硅谷最火岗位一年翻一倍，文科生的春天来了？

文科生就业一直是老大难问题，尤其是进入AI时代，大家关注的都是CS、AI，文科生的就业变得更加寸步难行，甚至从最初的人热不看好，到现在已经鲜有人讨论。

但在科技圈内部，另一种声音始终存在，不少科技领域的大人物依然肯定人文社科的重要性。

正如批判大学教育，招高中生的Palantir公司，对高中生员工进行培训的课程不是写代码，而是涵盖西方文明、美国历史和社会运动这些人文社科。

麻省理工学院一位STEM领域专业人士的教授说道：“我认为未来是属于人文学科的。”

而最近，AI 的快速发展，似乎正在为文科生带来新的转机。

1 硅谷最火文科岗位，领英一年翻了一倍

最近《华尔街日报》报道，硅谷科技公司正在拼命寻找会讲故事的人，Chief Storyteller首席讲故事官正在成为科技圈的香饽饽。

就连一家带着军事背景的金融服务公司USAA，不到一年已经招了三个讲故事的人，还在继续招第四个。

过去一年，美国LinkedIn上职位描述中包含storyteller的岗位数量翻了一倍，市场营销类岗位中有5万个提到“讲故事”，媒体与传播类岗位也超过2万个。

企业高管在财报电话会议、投资者日上提到storytelling的次数，更是从2015年的147次，一路涨到2025年的469次。

今天的企业发现，一个好故事不只是用来吸引用户注意力的，它还直接决定了投资者是否买账、客户是否信任、优秀人才是否愿意加入。

尤其是对科技公司而言，技术越来越同质化，产品参数难分高下，真正拉开差距的往往是背后的故事。

说到科技界最会讲故事的人，那一定是乔布斯。他不仅用“重新发明电话”，让Iphone成为伟大的产品，也将产品发布会变成一场科技革命宣言。

更有意思的是，在AI可以批量生成逻辑严密、结构完整、修辞漂亮的文本，讲故事反而成为更稀缺的能力，因为机器可以模仿，但无法复制人类真实的情感。

正因如此，大量文科生重新得到青睐，金融科技公司Chime在招聘故事讲述主管时，收到了500多份简历，其中很大一部分来自传统媒体记者。

这也印证了普利策奖得主乔治·安德斯在《“无用”的文科》中提出的判断：

在数据驱动、技术至上的世界里，真正不可替代的是那些拥有讲故事能力、深度思考能力、跨学科整合能力的“文科生”。

机器擅长生成内容，但不擅长建立信任；擅长优化效率，却不擅长赋予意义。

而这些能力正是文科生的看家本领，AI时代没有终结文科的价值，文科生正悄悄迎来就业春天。

利用AI翻身的文科生，成为AI的韭菜

进入AI时代，很多文科生也曾有过一场自救行动。当传统岗位收缩、各行各业强调技术至上，转向AI就成为一条看上去更安全的出路。

于是大量文科生涌入了转码、数据标注、模型评估等岗位。他们以为自己站在了时代风口，却很快意识到，风口的另一面可能是收割。

演员邵逸凡在一次AI面试后说：“我不是牛马，而是牛马的饲料”，引发关注。

这位拥有宾夕法尼亚大学硕士学历、曾在普华永道就职的高材生，称自己收到了一份来自Mercor平台的offer——一份5小时的试用合约，时薪60美元，远高于市场水平。

具体的工作内容是，完成AI面试官的免费测试任务。

接受offer后她发现，所谓的免费测试任务，更像是一场极致的“知识逼供”：必须提供足够复杂的商业问题，直到让AI卡壳；必须提供独家的“正确答案”，不能套用公开案例；平台甚至会直接索要你的过往项目报告.....

在经历实际耗时远超30小时的“赛博搬砖”后，她看清了真相：所谓的“AI教导合约”，不过是一场用几百美元的快钱，收割数十年专业价值的智力抢劫。

说到底，这份工作的目的，就是用应试者过往的工作经验和专业技能，来训练AI，最后却成了被AI替代的“耗材”。自己，只是被榨干的无数个体之一。

图源：小红书@邵逸凡Yifan

Mercor来头不小，2023年由三名21岁辍学生创立，从AI招聘切入，两年内完成四轮融资，估值从2.5亿美元暴涨至1000亿美元，成为硅谷最年轻的独角兽。

它的“生意经”是通过AI招聘让医生、律师、工程师等高端人才教AI学习，把人类多年积累的专业经验转化为知识资产，然后出售给包括Open AI、Meta在内的客户。

早期OpenAI就在肯尼亚以2美元时薪，雇佣工人从事涉暴力、色情的高危数据标注工作；如今Mercor不过是“换汤不换药”，将收割的镰刀挥向了高端专家。

Mercor之外，我们会发现，很多文科生转入AI，最终干的仍是产业链最底层的工作，他们“出卖”自己的知识和劳动力，“喂肥”了AI，却被AI替代。

比如数据标注员，根据一张图片里的文字框，框好一个只有0.03元；就算手速够快，一分钟能框5-8个，毛利也不过0.24元。

想要日入150元，一天至少要完成5000条标注，几乎是纯体力活，而且甲方还会有各种奇葩的规则，比如精准区分火车是“truck”还是“van”。

如今，数据标注员的门槛也从有手就能做，提升到高学历且有专业知识。

根据外媒报道，Google的承包商招来的AI老师，很多都是经验丰富的作家、有硕士学位的老师、甚至是物理学的博士。

他们的经验和技能虽然具有不可替代性以及高技术壁垒，但也只不过是高薪兼职，是AI的临时文学顾问和专业知识教练。

阿里搭建的“晓天睿士”专家社区，学历要求头部高校硕士起步，行业专家级人才最高时薪可以达到1000元。

字节跳动成立Xpert众包平台，标注者不仅要上传完整简历，还需选择细分专业领域，并通过难度不低的专业测试。

垂直标注则直接对口专业和行业背景，甚至要先过一轮专业笔试，门槛越来越高，岗位却依然处在价值链的底端。

《投喂AI》一书中提到，这是一种新的劳动剥削，AI逐渐侵蚀我们的工作岗位，而AI背后的资本家还想用最低成本获取我们积累的专业知识。

AI时代文科该怎么学，才不会被时代甩下？

单纯反复强调“文科有价值”，已经很难真正缓解家长和学生的焦虑。但是在AI时代，文科到底该怎么学、还能走多远？

一个正在逐渐形成的共识是AI时代的文科教育，正在走向“去知识化”。这里的去知识化，不是不要知识，而是不再把“记住多少内容”当成核心目标。

因为在AI面前，查资料、背概念几乎是零成本的。

正如AI教母李飞飞最近提到，“所谓K12教育，就是让一群十几岁的孩子通过各种应试，做标准答案的教育，这些都应该更新，而且急需更新。因为AI很快速地证明，很多东西是机器可以做到的。再让人去花十几年、几十年的时间，做一大半机器可以做到的事情，这是对人类的一种浪费。”

所以，AI时代真正拉开差距的不再是知识储备的竞技，而是能不能提出好问题、能不能带着批判性思维看待问题、能不能讲述好故事、能不能写出好文章。

这些能力才是人文学科长期训练的真正方向。

另一方面，文理之间的界限正在变得越来越模糊。越来越多自然科学问题，开始进入伦理、社会和公共治理的层面，而这些问题离不开人文视角。

顶尖大学已经率先做出调整，MIT的数字人文学科项目，把计算机技术和历史、文学、语言学结合在一起，学生既学习数据分析，也研究技术如何改变记忆、叙事和权力结构。

这些AI+文科的课程，并不是要把文科生培养成程序员，而是培养一种能和技术对话的人。

文科生即使不写代码，也可以进入科技公司从事产品伦理、科技政策、AI治理、内容与用户理解等更高维度的岗位。

毕业去向也相对多元，有人进入科技公司做信任与政策团队，有人进入咨询、智库或国际组织，还有人选择创业，用技术工具解决具体问题。

从就业角度看，相比早期大量依赖低门槛劳动力的数据标注岗位，近几年增长更快的，是那些需要技术理解+表达判断的复合型岗位。

这类岗位并不要求深度编程背景，却非常看重写作能力、和人深度交流的能力、批判性思维和跨学科理解力，反而更适合文科背景的人。

同时，AI也在放大文科生在灵活就业和人创业上的优势。

写作、内容策划、品牌叙事、知识型产品、教育和咨询服务等都因为AI工具的加入而大幅降低成本，一个人就能完成过去需要团队才能完成的工作。

所以，文科生真正的困境并不在于被AI取代，而在于教育是否停留在旧模式。

如果文科仍只训练记忆和单一学科知识，被边缘化是必然的结果，但如果回归人文学科真正的价值，那么将会成为AI时代最难被替代的能力。