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　　原標(biāo)題：文科轉(zhuǎn)行后，我終于吃上了時代紅利

　　今年四月春招期間，

　　一些互聯(lián)網(wǎng)公司釋出了“AI人文訓(xùn)練師”的崗位，

　　要求應(yīng)聘者受過文史哲、藝術(shù)等學(xué)科的專業(yè)訓(xùn)練，

　　負(fù)責(zé)“AI的文學(xué)與藝術(shù)表達(dá)訓(xùn)練”、

　　“提升AI的多元智能水平”和“構(gòu)建生動的human-AI交互體驗”。

　　招聘平臺上顯示，正職月薪可達(dá)3-5萬元。

　　招聘軟件上AI人文訓(xùn)練師的崗位

　　要求接受過系統(tǒng)的文科訓(xùn)練

　　這對“絕望”的文科生來說，

　　似乎是一份令人心動的offer。

　　近年來，文科生就業(yè)狀況持續(xù)遇冷。

　　智聯(lián)招聘發(fā)布的《2022大學(xué)生就業(yè)力調(diào)研報告》顯示，

　　文科生就業(yè)簽約率僅為12.4%，

　　遠(yuǎn)低于理科生的29.5%和工科生的17.3%。

　　不少文科生嘗試為自己尋找新出路，

　　激流勇進(jìn)地盯上了作為最新風(fēng)口的AI行業(yè)。

　　根據(jù)智聯(lián)招聘的最新數(shù)據(jù)，

　　今年AI行業(yè)相關(guān)崗位招聘量同比增長超過40%，

　　平均月薪突破2.1萬元。

　　麥肯錫預(yù)測到2030年，

　　中國的AI專業(yè)人才缺口可能高達(dá)400萬人。

　　一條對話了五名文科背景的年輕人，

　　他們分別處在進(jìn)入AI行業(yè)的不同階段，

　　從事著AI模型工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、新媒體運營等不同崗位。

　　我們聊了聊他們的轉(zhuǎn)行之路和對于行業(yè)的思考。

　　編輯：唐 詩

　　責(zé)編：魯雨涵

　　陳柳陽第一份實習(xí)位于北京中關(guān)村

　　附近聚集了月之暗面、智譜、百川智能等十多家AI獨角獸企業(yè)

　　1985年，蘋果創(chuàng)始人喬布斯在演講中提到他對未來的希望——

　　“當(dāng)下一個亞里士多德出現(xiàn)的時候，我們可以用計算機(jī)捕捉到亞里士多德的基本智能，這樣有一天，學(xué)生們不僅可以閱讀這位亞里士多德的著作，還可以向他請教問題，并且直接得到回答。”

　　三十多年后，喬布斯的愿景以“AI大語言模型”之名被實現(xiàn)了。2022年11月30號，ChatGPT上線，兩個月內(nèi)，月活用戶數(shù)量快速達(dá)到了1億，成為了大眾對于AI的第一想象。

　　彼時的00后陳柳陽還是一名管理學(xué)大四學(xué)生，他在第一時間使用ChatGPT過后，覺得“像魔法一樣，對我吸引力非常大”。

　　當(dāng)時，他已經(jīng)保研去了中國科學(xué)院大學(xué)繼續(xù)讀管理學(xué)，但他決定之后朝著AI大模型的方向發(fā)展，“就算我在AI大模型公司做人力資源管理、商務(wù)之類的工作，也比其他公司的同類型崗位強(qiáng)。”

　　社交平臺上“文科轉(zhuǎn)碼”的話題有超過4400萬瀏覽

　　95后班布是主要關(guān)注科技領(lǐng)域的編輯，一直跟進(jìn)AI以及AIGC（人工智能生成內(nèi)容）相關(guān)的新聞。

　　在近些年的科技熱點中，元宇宙、區(qū)塊鏈、NFT（非同質(zhì)化代幣）這些新風(fēng)口“讓人有些看不懂，也少有科技巨頭持續(xù)大額投資”，但是“AI是大家共識看好的行業(yè)”，班布萌生了想要轉(zhuǎn)行的想法。

　　2020年英碩畢業(yè)后，班布曾經(jīng)進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)大廠工作了一年，似乎趕上過時代的風(fēng)口。但是她發(fā)現(xiàn)，85后的員工已經(jīng)占據(jù)了公司的核心位置，核心團(tuán)隊的崗位也基本飽和了。之后入職的95后年輕人大多只能做比較邊緣的業(yè)務(wù)，“像教育線，后來互聯(lián)網(wǎng)的紅利過去，這些線就被裁了。”班布想，“一代人有一代人的機(jī)會”，互聯(lián)網(wǎng)大廠屬于上一代，或許AI屬于新一代。

　　左：Sophia以一等學(xué)位畢業(yè)于杜倫大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)項目碩士

　　右：在當(dāng)雅思老師時，Sophia的口語成績達(dá)到8分

　　比起陳柳陽和班布是受到ChatGPT的感召而產(chǎn)生了轉(zhuǎn)行的動力，Sophia和小樂兩名英專生的“AI時刻”顯得更為誤打誤撞和先驗。

　　95后Sophia自詡“從小學(xué)習(xí)普通”，起初學(xué)的是英語和文學(xué)專業(yè)，后來轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)科學(xué)。今年是她在一家英國科技公司工作的第三年，辦公地點位于倫敦最貴的寫字樓。

　　2020年，Sophia在比利時念完世界文學(xué)史碩士，回到蘭州老家的當(dāng)雅思老師。因為疫情，線下的雅思考試經(jīng)常被取消，可以線上進(jìn)行的多鄰國英語測試變得流行。

　　在備課的時候，Sophia發(fā)現(xiàn)多鄰國線上測試比雅思更難。雅思可以通過答題技巧提分，但多鄰國測試行不通。因為后者題庫更大，而且題目是機(jī)器出的，會自適應(yīng)答題者的水平，答對的越多，拿到的題目會越來越難。

　　出于好奇，Sophia查到多鄰國出題用的是機(jī)器學(xué)習(xí)算法、自然語言處理等技術(shù)，“我當(dāng)時就對這個領(lǐng)域產(chǎn)生了興趣。”

　　同時，雅思老師的工作也讓她感到疲憊。Sophia的雅思口語得分能達(dá)到8分，在蘭州屬于少見的高水平，經(jīng)常被機(jī)構(gòu)當(dāng)作宣傳的噱頭。但是，她能夠得到的報酬并不對等，一個小時的課，“機(jī)構(gòu)夸張的時候收學(xué)生六七百塊錢，但到老師手上只有一百多。”

　　綜合考慮之后，Sophia決定一邊工作一邊自學(xué)編程語言Python，再去英國讀一個數(shù)據(jù)科學(xué)的碩士。

　　小樂的第一個碩士就讀于劍橋語言學(xué)項目，其中包括計算語言學(xué)課程

　　2018年，小樂通過外語類保送政策進(jìn)入Top2學(xué)習(xí)英語。那時，英語專業(yè)的就業(yè)狀況已初現(xiàn)頹勢。小樂的同學(xué)們達(dá)成了潛在的共識，“大家進(jìn)入這么好的學(xué)校，基本都想著轉(zhuǎn)行”，多數(shù)人選擇轉(zhuǎn)去金融行業(yè)。

　　在嘗試商業(yè)分析的工作之后，小樂放棄了商科。她發(fā)現(xiàn)自己的性格并不適合從事商科，更根本的原因是，“這種工作對社會產(chǎn)生的價值不是我想要的。”

　　由于學(xué)校不限制跨專業(yè)選課，小樂根據(jù)自己的興趣選了一些計算機(jī)學(xué)院的課，譬如編程語言C++、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能。

　　在原本英語專業(yè)的選課中，小樂也放棄了文學(xué)和翻譯方向的課程，選擇了她覺得比較有意思的語言學(xué)。這為她后來申請碩士項目的方向——計算語言學(xué)，埋下了伏筆。

　　陳柳陽的實習(xí)地點位于清華科技園，他的工位看出去的景色

　　取決于理想崗位的不同和自身技術(shù)基礎(chǔ)的差異，站在AI門外“程門立雪”的文科生們走上了不同的轉(zhuǎn)行之路。

　　AI行業(yè)的核心是算法和技術(shù)工作，但是落到實際的應(yīng)用環(huán)節(jié)，整個產(chǎn)業(yè)鏈還需要產(chǎn)品經(jīng)理、運營、商務(wù)等職能。對于這些崗位來說，除了可遷移的技能以外，應(yīng)聘者更需要的是體現(xiàn)自己對AI行業(yè)的了解。

　　2024年夏天，班布辭去內(nèi)容編輯的工作。由于對科技行業(yè)有著長期和深入的觀察，在面試了幾家AI公司后，她很快成為一家AI獨角獸公司的新媒體負(fù)責(zé)人，工資也有了可觀的漲幅。

　　但是，如果想要從事更接近行業(yè)核心的工作，比如機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師、自然語言處理工程師、圖像識別工程師等職務(wù)，則需要花費更多的時間與精力去補(bǔ)足技術(shù)的基礎(chǔ)，積累經(jīng)驗。

　　陳柳陽的深度學(xué)習(xí)課程筆記

　　2023年9月，陳柳陽開始在中國科學(xué)院大學(xué)讀管理學(xué)研一。為了提升對AI技術(shù)的了解，他選修了計算機(jī)研究所和自動化研究所的課程，比如深度學(xué)習(xí)算法和大模型預(yù)訓(xùn)練。

　　但是，想在北京得到一份AI實習(xí)并不容易，因為之前沒有相關(guān)的工作經(jīng)歷，打不過清北的和科班出身的學(xué)生。

　　到了2024年4月，陳柳陽刷到自己十分向往的AI大模型產(chǎn)品Kimi舉辦了prompt engineering（指令工程）大賽。他就試著把自己平時用AI讀論文的一整套prompt發(fā)到了小紅書，最后得到了全網(wǎng)第六名。

　　有了這些鋪墊，陳柳陽終于收到了實習(xí)機(jī)會，去當(dāng)時被稱為“大模型四小龍”之一的智譜做prompt工程師。

　　他的日常工作分為四塊：調(diào)研其他大模型產(chǎn)品、寫程序跑模型、給客戶寫prompt和方案，以及打標(biāo)簽評測模型。

　　陳柳陽寫的一套“用AI讀論文”的prompt

　　在社媒分享上，經(jīng)常能聽到“避雷打標(biāo)簽這種dirty work”的聲音，但是陳柳陽并不認(rèn)為做數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作是毫無意義的。

　　對于AI門外漢的普通人來說，“數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作能讓你了解什么是prompt、如何評價一個大模型的能力好壞、大模型的輸入和輸出之間的邏輯和規(guī)則等等”。在工作中還會接觸到很多大模型算法工程師、產(chǎn)品經(jīng)理，“你在和他們的溝通中其實也能夠為下一份求職做準(zhǔn)備。”

　　陳柳陽還聽說，像DeepSeek這樣對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高的公司，會專門請北大中文系的學(xué)生制定數(shù)據(jù)標(biāo)注的評判標(biāo)準(zhǔn)，給實習(xí)生開到550塊一天的工資。

　　模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)質(zhì)量上去了，模型最終的性能才會表現(xiàn)得好，“我覺得這是DeepSeek能在成本如此低的情況下獲得很好的模型表現(xiàn)的原因之一。”

　　陳柳陽為一家企業(yè)做大模型使用培訓(xùn)

　　Prompt工程師實習(xí)結(jié)束后，去年年底，他比較順利地進(jìn)入字節(jié)跳動做AI產(chǎn)品經(jīng)理的實習(xí)。在把自己從0基礎(chǔ)文科生一步步找到AI實習(xí)的經(jīng)驗貼發(fā)在小紅書上，他的私信里也涌入不少想要求職咨詢的人。

　　在他目前經(jīng)手的四個案例里，有兩個文科專業(yè)的研究生成功去做AI產(chǎn)品運營了。陳柳陽始終覺得，對于普通人來說，“先上車，再選座”，行業(yè)對了或許更加重要。

　　2024年年底，為了求職，小樂開始在leetcode上密集刷題

　　小樂則是選擇了出國讀碩士，通過與人工智能相關(guān)的學(xué)歷得到了一張入場券。今年年初，她入職了一家互聯(lián)網(wǎng)大廠做AI大模型工程師。

　　最艱難的階段恰恰是出國讀碩士前。她時常會因為轉(zhuǎn)碼的選擇產(chǎn)生自我懷疑，“我還要堅持嗎？我這么堅持有意義嗎？”因為她的身邊很少有志同道合的同學(xué)，也很難得到家人的支持。

　　每次一個人去上數(shù)學(xué)或者計算機(jī)的課，老師和其他專業(yè)的同學(xué)都要問她，“你是學(xué)英語的，為什么來上這個課？為什么不去當(dāng)翻譯？”語氣里有時是單純的好奇，有時是獵奇和戲謔。

　　在大一、大二的時候，因為選修微積分這些比較難、賦分比較低的課程，小樂的績點被同專業(yè)的同學(xué)拉開不少，因此“心態(tài)有點崩了”。家里人也會問她，“你在搞什么？好好學(xué)英語就行了，整天學(xué)其他課有什么用？”

　　轉(zhuǎn)碼成功之后，她根據(jù)自己的經(jīng)驗，在網(wǎng)上分享了一條“從0到1的文科轉(zhuǎn)AI極簡攻略”。直到今天，她仍舊能看到潑冷水的話，比如“現(xiàn)在才轉(zhuǎn)碼已經(jīng)來不及了、非常不明智”。不過，她已經(jīng)不再懷疑自己的選擇，認(rèn)定了這份自己喜歡且對世界或許有意義的事業(yè)。

　　Sophia（中）和同事一起參加Women in Tech峰會

　　進(jìn)入AI行業(yè)，不單單意味著工作內(nèi)容和薪酬的變化，還意味著不同的行業(yè)水溫。

　　2022年，公孫大娘從清華新傳專業(yè)研究生畢業(yè)，以選調(diào)生的身份進(jìn)入體制內(nèi)工作。她發(fā)現(xiàn)，整個工作氛圍潛移默化地傳達(dá)著“要學(xué)會拍馬屁、處好人際關(guān)系、在酒桌上有眼色”的觀念，但她并不想那樣做。

　　因為體制內(nèi)工作穩(wěn)定、福利制度完善，所以在公孫大娘辭職時，她的領(lǐng)導(dǎo)對她說，“你可能再也找不到這么好的工作了。”但是那種工作的挑戰(zhàn)不是她想要的，她也“不想再這樣沒有任何自己價值地活著。”

　　今年春天，憑借著對AI應(yīng)用的重度使用和對行業(yè)資訊的了解，公孫大娘成功進(jìn)入一家AI初創(chuàng)公司做市場營銷工作，稅前收入是選調(diào)生時期的三倍。

　　這家公司的規(guī)模不大，大約二十幾名員工，氛圍與體制內(nèi)完全不同，“比較像硅谷創(chuàng)業(yè)公司，鼓勵創(chuàng)新，說錯了什么也沒關(guān)系。”

　　老板會和所有崗位的員工討論產(chǎn)品，常常看到一個新資訊就會分享給公孫大娘，“在我提出自己的觀點之后，他又會追問怎么應(yīng)用在我們自己的產(chǎn)品上，這會推著我不斷地去思考。”

　　在工作中，她從頭開始學(xué)習(xí)自己不了解的金融知識，也能接觸到許多專家，譬如聽斯坦福物理系的教授討論AI的基準(zhǔn)性能測試、AI如何協(xié)助科研。在她看來，“我這人正需要這種不斷的新刺激、新挑戰(zhàn)。”

　　然而，并非所有AI公司都有著如此友好且積極的氛圍。

　　班布現(xiàn)在工作的AI獨角獸公司經(jīng)常需要加班

　　班布覺得目前公司的氛圍更像是以前待過的互聯(lián)網(wǎng)大廠，“工作比較高壓，有大小周，晚上經(jīng)常要加班到12點之后。”在上下班等電梯的時候，班布曾經(jīng)聽見其他部門的同事討論了好幾次：“太累了，什么時候能拿n+1的賠償走掉？”

　　從ChatGPT面世，再到今年年初DeepSeek破圈，AI行業(yè)仍在高速發(fā)展。對于剛剛搭上AI這艘快艇的年輕人來說，如何不被甩下成了新的目標(biāo)。

　　“多模態(tài)”是AI發(fā)展的大勢所趨，這種技術(shù)將能處理更多種類型的數(shù)據(jù)，包括文本、圖像、音頻或視頻。谷歌報告預(yù)計，全球多模態(tài)AI市場規(guī)模將在2025年達(dá)到24億美元，到2037年底達(dá)到989億美元。

　　在字節(jié)跳動做AI產(chǎn)品經(jīng)理實習(xí)時，陳柳陽的工作正是與 AI的多模態(tài)功能有關(guān)。以往，用戶向AI大模型搜索東西一般用的是文字，為了讓用戶也能用圖片進(jìn)行搜索，具有多模態(tài)能力的向量數(shù)據(jù)庫這一技術(shù)被引入。

　　在陳柳陽上崗的第一天，他的正職要求他能用代碼跑通向量數(shù)據(jù)庫的所有功能。因為只有簡單的代碼基礎(chǔ)，陳柳陽很難看懂那么復(fù)雜的程序。作為整個組唯一的文科生，他也不好意思麻煩其他忙碌的同事，“每天都處在絕望之中，生怕趕不上進(jìn)度。”

　　入職的第一周，陳柳陽就在工作的間隙一句一句代碼地去問ChatGPT和豆包。那一段的自學(xué)經(jīng)歷過得非常艱難，讓他一度想要放棄，“周末也在看代碼，好在最終全弄明白了。”

　　Sophia參加倫敦的科技展會，了解最新行業(yè)動向

　　Sophia回到杜倫大學(xué)分享工作經(jīng)驗

　　在倫敦打工人Sophia的觀察中，計算機(jī)行業(yè)的風(fēng)向變得很快，上岸的難度越來越大。

　　疫情期間那幾年，“數(shù)據(jù)科學(xué)突然爆火，很多沒什么背景的人都找到工作了。”Sophia正是在讀完數(shù)據(jù)科學(xué)的碩士后，得到了一份數(shù)據(jù)科學(xué)家管培生的工作，“有我努力的成分在，但那時候行業(yè)沒那么卷，我運氣也好。”

　　三年后，她的崗位已經(jīng)轉(zhuǎn)換成了機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，AI大語言模型就是機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的超級成果。Sophia的同事里有牛津的博士，在倫敦國王學(xué)院做過數(shù)學(xué)老師，“現(xiàn)在不一樣了，沒點research背景或者AI經(jīng)驗，跳槽和升職非常困難。”

　　最近，Sophia在下班和周末的空閑時間通過GitHub研究模型、看YouTube視頻開始自學(xué)AI最新的趨勢——AI Agent（人工智能代理），一種能夠自主理解、規(guī)劃決策、執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的智能體。未來可能的設(shè)想有，用戶告訴AI Agent自己想買什么東西，它就會下單把東西外送到家。

　　Sophia想通過新技術(shù)找到新機(jī)會，跳槽去做行業(yè)前沿的工作內(nèi)容，“從計算機(jī)學(xué)科發(fā)paper的速度就能看得出來，這個行業(yè)發(fā)展得非?？欤绻以僭诂F(xiàn)在的公司干兩年，那可能就徹底被市場淘汰了。”

　　偶爾，班布會懷念以前內(nèi)容編輯的工作，每周有三天可以居家辦公，同事之間的關(guān)系像是朋友。

　　她也會想，其實任何一個行業(yè)都不是文科生就業(yè)焦慮的解藥，最終的解藥應(yīng)該是找到自己擅長的能力，并且這種能力在真實市場中能夠被可持續(xù)交易，或者是在一家公司里找到自己不可替代的位置。