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如果你听到北大或清华的某个顶尖专业或院系突然宣布关闭，会有什么感想？但在AI时代，类似的事件正在发生。
前段时间，被誉为“翻译界哈佛”的蒙特雷国际研究院宣布将于2027年关闭。这所成立于1955年的学院，曾培养了大量服务于联合国、欧盟以及众多跨国企业的翻译人才。
官方给出的关停理由是学生申请人数骤减，财务赤字严重。如2025年，在校生约440人，远低于最初定下的850人的目标。
或许他们不愿意承认，但我认为，蒙特雷国际研究院就是因AI冲击而被迫关闭。
而学校的关闭更反映了职场的现实。这表明了一条关于未来职业安全的底层规律：凡是可以被数据化、模式化、大规模复制的人类经验和技能，终将被AI学会并取代。那么，究竟怎么实现自身职业生涯的安全呢？今天的文章就来深入地聊聊。
首先，我觉得，现在需要总结一下哪些职业是危险的，为大家的求学和就业提供参考。
蒙特雷学院的衰落只是开始，未来但凡会被AI取代的工作，其背后的学校或教育学习管理机关都将陷入危机。
过去，人们习惯用脑力或体力来划分职业的安全等级。认为体力劳动容易被机器替代，而且随年纪的增长，体力会不断下降。而脑力工作更难替代，受年龄的影响也较小，相对安全。
翻译看似是复杂的脑力活动，本质上却依赖海量语料的模式识别和经验积累。当AI可以在极短的时间内学会这些模式和经验时，人类翻译者自然就会被替代。
其实，自2010年左右谷歌翻译普及以来，机器翻译的采用率就慢慢的升高。在2010-2023年间，也就是这波AI浪潮之前，美国已经有约2.8万个翻译就业机会消失。
据业内人士透露，ChatGPT3.5出现前后的一年，千字的翻译稿费更是直接腰斩。
如今同声传译的AI翻译机或耳机更是普遍应用于商务谈判、旅游出行等场景中，人类翻译者最后一块自留地也受到了AI的极大挑战。
就业市场的变化也慢慢传导到教育的层面，而顶级学府往往反应最慢。在蒙特雷学院之前，已经有大批翻译的专业默默关停了，不少教师被裁。
翻译还只是就业人群的一小部分，美国的专职翻译人员只有8万左右，中国的从业者粗略估计可能在50~100万人。但AI要替代的远不止这些。
比如财会领域中，记账、报表核对等工作流程化强、规则明确，就极易被AI取代。
今年5月，四大会计师事务所之一的普华永道宣布裁员1500人。安永也在上半年进行了多轮裁员，累计裁掉超1400人。特别是，和以往要招聘大量毕业生做基础工作不同，AI接管了许多初级的财会任务，导致毕业生招聘需求下降。
所以，我认为，应该把职业的安全界限划得更清晰一些：那些经验型和知识型的工作，都大概率会被AI取代。
一旦这些知识和经验可以转化为数据和规则，并可以被AI学习和总结归纳，再进一步低成本地大规模复制，那么人类脑力工作者必然难以与之竞争。
我觉得，如果按照以前的分类方式，很难说哪个工作是安全的。但我有个比较另类的评判标准：越老越吃香。
同时，如果仔细查看就业有关数据，就会发现，哪怕是翻译、财会、市场营销等所谓AI时代的高危行业，仍然有幸存者。
他们往往对某个领域有基于直觉和体感的深度认知，能突破数据和规则，洞察到那些罕见但又最重要的要点。
就像爱因斯坦能提出相对论，他所依据的不是当时已有的现象和公式，而是源于他能直觉感到的那些传统物理学中的不协调和不完美。
要知道，AI无法通过训练获得这种能力。如果你太依赖AI，甚至还会丧失这种洞察力。
因为哪怕再小企业的CEO，都需要同时考虑各方面因素，做出综合决策，再具体执行，并为最终的商业结果负责。
AI可以是顶级的翻译、程序员、会计等等，但AI无法独立解决现实世界中的复杂问题，因为这样一些问题从来都不是单一领域的。
那么，此时，你要做刘邦，而不是做韩信。因为AI就是韩信，它们带兵确实多多益善，但它们终究要由你来指挥。
越大的成就，越离不开大规模的协作，就不能只处理信息和硬件，而是要处理与人的关系。但人太复杂了，在沟通中，各种非理性且混乱的信息会瞬间扎堆出现，处理好它们需要长期经验和直觉。
我们曾预测，AI来了之后，很多所谓“一人公司”会涌现，但这就从另一方面代表着，价值更加聚集到了这少数的人之上，他们之间的沟通协调变得前所未有的重要。而这件事必然不可能交给AI。
总的来说，这三种能力——察觉缺陷、综合处理问题、复杂协作，说明未来不会被AI替代的人都有一个特点，为目标和结果负责，而不是为流程和命令服务。哪怕是AI没出现之前，这种特质也很宝贵，未来更是人类在AI时代安身立命的根本。
我们的知识也不会融会贯通，无法用于解决综合问题。物理、化学、语文、历史等知识被划分成一个个独立学科，就像物理考卷不会问你牛顿力学三大定律的历史根源。
孩子也没空去培养协作能力。考个好分数，比什么都重要。和同学组个队去开发个小游戏？这太荒度时间了，还不如多刷几道题。但这样的话，孩子自然不知道怎么沟通、怎么样处理冲突、如何建立共识。
但如果是后者，就尽快让孩子花更多时间去寻找自我真正的兴趣和热爱吧，去用真实的问题和项目来驱动他们的学习和实践。只有这样，才能真正让孩子率先开启在AI时代的进化之旅。
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