## 刘嘉：用好四象限模型，帮孩子科学选专业

你好，欢迎来到《得到精选》，我是李南南。

今天的内容来自于快刀青衣老师主理的AI学习圈。关于AI这个话题的重要性，其实今天再怎么强调都不为过，就在前几天刚刚落幕的达沃斯论坛上，AI这个话题的热度甚至超过了地缘政治话题。

因为在很多人看来，AI已经不只是个前沿技术了，它在某种程度上正在成为整个社会的新基础设施，从教育到医疗，从运输到制造，几乎每个领域都可以被AI重新加持一遍。

你看，对于这么重要的趋势，我们肯定要紧紧地跟上。那接下来，咱们就听听今天的内容。

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你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

1月26日晚上，我和罗老师邀请了9位教育领域的专家，做了一场长达4个半小时的线上沙龙，话题覆盖了孩子怎么学、家长怎么教、课堂怎么变等方方面面，初衷是希望带同学们看到教育前沿正在发生的变化，给咱们做家长的、当老师的同学一些行动的抓手。

今天这期内容，来自南京大学软件学院副院长刘嘉教授。南京大学软件学院是国内首批35所国家级示范性软件学院之一，刘嘉老师作为副院长，既深耕技术前沿，又长期关注人才培养。原本这场沙龙，我们邀请刘嘉老师亲临直播现场，但因为老师身体抱恙，没能成行。不过，刘嘉老师关于AI时代专业选择的洞见实在太有价值，所以我决定先把这期内容带给你。

刘嘉老师带来了一个非常有分量的洞察：AI时代，选专业的底层逻辑彻底变了。过去我们选专业是在攒“知识包”，未来选专业更像选“责任包”。

那么，“责任包”和“知识包”到底有什么不同？面对AI冲击，孩子的专业到底该怎么选？接下来，我将刘嘉老师的核心分享，原汁原味地呈现给你。

每年六七月的高考志愿季，都是家长的“焦虑巅峰期”。尤其在AI技术日新月异的今天，我们以前觉得稳如泰山的专业，似乎都在摇摇欲坠。既然我们在谈未来，那我就必须先泼一盆冷水：我们必须承认，我们谁也看不清未来。

这两年，全球最顶尖的大脑都在讨论这个问题。深度学习的鼻祖杰弗里·辛顿想了很久，有个建议是“去当个水管道工也不错”；OpenAI的首席执行官山姆·奥尔特曼说，未来十年的变化快到难以想象，很多岗位会消失。大家发现了吗？这些科技巨头讨论的逻辑其实是：什么专业技能在未来不会被AI替代？

但我认为，“什么专业技能在未来不会被AI替代”和“孩子应该选什么专业”是两个完全不同的问题。如果我们只盯着“不被替代”，那我们其实是在玩一场躲避球游戏，而忽略了孩子是一个活生生的人，他需要的是进入社会、参与社会，而不是仅仅为了“不被淘汰”而活着。

我们来看一个案例：放射科（影像科）医生。

早在七八年前，学术界和投资界就达成了一个共识：AI在图像识别上已经全面超越人类。当时不少专家预言，放射科医生这个岗位会在五年内大幅度缩减。逻辑很简单：AI看片子更快、更准、不睡觉、不疲劳，要人干什么？

然而现实却是：从2017年到2026年，全球多数发达医疗体系中，放射科医生的需求不但没有减少，反而持续紧俏。根据Doximity的2025医生薪酬报告数据显示，在美国，2024年放射科医生的平均年薪达到了57.2万美元，比上一年又涨了7.5%。

这个悖论很有意思。AI的技术确实在进步，诊断准确率一年比一年高，但为什么“技术替代”没有导致“岗位消失”？

因为一个岗位的本质，不是由它包含的“技能”定义的，而是由它承担的“责任”定义的。

AI可以完成“读片”这个动作，但它不能为一个生命负责。当图像出现模糊、临床信息出现冲突，或者诊断结果面临伦理博弈时，那个最终签字、面对患者、承担法律和职业风险的人，必须是医生。

你看，AI替代的是工作环节，但专业选择要看的是社会分工中的“责任”。

要理解怎么选专业，我们必须先看清AI对职场底层逻辑的重构。

过去，我们选专业的核心动机很朴素：学习一套稀缺的知识，建立竞争壁垒。这个壁垒来自两件事：信息不对称和学习成本。你掌握了别人不知道的知识，或者你花四年学会了别人学不会的复杂理论，你就有了相对优势。在那个时代，找工作本质上就是“知识在职场中变现”的过程。

但AI时代最根本的变化是，知识平权了。今天，任何一个普通人只要掌握了提示词，就能在几秒钟内获取一个历史问题的全貌、一份复杂法律合同的草拟、一段高效运行的代码，甚至是一篇逻辑严密的分析报告。知识获取的门槛被彻底抹平。

这带来了一个巨大的冲击：知识本身不再稀缺。如果你还抱着“让孩子学一门手艺、攒一脑袋知识”的想法去选专业，那是极其危险的。因为你辛苦攒了四年的“知识包”，可能在AI面前不到一秒钟就被解构了。

当然，其实我在教学中发现，AI时代，底层知识反而更重要。因为它是你提问的深度，一个没有历史底蕴的人，是问不出有深度的历史问题的。所以确切的说，知识不再是壁垒，但它是你驾驭AI的杠杆，没有底层的逻辑，你甚至拿不到AI递给你的时代的金钥匙。

那么，竞争转移到哪里去了？

还是记住这句话：AI取代的是知识门槛，AI取代不了的是交付责任。

过去选专业像选“知识包”，未来选专业更像选“责任包”。专业不再是那一串课程目录，而是你的责任边界。就像前面提到的放射科医生的例子，以后我们要问孩子的不是“你会什么”，而是“你愿意并且有能力为谁、交付什么样的结果，并为此负责”。

那么，既然专业就是“交付”，我们就要看孩子适合在哪条交付链条上承担责任。

社会上的专业交付类型，归根结底可以归纳为一个“四象限交付模型”。我在文稿里放了一张图，你对照着看一下就清晰了。简单来说，四个象限，分别对应四种不同的责任类型。接下来，我就和你一一分享。

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第一种：解释型——意义的交付者

这类专业包括文史哲、法律、管理咨询、部分商科等。

AI能做的是什么？整理文献、撰写初稿、分析判例……

人类要交付的责任是：定义意义与平衡冲突。比如律师，AI可以写合同，但律师要交付的是“在复杂的利益博弈中保护客户”。再比如HR，AI可以筛简历，但HR要交付的是“组织文化的认同感”。

适合这类专业的孩子，往往对人敏感、逻辑性强，擅长用语言构建影响力，愿意通过“说服”和“阐释”来解决问题。

第二种：证据型——真相的交付者

这类专业包括理科、基础医学、社会科学（计量经济学、社会学）、数据分析等。

AI能做的是：跑模型、处理海量实验数据、预测结构……

但人类要交付的责任是：实测验证与定义边界。比如科学家，AI可以给出一个推测，但科学家要交付的是“这个结论是否经得起现实的检验”。再比如医生，医生要交付的是“针对这个具体病人的个性化诊疗共识”。

适合这类专业的孩子，往往比较严谨，对数字和逻辑有洁癖，喜欢刨根问底，愿意通过“求证”和“实测”来回应世界。

第三种：构建型——系统的交付者

这类专业包括计算机软件、土木工程、机械制造、建筑学等。

AI能做的是：生成代码片段、绘制初级设计图、模拟力学结构……

但人类要交付的责任是：闭环运行与系统安全，也就是工程化落地的可靠性。AI生成的东西可能有Bug，但建筑设计师要交付的是“这栋楼在各种极端条件下不会倒”。工程不仅仅是“做出来”，更是“在预算、工期、安全约束下交付一个可运行的系统”。

适合这类专业的孩子，往往喜欢动手，关注效率，对“解决一个具体问题”有极大的成就感，愿意通过“建造”和“维护”来提供价值。

第四种：传播型——情绪的交付者

这类专业包括传媒、广告、艺术设计、心理咨询、市场营销等。

AI能做的是：批量产出文案、生成精美的海报、自动生成视频……

但人类要交付的责任是：情感连接与审美引领。AI可以画出一张完美的脸，但它给不了一个品牌“灵魂”。这类专业的交付物是“人的心智反馈”——你的作品能不能打动人、能不能让人记住、能不能引发共鸣。

这需要孩子具有极强的共情力、独特的审美、对流行趋势的天然直觉。

好，这就是整个四象限交付模型。相信你已经发现，每个象限都有一个共同的特点：AI可以完成技术动作，但最终的责任交付，必须由人来完成。

听到这里，很多家长会说：“你讲的逻辑我懂，但我家孩子才17岁，他自己都不知道自己是谁，怎么选交付链条？”

确实，直接问孩子“你未来想为什么负责”，这太虚了。我们需要一套更简单、更客观、可落地的测评方法。我的核心思路是：在假期的两周内，用两场“模拟交付”，逼出孩子的天赋。

第一阶段：意愿测试（意愿比能力对孩子更重要）

给孩子1-2周的时间，不设主题、形式限制，让他自发完成一个“作品”。这个作品不一定要高大上，但必须是“能拿给别人看的”。

你只需要观察他三个维度（三选二原则）：

第一，自发性。没人催，他自己废寝忘食地在琢磨。

第二，加码性。只是让他写个调研，他自发地去做了采访、加了图表。

第三，分享欲。他做完后，特别兴奋地想拉着你讲清楚他的想法。

如果他在写一篇分析复杂问题的长文，他可能偏向解释型；如果他在自学剪辑、修图，他可能偏向传播型；如果他在倒腾一个复杂的Excel模型或者做小实验，他偏向证据型；如果他在写代码或者搭积木模型，他偏向构建型。

第二阶段：压力测试/能力测试

当意愿初步显现后，家长可以给他一个具体的问题，让他用不同的方式各尝试一次。每次90分钟到120分钟，就是身边的小题目，比如“学校该不该全面禁止学生带手机？”，然后你可以给孩子3个限时任务：

任务一是解释型任务：写一份逻辑严密的倡议书，列出1、2、3条理由，并设计一套管理方案。

任务二是证据型任务：搜集国内外关于手机对青少年大脑影响的研究报告，列出数据对比，得出一个可证明的结论。

任务三是构建型任务：设计一个“手机托管流程”或做一个打卡小程序逻辑，确保手机既不被带进课堂，又能在紧急时刻找回。

评价标准是什么？就是看孩子在哪个任务上展现出了“闭环质量”。也就是说，家长可以看这三个任务，哪个任务孩子做的更像样？更能说服你？更让你惊讶？AI时代，最稀缺的不是“做完”，而是“把最后10%的细节死磕到底”。那个让他愿意花两个小时去完善最后一点细节的任务，就是他的方向。

当孩子把两个阶段任务做完，如果意愿和能力相匹配，那大致的专业范围就出来了。如果意愿和能力不匹配，要么以能力为主，要么可以在意愿和能力中寻找到交叉的学科或方向。比如，他意愿是解释性的，但是他能力是构建性的，那他可以进一步了解计算机学科中偏向软件工程的方向，或者人文社科类中偏向社会/心理/公共政策的方向。

当然，未来的高端岗位往往是杂交的、复合的。比如顶级律师，既要解释性能力也要证据性能力，顶级产品经理既要构建能力也要传播能力。孩子也是一样，家长可以鼓励孩子寻找“主交付+次要交付”的组合模式，未来十年大学的专业也会越来越复合化，但这个基本判断框架依旧适用。

不过，我还是想加个注脚：虽然AI时代变化太快，但人的可塑性也很强，这个测试只是为了帮孩子在迷茫中找一个高概率的起点，而不是给他做一个终身的判决。

选专业只是第一步，在AI时代，更重要的是培养孩子在未来拥有随时重塑自己交付能力的底气。

在最后，我想对各位家长说几句心里话。

我们这一代家长，习惯了“旧地图”。旧地图上写着：学金融赚钱多，学医稳定，学计算机是时代红利。但AI时代是一块“新大陆”，用旧地图不仅找不到路，反而会带孩子掉进坑里。

选专业不是在买股票，不是在赌哪一个行业未来涨势好。因为行业会变，技术会变，连岗位的名字都会变。但一个人的“交付倾向”是相对稳定的。

如果你的孩子选了一个他愿意交付、有能力负责的方向：

哪怕这个行业被AI冲击了，他也会是那个驾驭AI的人，而不是被AI取代的“搬砖工”。

哪怕这个行业暂时冷门，他也会因为极高的专业壁垒（意愿能力和责任心），成为那个5%的顶尖人才。

别急着看志愿书，先看孩子的手。看看那双愿意为了什么而忙碌的手，那里面藏着他应对AI时代最坚硬的盔甲。

好，以上就是刘嘉老师分享的完整内容。

我有个很深的感受。刘嘉老师这套“责任包”的框架，击中了我在AI圈里观察到的一个核心现象：真正能把AI用好的人，不是那些技术最强的，而是那些“知道自己要交付什么”的人。

我见过太多这样的案例：有人学了一堆AI工具，提起各种工具门儿清，但就是不知道拿它干什么；反过来，有些人可能用到的就是些基础AI工具，也不懂花里胡哨的提示词，但因为他清楚自己要解决什么问题、要为谁负责，他的所有动作都是以解决问题为导向的，反而能把AI用得虎虎生风。

这个观察放到专业选择上，就是刘嘉老师说的：选专业不是在攒知识，而是在选责任。

还有一点让我特别有共鸣的，是刘嘉老师说的“用旧地图找不到新大陆”。我们这一代家长，确实太习惯用确定性来规划孩子的未来了，但AI时代最大的特点就是不确定性。与其焦虑地去预测哪个专业不会被淘汰，不如帮孩子找到他愿意为之负责的方向，那才是真正的护城河。

所以，基于刘嘉老师的分享，我有两个具体的行动建议：

第一，这个寒假就试试“两周测评法”。不用等到高二、高三，现在就可以做。让孩子自己选个感兴趣的话题，完成一个“能拿给别人看的作品”，然后观察他的意愿和闭环质量。这个过程本身，就是一次非常好的自我认知训练。

第二，别急着下结论。刘嘉老师说得很清楚，这个测试不是给孩子做终身判决，而是帮他找一个高概率的起点。AI时代变化太快，保持开放和可塑性，比一次性选对更重要。

最后，如果你对这场直播感兴趣，可以点击文稿区的链接或者得到站内搜索“教育沙龙”观看完整直播回放。现在加入AI学习圈，还可以直接领取这些嘉宾的全套PPT，以及一份专门为你定制的《寒假育儿行动清单》。

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好，内容听完了。

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好，以上就是今天的内容。《得到精选》，明天见。

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