高考結束！麥肯錫警告 57% 工作將被 AI 幹掉，越「實用」的專業死得越快——揭祕一簽就拒的留學專業黑名單、國防七子之外的隱形雷區院校，以及 5 大全球溢價行當與 4 件無視學歷的終極元技能
本期节目探讨了高考结束后面对AI时代的就业冲击。麦肯锡报告指出57%的工作将被AI自动化，传统的实用专业及九八五高分服从者首当其冲。同时分析了海外留学的隐形雷区（如PP10043签证限制、国防七子及实体清单院校）、越实用专业死得越快的反直觉现象、全球溢价行当，并提出了应对AI时代的四项终极元技能。
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万物如实，拒绝碎片认知。高考呢是结束了。如果家里有考生考得不错的，哎，那我恭喜您了。咋说呢，都是件好事，对吧？但是呢，觉得自己发挥得不如意的，也不用觉得咋样。这玩意儿收获大天的，也就是一场考试。中国的老师呢，特别喜欢给这个学生上强度，哎，说这玩意儿呢，就是一个命运的转折点。这完全是一个狗屁的话。当然，本期节目呢，不只针对高考之后的考生，对正在择业迷茫的朋友们呢，也是有帮助的。人的经济意义只跟你能不能满足市场需求的这个能力有关，找到这个价值的切入点才是最重要的，才有可能提升自我的价值。就中共现在这个教育体制培养出来的学生，在工业时代呢，还能值点钱，去当个程序员啊，做个基层管理啥的。可问题是 AI 来了，麦肯锡在去年年底，就是二零二五年十月份呢，有一个就业报告讲得非常直白，那就是以目前的这个 AI 的技术，理论上能够自动化掉将近百分之五十七的工作时间，并且这个比例里边被打得最惨的，恰好就是那些规则特别清楚，哎流程特别标准化那些活儿。这部分就是高考机器量产出那批人最拿手的，像这个会计流程、数据录入或者是技术代码，以及套路写作这四样呢，在麦肯锡扫描的六千八百个技能里头，全部都挤在自动化暴露最高的前四分之一。说白了，AI 最先吃到的正是高考流水线批量生产的人。那这是在数字上有没有苗头呢？还真有。大家看这个，高考的报名人数在二零二四年冲到一个一千三百四十二万的一个顶点，然后呢就开始掉头向下。二零二五年的是一千三百三十五万，到了二零二六年直接砸到了一千二百九十万，比上一年的直接少了四十五万人，比那个峰值呢直接少了五十二万。
说到这里，我有两句特别掏心窝子的话。先说考上九八五那帮高分选手啊，这批呢是一群最优秀的服从者，但正好也是 AI 最爱替代的这个目标。中共这个教育体系的本质是什么呢？就是把人变成一个检索的载体，然后给你抛出一个问题，哎，让学生呢吐出这个答案。这是谁的活？这不就是大模型的活吗？这活现在干起来，没有人比这个大模型更加强了。所以这部分偏偏就不是你的护城河了，因为这种教育的预设导致了一个非常严重的问题，就是太习惯有正确答案这回事儿了。咱都不说别的，咱就说股市，中国散户在什么上浪费的时间最多？就是想要找到一套万能战法的这个标准答案，然后呢，这个战法还能放之四海皆准。这就是高考的思想余毒在人的脑子里哲学化之后的行为，但是真实世界的竞争，大多数时候压根儿就没有标准答案，只有更符合事实的判断。所以这个体制下教育出的人呢，有一个特点，就是在一个有答案的游戏里边拿金牌呢，哎，这个事儿呢是完全可以的。现在呢突然让你玩一个连裁判都没有的游戏，那种别扭跟面对未知的迷茫呢，就能非常清楚地展现出来了。那名落孙山或者是成绩平平的呢，哎，这儿呢我也不说什么安慰大家的话。您最大的资产恰恰是你没有什么可失去的，也没被标准答案那套东西呢洗得那么干净。你大概呢更加习惯摸索试错，然后走完路再找出路。哎，这个玩意儿恰好是 AI 时代里边最稀缺的生存本能。你回头看历史就明白了，每一次技术革命捞到最多好处的从来就不是当下规则的赢家，而是规则的局外人。现在呢你就是那个局外人。所以，我才说 AI 其实是一把真正的终生的平等机器。它呢也不看你的学历，它只在于什么，在于你能不能提出好问题，能不能判断它吐出的那个东西到底靠不靠谱。在 AI 这件事上，九八五那点光环，连 AI 的皮儿都破不了。
光说中国呢还不够，咱们再把镜头呢往远了拉，看这个全球就业市场是一个什么样。世界经济论坛呢去年呢就发布了一个未来的就业报告，采访了一千多家雇主，覆盖呢也是比较全面的，直接达到了五十五个经济体。到了二零三零年，AI 跟这波技术呢大概会上到一亿七千万个新的岗位，同时干掉九千两百多万个岗位，一来一回呢净增七千八百万个岗位，这净值是正的，听起来好像没那么慌了，对吧？但你千万别盯着这个净值，真正重要的是那个角动量，在现有的岗位里边有将近百分之二十二会结构性的被重新洗一轮，也就是说，差不多五个人里边就有一个手里的活呢会被重新的定义。报告里还有一个非常重要的数，百分之六十三的雇主直说技能缺口呢是他们眼下最大的一个拦路虎。所以你看，这不是某一个国家的事儿，是全球呢都在同步的换这个赛道。
好，现在假设你打算出国或者计划让孩子出国的家长呢，有几个雷一定要注意啊！你现在就得知道这部分呢特别特别写实，而且我已经有朋友踩了这个坑了，可能听着呢不太舒服，但比不舒服更糟的就是踩了之后再后悔。第一颗雷呢就是 PP10043，大家先记住这个啊，这就是一道你看不见的墙。这东西呢是二零二五（注：原文指2020）年五月份老川头弄的一个玩意儿，并且这部分还是专门针对的想来美国留学的一个学生。老川头签署完这个玩意儿之后呢，拜登政府留着也没有动，现在这届呢还在继续执行这个玩意是啥呢？就是凡是念过、干过，或者是拿过军民融合机构资助的中国人呢，你去申请这个 F 类或者是 J 类签证的时候，基本上都被审的，而且呢大概率会被拒。它的实际上升范围比你想象的还要大得多。我们来看这个啊，乔治城大学估算呢，每年有三千五到五千名中国学生就被这道坎儿直接拦住了，占赴美读理工类研究生的中国新生的百分之十七到百分之二十七。到了二零二五年五月，卢比奥直接宣布全面撤销一部分中国学生的签证，还把审计口径呢从有军事关联直接扩大到跟中共有关联，然后呢就禁止你读各种什么敏感领域啥的。
再说这个雷区的院校啊，大多数人都知道，像这个国防七子啊，什么北航啊、北理工啊、哈工大、北邮这些，这七所都在美国国防部的 1286 这个条款上挂着呢，从这儿毕业再申请美国的理工类研究生，基本就等于主动踩雷了。但是真正坑人的还有第二个圈层，很多人压根儿就不知道。像美国的西北大学，从去年七月份呢就发出警告，国防部在去年六月份呢又更新了这个实体清单，又往里加了一大批的高校还有机构。也就是说，你只要在这些机构里做过协作的研究，哪怕是指联合署名了一篇论文，都算是极高的合规风险的。还有比较隐蔽的是什么呢？就是你的本科导师的基金这部分呢是涉及到中共的军事资产的。如果你参与了这个项目，甚至呢哎这个论文的致谢里边出现了你的名字，就直接非常有可能触发这个签证官的审查。那专业呢有一类是一申请就被 check 的，这份黑名单呢没写明在哪一个官方文件里边，是从大量的拒签案例里边反推回来的，基本上一申请绝对被拒签证。像这个微电子跟半导体，还有量子计算、量子通信这些，还有涉及到军事的、涉及到核能的，刚好学核的跟国防七子的我都认识，并且呢还都在想招走这个弯路。如果大家想要避免走这个弯路，并且铁了心的想要出国的，那到底应该怎么苟住呢？首先专业呢尽量走这个基础层，像这个纯数学呀、理论物理呀、统计啥的这些本身呢就不在任何的敏感清单上，在欧美的研究生院呢还特别缺这种人。你可以先以基础学科的身份呢先进去，哎，落了地呢再根据环境定这个方向，这比一上来就顶着量子计算这个标签去撞这个墙呢要聪明太多了，成功率也大很多。而且这些基础学科呢属于万向轮，你知道吧？就是你想往哪儿转它都能转，并且呢还能转得动，因为不论你以后想做什么，哎像什么基础研究啊，还是金融啊，甚至是 AI，越基础的东西越没法代。
接着说大学本身，中国的大学呢，整体上还在用工业时代那个方式生产的，也是工业时代要的那种劳动力。这话呢，它也不是我开的地图炮，这是斯坦福大学的经济学家斯特克鲁德尔在评估中国教育系统时下的一个结论。原话的意思是中国的学生呢，大量的死记硬背的，哎，就是为了备战这个高考，跟技术创新的需要以及批判性思维之间呢，存在根本性的一个错配。同时，斯科特还估算中国大概有五亿人技能呢根本就是不足的，也就是说根本就没法系统性的参与到高技能跟高工资的经济里边去。这是一个五亿人规模的系统性的教育掉队。所以你即使被调剂到一个你根本就不喜欢的专业，或者呢你们学校的教材还停留在十年之前呢，但是这些重要吗？只要你自己不认，这些他妈都是浮云。
而且这里边呢还有一个非常反直觉的结论，那就是越实用的专业反而死得会越快，这也是有数据支撑的，还是麦肯锡的那份报告，自动化暴露最高的技能清单，出现频率最高的就是会计、编程，还有数据录入以及财务处理。大家看到了吧？这些恰好就是实用专业里边的核心产出。先说这个代码工程师啊，AI 写标准代码的准确率呢，二零二五年就已经做到了百分之七十，现在呢能够做到百分之八十五。等这代学生一毕业，AI 的代码准确率闭眼睛都能超过百分之九十。可以说初级程序员的价值正在以肉眼可见的速度贬值。还有财务会计啥的，这就更不用说了，这就是 AI 最广泛的用武之地，因为会计规则就放在那儿，直接按规则扫就完事儿了。那反过来数学、物理、哲学呢，看着好像没什么用，但是一定会越来越值钱，因为他们练的是你的底层的操作系统，不是某一个特定的应用程序。数学练的是你在一团乱码里边认出这个结构的本事，而物理呢是让你用极少的假设就能建出有精确预测的模型。至于哲学呢，那就更重要了，它能帮你识破论证里边的漏洞，免得你自己骗自己。这三样东西恰好就是 AI 现在最根上的弱点。AI 呢能够执行逻辑，但是呢它批判不了自己的逻辑前提。它能生成推断，但是没法判断这个推断的真伪，以及这个推断在现实的物理约束之下到底成不成立。
请大家继续看世界论坛，在去年就问了全球雇主一个问题，题目是雇主们现在最看重的核心技能是哪些？排在第一位的大家猜是什么？就是分析性思维以及批判性思维。百分之六十九的雇主认为它是不可或缺的。紧接着呢是韧性、灵活还有适应力，占百分之六十七。然后是领导力跟社会影响力，哎，占了百分之六十一。再往下呢，就是创造性思维，占了百分之五十七。自我认知还有动机呢，占了百分之五十二。大家发现没有？排在最前面这几样，恰好都是数学、物理、哲学的副产品。所以你不论读什么大学，或者是读什么专业，大学这四年呢，有三件事你必须要自己做，没人能够替得了你。第一件也是最重要的一件，就是给自己脑子做一个手术，把那套优先找出题人要的答案这个默认模式呢，给他在心里边一把火给烧掉。具体怎么练呢？就是你每接受一个结论，不管教授讲的是书上的还是自己说的，先逼自己哎问自己几句，他依赖的核心假设到底是什么？有没有跟他矛盾的证据？这些证据又是怎么被悄悄的处理掉的？最关键的一步就是把 AI 当成你的论敌，而不是一个答案机。你让他论证一个观点，然后呢？你专门找他的漏洞，你让他给你证据，然后你亲自去核验他的来源。我敢说这个练习比任何课堂的都顶用的多，因为他会给你及时的反馈。这套思维训练做完，即使中共他妈以后学会七十二变了，也一样忽悠不到你，或者说忽悠到你家孩子呢，就是一个非常困难的事儿。
第二件呢，就是理解 AI 的底层逻辑。注意啊，这不是教你去写这个提示词啥的，是教你看穿这台机器大模型的本质是什么？它是一个概率预测机。你给它一段输入，它干的事儿是啥？是根据训练的数据里的统计规律去预测下一个最可能出现的词儿。它没有在理解，它只是在基于统计进行的预测而已。起码现阶段的大模型它是这样的。这个区别呢，可就太重要了。它能够解释为什么大模型会一本正经的他妈胡说八道。真的有的时候我去，我之前用那个界面的简直了，他妈真的是一张嘴就胡说八道，因为它优化的目标是听起来合理，而不是真的对。你可以不用看懂里头的那个数学公式，但你得给自己建立一个直觉。大模型呢是人类语言统计的压缩体，它不是人类智慧的数字镜像。理解了这一点，你才知道哪儿该信它，哪儿该质疑它，哪儿是他妈绝对不能信的。这个判断力才是用 AI 的差别。都用 AI，但是什么叫更好的利用 AI呢？它不是你背了多少个提示词模板，而是你要学会有判断力。
第三点呢就是单点精专，就是把你的优势推到最高。哎呀，还是麦肯锡的这份报告啊，它里边有个数字呢是非常扎眼的。你看这个啊，能够熟练使用 AI 的这个岗位需求呢，两年里边暴涨了将近七倍。二零二三年呢还只覆盖了约一百万的工人，到二零二五年呢已经覆盖了将近七百万了，到现在呢已经突破一千两百万了。这意味着什么呢？意味着懂 AI 正在从一种稀缺的能力飞速变成一个基础的门槛。而一个东西一旦从稀缺变成普通，它的溢价呢就消失了。所以真正值钱的呢从来都不是会用 AI 这个事儿，而是能用 AI 在哪怕一个非常极窄的领域里边做到这个行当，或者是领域的一个极致，极致到别人很难复制的情况下，这就是单点精专的本质。它不是让你去当一个全才，而是在一个特别具体的切口上深到让人望洋兴叹。什么叫做到极致呢？哎，打个比方啊，这个要求呢不是说你把量化做得有多精，这个不是一个衡量标准，而是什么？而是你可以专攻高频的实研套利，把 CME 的国债期货跟加密货币市场跟永续合约之间，由于两地的物理微观延迟形成的交叉套利的空间呢，摸得他妈门儿清。这种人稀缺到顶级的高频量化基金愿意出四倍的价格来挖。切口越窄，你的护城河呢反而就越宽。
好，我们把前面的东西呢拧成一股绳儿。不管你被调剂到什么天坑，去哪个城市，也不管你学历是高是低，只要你死死咬住他们，他们就是你穿越下个二十年真正有用的东西。大家再看这个，第一件就是模型拆解，说白了就是你能看穿任何一个你正在使用的工具，AI 呢也算在内。你要看穿它的内在逻辑、它的工作方式、它的结构假设以及它的能力边界，而不是会点这个界面，会这个什么 prompt 这些提示词这些玩意儿。为什么这个重要呢？因为历史上每一次的技术跃迁，赢家呢都不是最早用上这个工具的人，而是最早看穿工具机制的人。好比说九零年代那个互联网赢家不是最早上网那批人，是最早想明白互联网会摧毁信息不对称的人。那么放在现在，其实也一样，赢家绝对不是哎最早用 AI 的人，而是最早搞明白大模型的它是一个概率统计机器的人。因为只有这样，你才能知道它什么时候输出的东西哎看起来完全正确，但实际上呢是非常危险的。
第二件重要的事儿呢，麦肯锡也说的非常清楚了，百分之五十七的工作时间理论上都能被 AI 给自动化，而这些活儿呢还有一个共同点，就是大多呢都能被规模化的复制。所以你要干的是在剩下那个不到一半里头找那个还没有被充分攻击的点，然后用时间还有深度在那凿出一个你不可替代的深坑来。第三件是什么呢？就是既然百分之五十七的工作时间理论上都会被 AI 的自动化所取代，人呢其实最喜欢干两件事儿，第一呢就是更好的节省时间。第二呢，就是更好的浪费时间，这就会给很多的服务业，尤其是那种情感服务还有沟通服务的，哎，可能以后你去美个甲呢，找的不是那个技术最好的那个技师，而是什么呢？而是最能唠的那个，最会聊的那个技师。AI 还消灭不了什么样的工作呢？就是得靠在场，靠动手，并且事后呢还得担后果这些工作。麦肯锡那个以人为中心的职业是所有类型里边自动化风险最低的这一部分，在美国的年薪中位数呢，差不多就是七万一千美元，并且呢还会占美国所有岗位的三分之一。
哎，我不知道别人啊，但是我觉得什么呢？尤其是 AI 用多了的时候，哎，你看它吐出那些个字儿，你都他妈特别的烦。后来我总结这是为什么？就是那个言语吧，你看不到情绪，哎，你哪怕是骂我两句也行啊，但就是把情感他妈特别的匮乏。现在我用这个玩意儿，主要就是计算的还是比较多的，还挖数据用专门的 scale 就行了。至于闲下来的时候呢，我宁可跟他妈损友扯犊子，我都不想看这个 AI 界面。最后一个能力也是最重要的，就是复杂系统的编译能力。世界经济论坛呢，把分析性思维还有批判性思维列为二零二五年企业最看重的第一技能。它背后的逻辑就在于，在一个加速变化的世界里边，最值钱的它不是你掌握了多少特定的知识，而是你能多快的应用新的信息去更新你对这个世界的理解。AI 呢能够给你一堆数据，但是呢它根本就说不出来这些数据在一条复杂的因果链里边到底意味着啥。这玩意儿得靠你的脑子自己建模才行。然后 AI 可干嘛呢？可以让它计算检验，检验之后再带入到真实的世界去证实或者是证伪。这部分呢 AI 也做不了，因为它是实践。
所以我想说的东西吧，也不是什么励志啥的，也更不是什么毒鸡汤。同时呢，也不是说想要安慰没考好小伙伴儿，他就是真的。这个世界的游戏规则从来就不是中国那个学校告诉你那一套。中国的这些个垃圾学校特别喜欢干啥呢？就是把考试这个事儿跟人生的做一个经济绑定。什么好好学，什么千军万马过独木桥，什么学成找份稳定工作，然后你就安全了。这套剧本在中国工业化那阵子，哎，也就是九零年代到二零一零年代，基本上也是零的。但是呢，它藏着一个非常大的隐含的前提，那就是这个世界呢得是稳的，得是一成不变的规则呢也是绝对的。那张文凭呢，今天值多少钱，明天还值多少？但是到二零二六年，这个前提已经塌了。中共在他妈疯狂的往回踩油门。大家要知道，文凭的估值也是要靠就业市场给定价的。就业市场一垮，文凭这玩意儿自然就会贬值。但是你真正能够学到的本事，这东西呢虽然没有一个标准化的考试，但是这东西才是每一个人安身立命之本。AI 差不多每十八个月就会把一个行业的底层逻辑重塑一个数量级，可以说现在所有人都在同一个起跑线上。
同时，大家每一个人呢都是这个新规则底下开局的第一批人，这是坏事儿，它也是好事儿。坏就坏在呢，我们谁手里边都没有可参照的剧本，上一代人经验呢基本上没法用，因为上一代人这个经验在 AI 这个变量面前会光速的失效。不过好也好在什么，就是这是一个规则的重置期，每一个重置期恰恰也是历史上最公平那段时间。为什么？因为旧规则的赢家手里边攥的是一堆新游戏里边可能根本就没法用的筹码，而旧规则的失意者呢身上反而没有旧游戏留下那个包袱。所以真正决定你命运的不是这次高考考了多少分，而是接下来这几年你有没有看到这个世界真实的底层逻辑，又有没有那个胆子按照这个逻辑去活。还是那句话，高考这玩意儿说破大天，它也就是个考试。这东西考好了跟没考好，你的人生价值呢都不在这场考试上。还有就是啥呢？就是考好考不好的都把中共那个历史教材还有那个傻逼政治教材一把火给点了。那个逼玩意儿放在家里面太容易招傻了，太令人埋汰了，简直就是戕害思想的源头。虽然呢没啥人信他那个逼玩意儿，但也相当于给自己这个里程呢画上一个感叹号。