文科生就業一直是老大難問題，尤其是進入AI時代，大家關注的都是CS、AI，文科生的就業變得更加寸步難行，甚至從最初的人熱不看好，到現在已經鮮有人討論。
但在科技圈內部，另一種聲音始終存在，不少科技領域的大人物依然肯定人文社科的重要性。
正如批判大學教育，招高中生的Palantir公司，對高中生員工進行培訓的課程不是寫代碼，而是涵蓋西方文明、美國歷史和社會運動這些人文社科。
麻省理工學院一位STEM領域專業人士的教授說道：「我認為未來是屬於人文學科的。」
而最近，AI的快速發展，似乎正在為文科生帶來新的轉機。
1矽谷最火文科崗位，領英一年翻了一倍
最近《華爾街日報》報道，矽谷科技公司正在拼命尋找會講故事的人，Chief Storyteller首席講故事官正在成為科技圈的香餑餑。
Google在招客戶故事經理，Microsoft在找負責敘事與故事表達的高級總監，金融科技公司Vanta甚至開出27.4萬美元年薪，專門招聘「故事講述主管」。
就連一家帶着軍事背景的金融服務公司USAA，不到一年已經招了三個講故事的人，還在繼續招第四個。
過去一年，美國LinkedIn上職位描述中包含storyteller的崗位數量翻了一倍，市場營銷類崗位中有5萬個提到「講故事」，媒體與傳播類崗位也超過2萬個。
企業高管在財報電話會議、投資者日上提到storytelling的次數，更是從2015年的147次，一路漲到2025年的469次。
今天的企業發現，一個好故事不只是用來吸引用戶注意力的，它還直接決定了投資者是否買賬、客戶是否信任、優秀人才是否願意加入。
尤其是對科技公司而言，技術越來越同質化，產品參數難分高下，真正拉開差距的往往是背後的故事。
說到科技界最會講故事的人，那一定是喬布斯。他不僅用「重新發明電話」，讓Iphone成為偉大的產品，也將產品發佈會變成一場科技革命宣言。
更有意思的是，在AI可以批量生成邏輯嚴密、結構完整、修辭漂亮的文本，講故事反而成為更稀缺的能力，因為機器可以模仿，但無法複製人類真實的情感。
正因如此，大量文科生重新得到青睞，金融科技公司Chime在招聘故事講述主管時，收到了500多份簡歷，其中很大一部分來自傳統媒體記者。
這也印證了普立茲獎得主喬治·安德斯在《「無用」的文科》中提出的判斷：
在數據驅動、技術至上的世界裏，真正不可替代的是那些擁有講故事能力、深度思考能力、跨學科整合能力的「文科生」。
機器擅長生成內容，但不擅長建立信任；擅長優化效率，卻不擅長賦予意義。
而這些能力正是文科生的看家本領，AI時代沒有終結文科的價值，文科生正悄悄迎來就業春天。
利用AI翻身的文科生，成為AI的韭菜
進入AI時代，很多文科生也曾有過一場自救行動。當傳統崗位收縮、各行各業強調技術至上，轉向AI就成為一條看上去更安全的出路。
於是大量文科生湧入了轉碼、數據標註、模型評估等崗位。他們以為自己站在了時代風口，卻很快意識到，風口的另一面可能是收割。
演員邵逸凡在一次AI面試後說：「我不是牛馬，而是牛馬的飼料」，引發關注。
這位擁有賓夕法尼亞大學碩士學歷、曾在普華永道就職的高材生，稱自己收到了一份來自Mercor平台的offer——一份5小時的試用合約，時薪60美元，遠高於市場水平。
具體的工作內容是，完成AI面試官的免費測試任務。
接受offer後她發現，所謂的免費測試任務，更像是一場極致的「知識逼供」：必須提供足夠複雜的商業問題，直到讓AI卡殼；必須提供獨家的「正確答案」，不能套用公開案例；平台甚至會直接索要你的過往項目報告.....
在經歷實際耗時遠超30小時的「賽博搬磚」後，她看清了真相：所謂的「AI教導合約」，不過是一場用幾百美元的快錢，收割數十年專業價值的智力搶劫。
說到底，這份工作的目的，就是用應試者過往的工作經驗和專業技能，來訓練AI，最後卻成了被AI替代的「耗材」。自己，只是被榨乾的無數個體之一。
圖源：小紅書@邵逸凡Yifan
Mercor來頭不小，2023年由三名21歲輟學生創立，從AI招聘切入，兩年內完成四輪融資，估值從2.5億美元暴漲至1000億美元，成為矽谷最年輕的獨角獸。
它的「生意經」是通過AI招聘讓醫生、律師、工程師等高端人才教AI學習，把人類多年積累的專業經驗轉化為知識資產，然後出售給包括Open AI、Meta在內的客戶。
早期OpenAI就在肯雅以2美元時薪，僱傭工人從事涉暴力、色情的高危數據標註工作；如今Mercor不過是「換湯不換藥」，將收割的鐮刀揮向了高端專家。
Mercor之外，我們會發現，很多文科生轉入AI，最終乾的仍是產業鏈最底層的工作，他們「出賣」自己的知識和勞動力，「餵肥」了AI，卻被AI替代。
比如數據標註員，根據一張圖片裡的文字框，框好一個只有0.03元；就算手速夠快，一分鐘能框5-8個，毛利也不過0.24元。
想要日入150元，一天至少要完成5000條標註，幾乎是純體力活，而且甲方還會有各種奇葩的規則，比如精準區分火車是「truck」還是「van」。
如今，數據標註員的門檻也從有手就能做，提升到高學歷且有專業知識。
根據外媒報道，Google的承包商招來的AI老師，很多都是經驗豐富的作家、有碩士學位的老師、甚至是物理學的博士。
他們的經驗和技能雖然具有不可替代性以及高技術壁壘，但也只不過是高薪兼職，是AI的臨時文學顧問和專業知識教練。
阿里搭建的「曉天睿士」專家社區，學歷要求頭部高校碩士起步，行業專家級人才最高時薪可以達到1000元。
字節跳動成立Xpert眾包平台，標註者不僅要上傳完整簡歷，還需選擇細分專業領域，並通過難度不低的專業測試。
垂直標註則直接對口專業和行業背景，甚至要先過一輪專業筆試，門檻越來越高，崗位卻依然處在價值鏈的底端。
《投餵AI》一書中提到，這是一種新的勞動剝削，AI逐漸侵蝕我們的工作崗位，而AI背後的資本家還想用最低成本獲取我們積累的專業知識。
AI時代文科該怎麼學，才不會被時代甩下？
單純反覆強調「文科有價值」，已經很難真正緩解家長和學生的焦慮。但是在AI時代，文科到底該怎麼學、還能走多遠？
一個正在逐漸形成的共識是AI時代的文科教育，正在走向「去知識化」。這裏的去知識化，不是不要知識，而是不再把「記住多少內容」當成核心目標。
因為在AI面前，查資料、背概念幾乎是零成本的。
正如AI教母李飛飛最近提到，「所謂K12教育，就是讓一群十幾歲的孩子通過各種應試，做標準答案的教育，這些都應該更新，而且急需更新。因為AI很快速地證明，很多東西是機器可以做到的。再讓人去花十幾年、幾十年的時間，做一大半機器可以做到的事情，這是對人類的一種浪費。」
所以，AI時代真正拉開差距的不再是知識儲備的競技，而是能不能提出好問題、能不能帶着批判性思維看待問題、能不能講述好故事、能不能寫出好文章。
這些能力才是人文學科長期訓練的真正方向。
另一方面，文理之間的界限正在變得越來越模糊。越來越多自然科學問題，開始進入倫理、社會和公共治理的層面，而這些問題離不開人文視角。
頂尖大學已經率先做出調整，MIT的數字人文學科項目，把計算機技術和歷史、文學、語言學結合在一起，學生既學習數據分析，也研究技術如何改變記憶、敘事和權力結構。
這些AI+文科的課程，並不是要把文科生培養成程式設計師，而是培養一種能和技術對話的人。
文科生即使不寫代碼，也可以進入科技公司從事產品倫理、科技政策、AI治理、內容與用戶理解等更高維度的崗位。
畢業去向也相對多元，有人進入科技公司做信任與政策團隊，有人進入諮詢、智庫或國際組織，還有人選擇創業，用技術工具解決具體問題。
從就業角度看，相比早期大量依賴低門檻勞動力的數據標註崗位，近幾年增長更快的，是那些需要技術理解+表達判斷的複合型崗位。
這類崗位並不要求深度編程背景，卻非常看重寫作能力、和人深度交流的能力、批判性思維和跨學科理解力，反而更適合文科背景的人。
同時，AI也在放大文科生在靈活就業和人創業上的優勢。
寫作、內容策劃、品牌敘事、知識型產品、教育和諮詢服務等都因為AI工具的加入而大幅降低成本，一個人就能完成過去需要團隊才能完成的工作。
所以，文科生真正的困境並不在於被AI取代，而在於教育是否停留在舊模式。
如果文科仍只訓練記憶和單一學科知識，被邊緣化是必然的結果，但如果回歸人文學科真正的價值，那麼將會成為AI時代最難被替代的能力。
