民智漫谈
作者：张乐晨，民智国际研究院研究助理
（正文约3300字，预计阅读时间12分钟）
前段时间，陈鲁豫与蔡磊的一段访谈在社交媒体引发广泛关注。
访谈的最后，鲁豫替许多年轻观众问了一个问题：现在的年轻人并非不想努力，而是看不到方向、找不到机会。她想听听蔡磊会说什么。
蔡磊回答说，过去那条 “考上好大学、进个好单位、按部就班往上走” 的路径，正在被 AI 和剧烈的科技变革一点点瓦解。紧接着他话锋一转 “这恰恰是你们的时代” 。
“工具的进化给了后来者弯道超车的机会。”他说，别被 “过去怎么成功” 困住。那些方法失效了，意味着你们不必沿着别人的老路走，反而可以重写规则。
▲（ 图源 / 四川观察）
年轻人最大的资本，就是试错的时间和重新开始的勇气。
过去几十年里，人们习惯了一条清晰的人生路径：考上一所好大学，进入一个好单位，按部就班地向上走。这条路径当然不完美，但它提供了一种确定的预期。
而今天，这种预期正在被两股力量同时动摇：经济结构的调整，和 AI 技术的加速迭代。
ChatGPT 出现不到三年，AI 已经能撰写报告、生成代码、通过专业考试、翻译多国语言。那些曾经被认为需要多年训练才能掌握的技能，正在被大模型以极低的成本复现。
人们开始焦虑：当一个工具几乎无所不能的时候，人还能做什么？当旧的路径正在瓦解，新的方向尚未显现，年轻人感到困惑与迷茫，几乎是不可避免的。但困惑并不等于停滞。正如蔡磊所说，路径的失效同时也意味着规则的松动。
▲（ 图源 / Nexford University）
过去认为唯一正确的路正在变得不那么唯一，而那些无法被AI替代的能力正在被越来越多人重新看见。
世界经济论坛《 2025 年未来就业报告》基于对全球 22 个行业、超过 1000 家主要雇主的调查显示，到 2030 年，39% 的劳动者核心技能将发生变化。
与此同时，企业最看重的核心技能排在前列的，是分析性思维、韧性、灵活性与适应性、领导力与社会影响力、创意思维，这些恰恰是难以被编码和自动化的人文素养类能力。
北大国发院与智联招聘联合发布的《 2025 年人力资源发展趋势报告》也指向相似的结论：51.6% 的有招聘计划的企业提高了招聘中的软技能要求，强调更广阔情境中的能力，随着 AI 能够胜任越来越多的基础性任务，企业越来越依赖人类员工的软技能。
▲（ 图源 / SAGE University Bhopal ）
当技术不断替代重复性劳动，那些依赖理解、判断与共情的工作正在被重新估值，这是否是属于文科生的黄金时代？
今年全国一卷高考作文给出了这样一个问题：词语是表达思想情感的载体，也是展现社会生活变化的窗口。青年是常为新的，在成长过程中，你对哪一个词语的理解发生了变化？
在AI深刻改变知识生产方式的今天，正在发生变化的远不止一个词。我们如何理解价值，如何思辨标准，如何做出判断？
人文社科的训练，恰恰是在每一个层面上提供重新理解的可能，去追问答案背后的理由。
理解：在效率之外，看见价值理性
做一件事之间你是否问过自己“这有什么用”？我们总想以是否有用来衡量一本书，一门课程，一段经历，仿佛只有那些已经预设成功结局和看得见回报的事情，才值得投入时间。
德国社会学家马克斯·韦伯（Max Weber）在《经济与社会》Economy and Society）中，将社会行动区分为四种理想类型，其中工具理性行动与价值理性行动的区分尤为关键。
▲（ 图源 / Spinuzzi）
工具理性决定于对客体在环境中的表现和他人的表现的预期，遵循效率最大化的逻辑，关注如何以最优方式实现既定目标。
价值理性则决定于对某种包含在特定行为方式中的无条件的内在价值的自觉信仰，不问结果如何，只问这件事本身是否值得做。
韦伯的洞见在于，现代社会的理性化进程，本质上是一个工具理性不断扩张、逐渐压倒价值理性的过程。效率崇拜让工具理性几乎垄断了人们对“有用”的定义，一切事情都被纳入量化的表格。
而人文社科的基础训练，恰恰是在工具理性的包围中，为价值理性保留空间。
▲（ 图源 / Vecteezy）
爱因斯坦说：“想象力比知识更重要，因为知识是有限的，而想象力概括着世界的一切。”想象力不是凭空产生的，而是在不同的知识、经验与感受之间，建立起了新的联系。
正因为如此，人始终需要那些无法立即兑现价值的阅读、旅行、交流和思考。它们未必直接解决一个问题，却在一点一点塑造一个人理解世界的方式，也决定了一个人在面对未知时，能够想象出怎样一种新的可能。
我们愿意走向那些暂时无用的地方，在效率之外，仍然相信理解本身的价值。
思辨：跳出标准答案，理解不同立场
应试教育让我们习惯于寻找问题的标准答案；但是进入社会之后，我们会慢慢意识到，很多问题并不存在唯一正确的答案。不同国家、不同文明、不同历史背景下的人，对于同一个问题，往往会形成截然不同的理解。
人大的杨光斌教授近年来提出了 “历史政治学” 的研究范式。历史政治学区别于将历史仅仅视为认识论或方法论工具的传统做法，而是赋予历史以本体论意义。其核心命题是：不同属性的历史产生了不同的政治规律和知识形态。
▲（ 图源 / Simply Psychology）
换言之，国家、民主、市场、主权，甚至优秀、成功、公平这些概念，都不是自然界中天然存在的事物，而是在不同社会的历史进程中不断被建构出来的。
这意味着，社会科学中不存在放之四海而皆准的天然真理。在这个信息茧房日益加固、社交媒体鼓励站队而非理解的时代，当社会陷入非此即彼的争论时，一个经过思辨训练的人，有能力跳出非黑即白的框架，看到问题的复杂面向，理解不同立场的合理性，从而在争论中充当调停者与连接者。
人文社科的思辨训练让我们拥有了 AI 无法替代的思考深度，而这为我们带来的不仅是知识上的优势，更是精神上的自由。
正如北大哲学系系主任程乐松所说，“大多数时候我们都不是被困在生活里，而是被困在固执的认知和混乱的话语之中。”
▲（ 图源 / Maadi Narmer School）
思辨能力能够帮助我们拆解这幅困局，它让你在众声喧哗中保持清醒，在标准松动时不至于陷入虚无，而是有能力重新理解世界、重新定位自己。
判断：以人间温度，弥补算法局限
理解世界、学会思辨之后，最终要回到一个更现实的问题：在复杂情境中，如何做出选择？
现实世界很少给出是非分明的选项。法律条文是清晰的，但执行法律的是人；算法规则是精确的，但面对具体情境的是人。
AI 可以提供数据分析、可以罗列所有选项、可以预测各种后果的概率，但它无法做出最后一步：综合考虑各种因素之后，什么才是此时此刻正确的选择？
安徽省高级人民法院曾报道过一起“柔性执法”的案例。一位被执行人因经济困难长期未能履行判决义务，执行法官没有简单地采取强制措施，而是深入了解其家庭实际处境，多次上门沟通，最终促成双方达成了既合法又合情的人性化和解方案。
▲（ 图源 / Vecteezy）
案件承办人秉持善意文明执行理念，采用人性化的执法方式引导被执行人主动履行义务，通过真诚劝导和深入浅出的释法明理，既保障了胜诉当事人的合法权益，也让被执行人感受到了司法的温度。
司法的价值不仅在于维护法律的权威，更在于 “ 让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义与司法温度，实现法律效果与社会效果的有机统一 ” 。
规则需要被执行，但执行规则的人，永远需要判断的余地；算法可以计算最优路径，却无法判断一个被执行人是否值得被体谅；数据可以评估绩效，却无法识别一个具体处境中的真实困难。
这正是文科训练最终培养的能力。法律教育教人理解条文背后的法理判断，公共管理教人在多元利益中寻求平衡，哲学教人学会反思与批判。
文科生最终被训练的，不是记住知识，而是在复杂情境中做出审慎判断的能力，这正是在 AI 时代所稀缺的。
▲（ 图源 / Ehsaas Psychotherapt ）
更进一步地说，AI的发展本身就需要这种判断力的参与。算法如何避免偏见与歧视，需要伦理判断的介入；产品设计如何真正理解用户的需求与感受，而非仅仅依据数据画像，需要对人性的洞察；人机交互如何兼顾效率与情感体验，需要对人心理的理解。
人工智能的发展必须以人文精神为引领，通过推动算法设计的透明化、公众参与以及全球治理框架的建立，重建公共理性。
这些问题的答案无法仅仅通过代码回答，而需要文科视角参与定义。
结语：以技术拓边界，以人文守初心
AI的发展，并没有让文科失去价值，反而让文科长期以来所培养的那些能力，被越来越多人重新看见。
当知识可以被快速获取，理解便成为新的竞争力；当信息可以无限复制，创造便变得更加珍贵；当算法不断优化效率，人文关怀反而成为最不能缺少的部分。
▲（ 图源 / Easy-Peasy. AI）
蔡磊在采访最后留下一句话：“只要不放弃，四面八方都是前方。”在技术的浪潮中，许多传统岗位正在消失，文科生同样要面对现实压力。
当评价标准在发生改变时，不放弃对人的理解，不放弃对意义的追问，这恰恰是文科生最不可替代的特质。
技术拓展人类的边界，而人文始终提醒人们回望这样做的初心，寻找那些无法被效率定义的价值，才是任何时代都不会过时的人文底色。
撰稿：张乐晨
编务：叶力萌
责编：邵逸飞
图片来源：网 络
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