前阵子有篇哈佛博士生写的论文在国内火了，作者是SeyedM.Hosseini和GuyLichtinger，经“卫夕指北”编译后，不少打工人和学生都在转发讨论。
这论文里有个观点特戳人，AI对初级岗位的冲击，比高级岗位要大得多，咱先掰扯下啥叫“初级”和“高级”岗位。
不是说职位高低那么简单，初级岗大多是干单一活儿的，比如整理数据、写基础文案、做简单报表，这些活儿有固定流程，AI现在干起来又快又省成本。
但高级岗不一样，得综合考虑好多事，比如定公司战略、协调跨部门项目，还得判断一些模糊的边界问题，这些AI暂时还没辙。
我身边做行政的朋友就吐槽，他们公司现在用AI做月度报表，以前她得加班弄一天，现在AI俩小时就搞定，她现在只能学做数据分析，不然真怕哪天岗位没了。
以前刚毕业的学生，都得从初级岗起步，这阶段像“学徒”似的，跟着老员工学行业规矩，看复杂项目咋推进，慢慢把书本里的知识变成真能用上的本事。
我刚工作那会，就是天天帮前辈整理资料、写会议纪要，半年后才摸透业务逻辑。
但现在AI一来，好多公司算不过账了，雇个新人，要发工资还得花时间教，效率还没AI高，干嘛不直接用AI？
我学弟去年毕业找文案岗，投了几十份简历，好多公司都说“我们用AI写初稿，只招能直接改稿做策略的”，他没经验，最后只能去个小公司，自己边摸索边干，根本没人带。
AI把“新手村”的路堵了，年轻人咋起步？
这问题不是简单缺个工作那么简单，它其实是把年轻人往高级岗走的“第一级台阶”给抽了。
更麻烦的是，这还戳中了教育体系的一个老问题，以前学校默认社会有足够多初级岗，能让学生从“学生”变成“专业人士”，现在这前提不成立了。
以前咱们上学，老师讲知识点、布置作业，最多搞个案例分析。
但这些案例都是提前设定好条件的，比如“假设某产品要推广，预算多少”，可真到职场里，哪有这么多“假设”？可能今天竞品突然降价，明天供应链断了，这些学校里根本没教过。
我邻居家孩子学市场营销，在学校做的案例拿了高分，到公司实习，面对用户突然不买账的情况，直接懵了，连怎么调整推广方案都想不出来。
现在学校里的实践，跟真刀真枪的职场比，差得不是一点半点，而且AI还在不停“拔高”对人的能力要求。
以前咱们能力像个金字塔，底层是处理信息、执行任务，现在AI把底层给削平了，人得往上层走，得会“定义问题”。
比如在没人做过的领域，发现值得解决的需求，还得会跨领域整合，比如做一款智能硬件，既得懂技术又得懂市场，更得有“心力”，比如带团队扛压力、敢承担风险。
可这些能力，哪是刚毕业的年轻人能有的？这就好比让刚学会开车的人直接去开F1，根本不现实。
想破局？“虚拟职场”或许是条新路子
既然真实职场里的“学徒岗”少了，有人就想了个招，搞个“无人公司”模拟器，相当于建个虚拟的“职场世界”。
这个世界里有完整的规则，比如做新消费品牌，就有虚拟的电商平台、供应链，做硬科技，就有虚拟的研发实验室、物理引擎。
学生不用再按班级上课，而是组队开虚拟公司，扮演CEO、产品经理这些角色，一起做项目、应对问题。
MIT去年就搞了个类似的实验室，有学生组队做虚拟智能音箱，想开发新功能时，系统会自动推相关的知识，比如电路设计、自然语言处理的教程，不用再按课程表学。
他们还得应对“突发情况”，比如虚拟的原材料涨价、竞品推出更便宜的产品，这些都跟真职场一样。
我觉得这挺好，学生在里面犯错不用赔钱，还能实时收到反馈，比在学校里做假案例管用多了。
国内也有学校在试，比如某职业学院搞了个虚拟智能制造系统，学生扮演厂长、工程师，处理设备故障、订单变更这些事。
听说从哪出来的学生，就业率比以前高了不少，因为他们早就摸透了生产流程里的坑。
不过这事儿也不简单，得需要计算机、经济学、社会学这些领域的人一起搭系统，还得花不少钱。
面对AI的冲击，咱总不能还守着老一套教育模式吧？以前老师是“教书的”，以后可能得变成“设计虚拟环境的”，帮学生在虚拟世界里练真本事。
这篇哈佛论文揭示的不只是就业问题，更是在提醒咱们，AI时代，职场和教育都得换个玩法了，初级岗减少不是暂时的，教育要是还不跟着变，年轻人找工作只会越来越难。
虽然“虚拟职场”现在还像个“设想”，但只要方向对，慢慢完善，说不定就能成为年轻人应对AI冲击的“新台阶”，毕竟AI在进步，咱们的成长方式，也得跟着升级才行。
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