原标题：AI成热门专业背后：不懂AI将被替代？人才市场冷热不均如何破局？
近日，2024年高考录取工作正在全国各地火热展开。从6月底到7月初，全国多所高校的高考录取通知书已陆续“上新”、亮相，其中南京大学发布的2024本科录取通知书格外吸睛。寓意着“智能涌现”的蓝色纹样盒盖上搭配银色“神经元”图案，盒底还印有“心怀AI、奔赴未来”的字样，展示着南大引领新生探索生命科学与AI技术高峰的浪漫情怀。录取通知书的创意传播出圈后，南京大学本科招生办公室公开回应称，今年南大首创人工智能通识核心课程，将面向2024级入学的本科新生开设，“在南大，人人都能学AI。”
南京大学发布的2024本科录取通知书格外吸睛，其创意正是当下最热门的AI。
高校专业课程的上新，正是回应着当下时代之需。南都记者观察到，大模型热潮之下，在今年的高招志愿填报中，计算机信息科技与AI专业继续成为大热门，“人工智能或成最火爆专业”话题在还一度登上微博热搜。公开资料显示，伴随着人工智能的发展，中国高校掀起人工智能专业和学院建设浪潮：2018年，教育部率先设立首批35个本科人工智能专业点；到今年秋季学期，全国将有533所高校开设人工智能本科专业。
当前，人工智能正如何搅动高校专业设置和就业市场？选择人工智能专业，是否就意味着将来就业不愁？面对人工智能的就业冲击，职场人又该如何应对？
天津理工大学学生在新工科实践平台实验室内调试创新作品。近年来，天津理工大学打造新工科实践平台，融合工业互联网、云计算、深度学习等智能制造和智能产业领域前沿技术，服务智能制造工程、机器人工程、数据科学与大数据技术、人工智能等新工科专业的课程和实践环节，探索新工科专业的交叉融合，通过项目制教学方式，提升学生的创新与实践能力，助力新工科人才培养。新华社发
AI专业学什么？
跨学科教学，注重AI与各学科的交叉
“我孩子就想学AI，北京211里哪些学校有这专业呀？”
“人工智能专业，大学四年都学什么，学完都干啥？”
“孩子以后想读研，七年学下来AI热度是不是过了？这行业前景怎么样？”6月底的北京，在一场高考志愿咨询公益活动现场，家长们的问题如连珠炮一般。现场几位来自清北等高校智能院系的学生志愿者也被团团围住，家长们急切地希望从这些顶尖学子身上一窥AI专业的究竟。
AI专业究竟学什么？与此前的计算机技术专业有何不同？
北京大学智能学院团委书记吴扬告诉南都记者，在北大智能学院的课程体系设置中，“本科生培养的两大旗舰班型，一个是依托元培学院培养的通班（即“通用人工智能班”），一个是依托信息科学技术学院培养的智班（智能科学与技术专业实验班）。”
其中，通班是以打造通用人工智能战略“王牌军”为核心，建立起全面系统的AI培养体系和本博贯通的人才培养路径，这在国内高校尚属首次。“简单来说，可以理解为智班重在强基，侧重数理基础、理工学科交叉；通班旨在‘通识’，更强调文理大交叉大融合，目标是培养‘通识通智通用’的世界顶尖复合型人才。”吴扬说。
作为中国最早开展人工智能研究的大学之一，北京大学1988年成立了第一个国家重点实验室——视觉与听觉信息处理国家重点实验室，也是全球智能学科的诞生地之一。2021年，北京大学整合原智能科学系、王选计算研究所和人工智能研究院，新设立智能学院，在国内人工智能领域最早形成本、硕、博完整人才培养体系。
吴扬进一步介绍称，通班、智班所培养的本科生，学生学籍分别在元培学院、信息技术学院，课程规培计划由智能学院统筹安排，每一个学子都有量身定制教学培养方案，系统性、专业性的新课程体系充分彰显了北大跨学科培养优势。
据了解，在教育部指导下，北京大学还牵头打造了通用人工智能（AGI）人才培养项目，已联合武大、华科、浙大、中科大等十几所高校在同步开展，首期“通计划”暑期学校的60余名新生已于2023年秋季学期顺利入学。
一个显著特点是，AI专业更注重跨学科教学，强调AI与各学科的交叉。南都记者了解到，复旦大学在AI方面也宣称“ALL IN”，将从今年秋季学期开始将推出“AI大课”，并在2024-2025学年推出至少100门AI领域课程，覆盖全体本研学生，加码AI教育。
2023年9月19日，上海中医药大学的展台工作人员展示针刺手法虚拟触觉仿真实训系统。正在上海举行的“第二十三届中国国际工业博览会”上，高校展区集中展示了高校创新策源能力的科技成果。新华社发
高校怎么教？
AI市场需求变化快，高校“摸着石头过河”
“‘通班’是个很特别的班级，凝聚了四个年级100多位同学，一起探索通用人工智能。”在大一上学期专业分流时，姜广源把北大和一些在计算教育方面领先的国外高校做了对比，通班的教学理念令他眼前一亮，2020年“AGI”的概念尚未普及，来自北大计算机、数据科学、数学、甚至中文等方向大一学生，在专业分流中选择了“通班”。
北大人工智能研究院院长、讲席教授朱松纯曾就此介绍：人工智能是一个非常大的交叉学科，本身就有一个庞大的体系。一个人只有把人工智能六个领域都搞懂了、融会贯通了，才能说是人工智能领域的人才或者专家。“通班”是交叉人文社科的“通识”，融会贯通人工智能通用视觉、自然语言、认知推理、机器人、机器学习和多智能体六大领域的“通智”和融入各行各业的“通用”。
姜广源介绍，在“通班”的课程中，设置了人工智能与伦理、法律、哲学、音乐、社会科学等课目，“会请一些对应院系的大佬来讲”。此外，通班暑期和学期内还为学生们准备了丰富的科研实习项目。
与北大相似，同样属于国内最早一批探索AI人才培养的高校中国人民大学，也在摸索AI人才培养的路径。
据中国人民大学劳动人事学院教授李育辉介绍，目前人民大学探索了4种人才培养模式：第一类做法是由人民大学高瓴人工智能学院牵头，联合其他学院，定期面向全校师生开设跟AI相关的前沿讲座，覆盖面广且科普性强；第二类是开设AI工具的技能类训练课程，让学生从大一开始就熟练掌握AI工具；第三类则是众多人文社科学院开设和AI的交叉培养实验班，比如“AI+金融”“AI+法律”“AI+管理”等。实验班的授课老师也是具备交叉学科背景，并且配置了业界的实践教师；第四类为本硕博贯通培养的模式，本科生亦可申请加入前沿的AI科研团队，尽早培养AI研究技能。
李育辉向南都记者坦言，目前来看，这些培养方式仍都是“摸着石头过河”——比如本科生加入前沿科研项目，可能在能力上无法和团队匹配，如何让其快速适应、不掉队，还需要进一步摸索。事实上，在人工智能技术的快速发展迭代期，业界也同样关注人才培养与现实需求存在脱钩的问题。
艾媒咨询CEO张毅和艾媒咨询分析师张丽廷撰文谈道：当前一些高校为了追求热点，不顾自身条件盲目设置新专业和新方向，导致师资水平参差不齐、教学条件不足。部分课程设置名不副实，过分强调理论知识，却忽视了实践操作的重要性，“这种一拥而上的教育现象可能会培养出不符合市场需求的人才。”
北邮集成电路学院院长张杰也直言，高校的培养计划和方式，相比不断变化的市场需求往往有一定滞后性。
以当前最火热的LLM大模型产业为例，由于大模型训练的工程特性以及对算力资源和实践经验的高度依赖，作为人才重要供给方的高校在后备人才培养上显得有些“力不从心”。“和其他传统行业相比，大模型人才培养难题在于大学目前的算力不够。”昆仑万维CEO方汉表示。
高校的人才培养如何跟上市场需求？多位专家都向南都记者谈到，高校的AI专业规划和课程设置，都还需要进一步加强与企业的合作交流。“与业界紧密合作，高校才能更深入地了解市场需求和行业动态，更准确地制定人才培养计划，也能更多引入前沿技术、更新课程内容。同时，与企业合作开展实习实训项目，也能为高校提供实践基地和教学资源，帮助学生更好掌握实践技能和创新能力。”张杰说。
7月5日，一家人工智能公司推出的“具身智能本体”跳舞机器人，吸引大批观众前来参观。在2024世界人工智能大会上，“具身智能”成为热点之一。“具身智能”是人工智能在物理世界的进一步延伸，一般是指可以感知、理解物理世界并与其形成互动的智能系统。新华社记者黄晓勇摄
选了AI等于就业无忧？
人才缺口达500万！AI人才市场冷热不均
“国内人工智能领域人才总缺口高达500万，预计上海市2025年需求40万，而本地高校相关专业在校生规模仅为4万。”在2023世界人工智能大会期间，复旦大学党委书记裘新曾给出这组数据。如此巨大的供需缺口，无疑对国内的AI产业人才培养提出了严峻挑战。
根据艾媒咨询今年2月发布的《2024年中国企业智能化发展人才需求调研》结果显示，高达91.3%的受访企业面临AI人才缺乏的问题。其中，AI数据工程师、AI机器人工程师、AI算法工程师、AI产品经理、AI教育培训人员五类岗位的需求量最高，占比分别为29.6%、28.3%、27.1%、26.9%、26.3%。在显著的AI人才缺口市场背景下，人工智能专业的毕业生流向如何，具体从事怎样的工作呢？
“根据我们院的培养经验和行业观察，像数据科学家、AI伦理与法规专家、AI架构师等也是近年来热门的AI就业岗位。”张杰介绍。
吴扬告诉南都记者，近几年，80%的北大智能学院本科生选择国内读研继续深造，出国留学的有两成左右，流向主要集中在AI排名靠前的国际高校如卡内基梅隆大学(CMU)、加利福尼亚大学伯克利分校(UCB)等。
“硕博研究生就业主要集中在新兴技术类的大厂、AI初创公司、金融信息企业等。”吴扬介绍，硕博毕业生就业所属行业来看，流向最多的是信息传输、软件和信息技术服务业，占比70.90%；此外还包括教育（6.40%），金融业（6.40%）等知识密集型行业。从职位类别来看，工程技术人员所占比例最大，其中，硕士生绝大多数就职工程技术岗位，比例达76%。博士生职位分布更均匀，除占比45%的工程技术岗位外，也有相当一部分成为金融业务人员（10%）、科研人员（10%）以及教职人员（5%）等。
“我选择去大厂做科研了，签的阿里，岗位更接近算法工程师吧。主要做计算机视觉智能和生成模型相关研究。”调研中，一位2024届北大智能学院的郭博士告诉记者，“智能院和国内AI前沿业界的联系很紧密，像科大讯飞、阿里、腾讯这些大厂，和北大在实习实训上的合作资源很丰富，对就业也是很好的指导助益。”
姜广源则从通班的课程和科研中找到了自己感兴趣且适合的科研领域。在2023年的国际机器学习大会（ICML）上，姜广源作为第一作者带领项目完成了关于儿童认知启发的机器多模态单词学习工作，他表示，未来将继续从事认知科学启发的人工智能相关科研。
“近两年硕博生的毕业去向充分体现了典型的理工科特点和当下智能专业的强大优势。”吴扬谈到，2022年，即使在全球经济下行压力加大和新冠疫情形势严峻复杂的背景下，智能院系仍是全校最早完成全部毕业生落实就业的院系之一。不仅就业率100%，且平均年薪极具竞争力。
在对多位人工智能专业毕业生的采访中，记者了解到，面对AIGC、大模型这类当下最热门的技术风口，同学们也有很多纠结和焦虑：一方面，对AI产业未来的应用场景不明确，“前两年都在说机器学习算法，现在成了深度学习、大模型风头正劲”“担心又只是一阵风潮，风险较高”；另一方面，AIGC工作机会目前更多集中在大厂，相比其他开发岗位，此类岗位“太卷”，学历、技术能力、论文发表等要求都更高，让一些同学萌生退意。
调研中南都记者观察到，AI人才市场冷热不均的情况非常突出——极少数的高端人才手握大多数的工作机会以及令人垂涎的高薪，“某些核心算法岗位人才稀缺，名校硕士毕业年薪可达70万元”；而剩下的普通院校求职者则成为了不被选择的分母，薪资也没有很大提升。门槛高、条件多，这决定了AI人才市场的热闹只属于金字塔塔尖的少数人。一名猎头向记者表示，有时一个岗位收到十几份简历，但能满足要求的只有一两份。
“企业技术竞赛证书、大厂项目组实习经验等是我们招聘这类岗位时比较看重的求职加分项。”对于普通院校部分AI专业的毕业生，他坦言，“有些院校在设置AI专业点时也是跟风上马，师资硬件平台各方面条件都还不够。对于这类求职者，在学历学校背景不占优势的情况下，实战实践能力就很重要。”
7月6日，2024世界人工智能大会上，观众在体验灵巧机械手。新华社发
人工智能搅动就业
终身学习能力成为“标配”
AI专业的就业热，也体现在招聘市场的统计数据和观察报告里。
BOSS直聘职业科学实验室主任祝恒书在7月初的一场论坛现场谈道：AI对当前中国劳动力市场的影响表现为替代效应与增强效应并存，同时也催生了一系列新兴职业，如提示词工程师、语言模型训练师、ChatGPT优化师等。与此同时，近日拉勾招聘发布的《2024届高校毕业生求职调研报告》显示，人工智能行业新发职位量排名第三；猎聘大数据也显示，2024年一季度生成式人工智能相关职位急剧增长，同比增长321.7%。
7月3日，智联招聘发布的2024年第二季度《中国企业招聘薪酬报告》也显示：今年二季度38城企业二季度平均招聘月薪10313元，环比持平，同比上升。行业分布来看，人工智能行业位居薪酬榜首，平均招聘月薪13594元，薪酬同比增长5%。人工智能工程师更是以平均招聘月薪为22003元排在各职业第一。
而据日前北大国发院与智联招聘联合发布的《2024年大学生就业前景研判及高考志愿填报攻略》来看，当前从事人工智能职业的人才，主要来自计算机科学与技术、软件工程、机械工程等计算机类基础型专业。不难看出，对口的IT底层学科是迈向人工智能职业的通途。
在AI人才选择面向更加宽广的当下，与前述北大学子毕业流向AIGC类岗位、提示工程师Prompt Engineer等新兴行业岗位旺盛的市场需求不同，不少行业岗位正在日渐被AI替代。其中，那些体力劳动较多、重复性机械性较强的工作显然面临更大的风险，可谓首当其冲。
高招专业热度“用脚投票”的背后，正是在AI浪潮重塑下的劳动力市场需求。AI技术对社会产业及用工模式的深度改造，催生了大量对高技能人才需求的同时，又形成对传统低技能、高重复性工作岗位的替代。学界将这种双重效应称为“结构性困境”。而破局的方向，则落在高校层面的AI人才培养和社会层面的再就业培训。
据世界经济论坛发布的相关数据显示，截至2023年底，中国人工智能核心产业规模已接近5800亿元，人工智能核心企业数量超过4500家。一面是极速增长的AI人才培养需求，一面是快速跃迁的AI技术迭代。求职者一边忙着挤入大模型赛道，一边也深感迷茫，担心AIGC这项新技术又只是短暂流行且很快平息的一阵风潮。
“持续的终身学习也将变得越来越重要，这意味着我们更有可能与不断变化的职场环境同步适应。智能学院通识教育核心目标也是培养学生的终身学习能力。”吴扬则指出，对于个体来说，在AI时代，增强适应能力和应对变化的韧性对于未来工作至关重要。
“大量的工作技能出现供需结构化错配，需要重新审视技能的价值。”祝恒书在论坛发言中建议，职场人应对AI带来的职场挑战，必须发展可持续的终身学习技能，“要跨界，要敢于打破知识的舒适区”。他表示，技能学习要坚持长期主义，投入越久收益越大，同时要坚持寻找并习得各岗位中最核心的技能，“做难而正确的事，不要追逐一时热门。”
