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美國大學(xué)生選專業(yè)轉(zhuǎn)向!計(jì)算機(jī)入學(xué)降超10%,醫(yī)療工程升溫

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至少有一群人并沒有繼續(xù)等待關(guān)于人工智能與就業(yè)之爭的答案。就在企業(yè)高管們還在今年5月《財(cái)富》雜志“職場創(chuàng)新峰會”上爭論,人工智能究竟會帶來“就業(yè)末日”,還是創(chuàng)造新機(jī)會時,大學(xué)生已經(jīng)開始行動——他們正悄然放棄那些最容易受到人工智能沖擊的專業(yè),轉(zhuǎn)向更不容易被自動化取代的領(lǐng)域。



高盛周一發(fā)布的一項(xiàng)分析發(fā)現(xiàn),在2025至2026學(xué)年,計(jì)算機(jī)科學(xué)和計(jì)算機(jī)編程專業(yè)的入學(xué)人數(shù)分別下降了10%以上;醫(yī)療保健和工程類專業(yè)平均增長約3%。這是首次出現(xiàn)的明顯證據(jù),表明學(xué)生正在根據(jù)人工智能對初級白領(lǐng)崗位的沖擊,重新調(diào)整自己的學(xué)業(yè)選擇。

在2024至2025學(xué)年之前,招生數(shù)據(jù)中并不存在這種模式。也就是說,這種變化是新近出現(xiàn)的。高盛經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為,這一調(diào)整的速度可能比以往任何一次技術(shù)轉(zhuǎn)型都更快。

高盛經(jīng)濟(jì)學(xué)家皮爾弗朗切斯科·梅指出,這些發(fā)現(xiàn)與學(xué)術(shù)研究結(jié)論一致:大學(xué)專業(yè)選擇與勞動力需求變化之間存在關(guān)聯(lián),學(xué)生會轉(zhuǎn)向那些近期就業(yè)和工資增長更強(qiáng)勁的職業(yè)所對應(yīng)的專業(yè)。



他寫道:“從歷史上看,這類調(diào)整通常需要幾年時間,因?yàn)閷W(xué)生既需要時間觀察已經(jīng)畢業(yè)同學(xué)在就業(yè)市場上的結(jié)果,也很難在大學(xué)早期選定專業(yè)后再作出逆轉(zhuǎn)。但這一次的調(diào)整可能正在更快發(fā)生,因?yàn)槿斯ぶ悄軟_擊的現(xiàn)實(shí)感更強(qiáng)?!?/p>

與此前主導(dǎo)這場討論的大量問卷調(diào)查和個案軼事相比,高盛這項(xiàng)分析的方法更為嚴(yán)謹(jǐn)。研究人員并沒有詢問學(xué)生如何看待人工智能,而是利用2022年至2024年的美國社區(qū)調(diào)查數(shù)據(jù),追蹤180多個專業(yè)的畢業(yè)生最終進(jìn)入了哪些行業(yè)和崗位,再將300多個職業(yè)類別各自的人工智能自動化風(fēng)險評分加權(quán)計(jì)算。

最終形成的是一個以專業(yè)為單位的“替代風(fēng)險指數(shù)”。這一指數(shù)建立在真實(shí)勞動力市場去向之上,而不是基于假設(shè)性的暴露程度。



排名結(jié)果十分鮮明。管理與定量方法、計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)與決策科學(xué)等專業(yè)的替代風(fēng)險最高。藥學(xué)、護(hù)理學(xué)以及教育相關(guān)專業(yè)則屬于最安全的類別之一。那些主要通向?qū)I(yè)服務(wù)和商業(yè)服務(wù)行業(yè)的專業(yè)——例如咨詢、金融和法律——也處在較高風(fēng)險區(qū)間。

更廣泛的勞動力市場情況也印證了這種焦慮。自2024年以來,最近畢業(yè)的大學(xué)生失業(yè)率與整體勞動力平均水平明顯背離,并持續(xù)上升。歷史上,這種情況通常只會在經(jīng)濟(jì)衰退期間出現(xiàn);但這一次,原因并非經(jīng)濟(jì)下行,而是自動化。高盛估計(jì),人工智能目前每月正在減少美國約11000個工作崗位,其中Z世代承受了不成比例的沖擊。

這一變化也與《財(cái)富》雜志5月的報(bào)道相呼應(yīng)。報(bào)道提到,一種不斷擴(kuò)大的“經(jīng)驗(yàn)鴻溝”正在形成:人工智能一方面消滅入門級崗位,另一方面也削弱了原本通向這些崗位的實(shí)習(xí)機(jī)會。結(jié)果是,新畢業(yè)生越來越難以積累雇主要求的資歷。



高盛的招生數(shù)據(jù),正是學(xué)生對這種擠壓作出的行為反應(yīng):他們看到年長一些的同輩在求職中受阻,于是在自己畢業(yè)前就提前改變方向,試圖避免撞上同樣的壁壘。

高盛報(bào)告援引蓋洛普與盧米納基金會的一項(xiàng)調(diào)查稱,約42%的本科生因?yàn)槿斯ぶ悄芏匦驴紤]過自己的專業(yè),其中約一半人在作決定時會主動考慮人工智能對就業(yè)市場的影響。這與另一項(xiàng)4月調(diào)查結(jié)果一致。該調(diào)查發(fā)現(xiàn),如今約70%的大學(xué)生將人工智能視為對自己就業(yè)前景的威脅。



高盛的招生數(shù)據(jù)表明,這種焦慮正在轉(zhuǎn)化為實(shí)際行動。問題在于,這種調(diào)整是否足夠快,以及方向是否正確。醫(yī)療保健和工程是入學(xué)人數(shù)增長最多的兩個領(lǐng)域,它們的確面臨較低的人工智能暴露風(fēng)險,且就業(yè)增長更強(qiáng)。但護(hù)理專業(yè)的培養(yǎng)容量有限,而工程人才培養(yǎng)通常需要4至5年,才能真正轉(zhuǎn)化為勞動力供給。

高盛的結(jié)論帶著謹(jǐn)慎的樂觀。按照該機(jī)構(gòu)此前對歷次技術(shù)轉(zhuǎn)型——包括個人計(jì)算機(jī)興起、互聯(lián)網(wǎng)普及以及離岸外包浪潮——的研究,年輕勞動者在歷史上往往比年長者更能靈活適應(yīng)變化,能夠在崗位被真正替代之前就先行轉(zhuǎn)向勞動力需求更強(qiáng)的領(lǐng)域。

報(bào)告暗示,更脆弱的或許是那些已經(jīng)被鎖定在高風(fēng)險職業(yè)中、再培訓(xùn)能力有限的在職勞動者。對于正處在這一轉(zhuǎn)型中的2026屆畢業(yè)生來說,這樣的判斷或許并不能帶來多少安慰。他們不是在為轉(zhuǎn)型做準(zhǔn)備,而是正被裹挾其中。



但對于那些如今在護(hù)理和計(jì)算機(jī)科學(xué)之間作出選擇、最終轉(zhuǎn)向護(hù)理的學(xué)生而言,高盛的數(shù)據(jù)表明,這種直覺是理性的——即便他們正在為之準(zhǔn)備的勞動力市場,仍處在快速變化之中。

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