当AI能够批量生成代码、撰写报告、设计图案，那些曾经让大学生们熬夜苦练的“硬技能”，价值正在被重估。

深夜，北京某985高校的图书馆里，灯火通明。大二学生陈铭盯着电脑屏幕上自动生成的代码，陷入了沉思。这是他刚刚用AI工具完成的一个小程序作业，完美通过了基础测试。

“老师会给我高分，但我自己真的学会了吗？” 这个疑问盘旋在他脑海，久久不散。

不远处，他的同学正在用AI修改简历，润色求职信，一键生成面试准备材料。技术让一切变得高效，却也让人感到某种深层的焦虑。

当“铁饭碗”思维遭遇AI革命

“如果我是刚入学的大一新生，我知道这个时代和我父辈完全不同。”

张予彤，（开发公司）的高管，坐在会议室里平静地说出这句话。窗外，北京中关村的灯火与十五年前并无二致，但窗内的对话，却关乎着完全不同的未来。

“过去把题做好、GPA刷高，毕业出国或找工作都不成问题，这一辈子就稳了。但现在AI带来这么多变化，过去的路径不复存在了。”

她的描述精准击中了许多人的不安。那种“好好读书就能有好工作”的线性逻辑，在AI掀起的非线性变革面前，正在失效。

但张予彤的语调中没有恐慌，只有清晰的分析与务实的建议。

生产力跃迁：从“工具操作员”到“策略驾驭者”

“核心是生产力的跃迁，”她解释道，“每次生产力大幅提升，人都会从旧工作转向新工作。”

农业革命时期，农民离开土地进入城市，催生了服务业等全新行业。AI时代遵循着同样的规律，只是变革的速度前所未有。

在她所在的企业内部，新职业已经悄然诞生。“现在有不少人专门负责大模型训练、打造核心高质量数据，大家戏称自己是模型的‘爸妈’，本质是持续‘喂养’不断生长迭代的人工智能。”

放眼全社会，她预测未来会涌现大量“一人公司”。“如今依托AI，一个人就能全栈式完成全链路工作，不再依赖庞大团队。”

这不仅是生产方式的变革，更意味着更多人有机会挣脱组织束缚，去做自己真正热爱、有价值的事。“AI不是单纯替代岗位，而是在重塑生产形态、创造全新就业机会。”

企业招聘：当学历和专业都变成“标签”

月之暗面有一个备受关注的“Kimi穿越计划”，在招聘中似乎不看学历、不看专业。这在传统招聘逻辑中几乎难以想象。

“学历、专业都只是标签，”张予彤直言不讳，“而人的特质、天赋、热情、长板是无法被标签化的。”

她们的招聘不是按岗位找人补缺，而是根据人的特质匹配适合的方向，核心只看两类稀缺能力：

一是具备原创思考与创新能力，能提出真正好想法。“AI只能基于现有规律输出内容，无法诞生原创性、突破性思考，这类能力极为稀缺。”

二是拥有偏执钻研的韧劲，敢于持续试错疯狂实验。“很多人有好想法，但尝试十次失败就放弃；而优秀人才愿意为一个好想法坚持尝试上千次。”

如何识别这样的人？没有捷径。“更多还是靠深度交流。看他平时关注什么信息、想什么问题、关注什么AI产品。”如果一个人说出来的还是“去年的旧认知”，“那我们开玩笑说‘AI一天，人间一年’——那他吸收的信息量可能没那么大”。

给学生的生存指南：四项核心准备

面对台下商学院教授“该如何培养学生”的提问，张予彤给出了直接而实用的建议。

首先，要成为AI的“深度用户”。 还要能感知每一代模型的能力边界：哪些事它还做不了，哪些已经比人做得更好，哪些需要人与模型共创。

“就像当年我们无法想象没有手机、电脑一样，这些工具本质上是在延伸人的能力，而非替代。被替代的只是工作中可替代的部分，比如重复执行、信息处理、计算编程、部分设计执行。”

其次，培养“AI视角思考”的习惯。 做任何事都多思考：如果让AI来做，它会用什么逻辑、什么方式？“除了人与人的共情，还要培养人与AI智能体的共情。”

目前聊天、开会、支付、身份验证、数据授权等基础设施都是为人类设计，并未适配AI智能体。用模型视角重新思考人和AI的分工、重构做事逻辑，往往能产生意想不到的突破。

第三，珍惜校园人际资源，建立人与人的深度链接。 “人与人的共情、深度沟通是AI永远无法替代的，也是终身受用的财富。”她甚至建议学生可以从大一就争取进入AI企业实习，提前接轨行业。

最后，以开放心态动手实践。 她强调不要停留在观点和观察层面。“很多深刻的认知，是在动手中形成的。”

与AI共舞：驾驭而非依附

当被问及学生使用AI时易出现的幻觉、数据失真等问题，张予彤的回答务实而坚定。

“AI幻觉是大模型固有属性，无法彻底消除，只能通过方法规避优化。使用AI要坚守底线：人驾驭AI，不做AI的附庸。”

她建议建立人类校验逻辑：采用多方交叉验证、依托权威信源、多轮迭代提问、落地实操校验的方式，用人类判断标准审核AI输出，就能大幅降低出错概率。

对于那些担心算力Token有限的在校生，月之暗面提供了免费额度，降低学习门槛。“招聘中相比现成的硬实力，我们更看重AI原生思维和主动探索热情。”

比起熟练使用工具，她们更欣赏愿意思考人机协作逻辑、串联跨领域知识做创新实践的年轻人。她建议在校生组建学习小组，抱团探索AI落地场景、完成实战项目，“实践沉淀的思维和经验远胜过纸面成绩”。

在不确定中锚定价值

采访结束时，张予彤分享了一个观察：现在企业内部，已经很少有人能想象工作中不用AI。“接下来会进入一个‘agent-human collaboration’的时期。”

真正的瓶颈，从技术实现转向了价值判断。“AI可以轻松生成几百万行代码，但人类要消化、理解、检查逻辑关系，反而是更大的工作量。”

这或许指向了AI时代人类价值的核心锚点：在无限的生产力中，做出有限而关键的判断。 在海量的输出中，识别出真正有价值的方向。

窗外，城市的夜景依然璀璨。图书馆里，陈铭关掉了AI辅助工具，开始一行行阅读、理解那些自动生成的代码。他知道，工具能完成作业，但只有理解背后的逻辑，才能完成属于自己的成长。

✅ 研发类：人工智能训练工程师、算法工程师、研发工程师

✅ 应用类：人工智能应用工程师、AIGC 应用工程师、AI 智能体应用工程师

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招生截止时间：6月11号17：30

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考试时间：6月18号9:00-21号18:00（共计4天）

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详询马老师：135-2173-0416

在这个被AI重新定义的时代，最大的确定性或许正是：那些无法被标准化、无法被简单替代的人类特质——原创、共情、坚韧、判断——正在成为最稀缺的通货。