是
最不容易被取代的行业,有三类:
第一类:纯体力工作者
,因为AI 擅长处理屏幕里的像素,但不擅长处理现实世界的泥土和扳手。
比如:Construction(建筑业)盖房子、贴瓷砖、修水管;Installation & Repair(安装与维修)修空调、修电梯;Agriculture(农业) 种地、养猪;Production(生产制造)复杂的、非标准化的工厂实操。
第二类:服务与生活保障类。
这种服务需要实体的物理存在和即时的环境反应,机器人成本太高且不够灵活。
比如:Food & Serving(餐饮服务): 端茶倒水、后厨切菜;Grounds Maintenance(绿化维护): 割草、修剪树木;Personal Care(个人护理): 理发、按摩、养老陪护。
第三类:高风险与应急处置类(需要责任感)。
这类工作面对突发火灾或犯罪,需要的是瞬间的生理本能判断和敢于牺牲的责任感,算法承担不了丢命的风险。比如 Protective Service(保护性服务)消防员、警察。
不容易受AI影响的工作,通常需要复杂的人际互动、现场判断或精细操作,所以对“人与人之间的联结”相关的技能更需要注重培养。
这份报告
对
普通家庭孩子
的参考与启示
无论是高管们的采访、还是切实的数据,我们都能看到未来的竞争并不是简单的人与机器谁更强,而是人应该把精力放在机器难以替代的地方。这也给我们普通家庭的孩子择业方面提供了一些参考建议:
第一,
职业要选择
“长期需要人介入”和“需要人承担风险”的工作。
在规划未来职业时,应关注那些长期需要人类介入的行业。像核能、医疗健康和癌症治疗等领域,不仅需要大量专业人才,还涉及现实世界中的复杂问题。
AI
虽然能提供辅助,但难以完全替代人类。
另外,就是对人类判断力和责任感依赖的工作,像法律、医学、会计等岗位的核心环节,需要人来做出最终决策并承担社会或法律责任。AI 可以提供信息和分析,但无法为决策后果负责。
第二,
重视通识教育,而不是过早锁定一条技术路线。
现在技术变化太快,今天看起来很重要的技能,几年后可能就不那么关键了。孩子接受广泛的教育,多接触不同学科,培养逻辑能力、批判性思维和学习新知识的能力。即使读大学后,也不要只把精力局限在自己选定的专业课程上,而是要主动探索学校提供的一切资源,包括实验室、交流项目、跨学科研究机会等。
这样无论未来行业怎么变化,都更容易适应。
我认识一些在藤校读本科的学生,他们从大一就开始参与各种实验室工作和国内外项目,有些项目甚至看起来十分“混搭”,比如把舞蹈与神经科学结合研究大脑活动的相关性。
大学不仅是上课和考试的地方,更是一个资源丰富的实验场。不要宅在宿舍、图书馆或课堂上,应该尽可能去做跨学科和跨行业的尝试、探索,把每一个可用机会都用上,为将来的职业和人生道路打下坚实基础。
第三,
不要排除转向劳动技能的可能。
学一门扎实、接地气的技能,不仅可以作为职业补充,还可能成为未来意外情况中的“救命稻草”。
虽然现在很多行业在AI影响下都“瑟瑟发抖”,但报告也说了:AI 的普及带来了对“人机协作型技能”的新需求,例如监督 AI、整合分析结果、跨领域项目管理等。所以,
AI
带来的也不尽然都是悲观。
面对太多未知和不确定性,我们唯一能掌控的,是自己的学习、判断和行动方式,在信息和技术洪流中保持清醒,用行动去试探世界、用经验去理解变化、用能力去应对未来的挑战。
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