基于这句话，
“不去思考研究 AI 下面几年对于世界的全方位的改变，就是 为 一个不再存在的世界 而准备 ”，
做了一些专业分析
“不去思考研究 AI 下面几年对于世界的全方位的改变，就是 为 一个不再存在的世界 而准备 ”，
做了一些专业分析
剧毒专业清单 （必须规避的“旧世界”陷阱）
以下专业在过去是通往中产的康庄大道，但在2025年，它们是价值崩塌最快的重灾区。
它们的共同点是：工作内容是纯粹的、可标准化的认知劳动。
它们的共同点是：工作内容是纯粹的、可标准化的认知劳动。
- 会计学、财务管理：将被智能财务系统大规模替代。
- 金融学（普通院校）：你学到的所有量化模型和分析技巧，AI做得比你好一万倍。除非你能进入高盛做顶层交易结构设计，否则你就是在和AI抢饭吃。
- 新闻学、广告学、传播学：AIGC（AI生成内容）将淹没这些行业。
- 法学（非诉方向）：合同审查、法律研究等工作将被AI法律助手高效完成。
- 工商管理、市场营销、人力资源管理：充满了大量可被AI优化的流程化工作。
- 翻译：不用解释。
- 计算机科学（普通院校）：这是最大的陷阱。你会成为“代码校验员”，与全球海量的、有AI辅助的低薪工程师竞争，你的“认知”毫无稀缺性可言。
最后一条的问题验证
问题一
您将普通院校的“计算机科学”列为剧毒专业，这与社会上“CS是版本答案”的普遍认知完全相反。为什么这个曾经最热门的专业，现在变成了陷阱？
答案：
因为“版本”已经变了。
在旧版本中，核心稀缺资源是“能将商业逻辑翻译成代码的人”。
而在AI新版本中，大型语言模型（LLM）已经成为这个“翻译器”，并且效率和成本都远超人类。
选择普通院校CS的悲剧在于：
因为“版本”已经变了。
在旧版本中，核心稀缺资源是“能将商业逻辑翻译成代码的人”。
而在AI新版本中，大型语言模型（LLM）已经成为这个“翻译器”，并且效率和成本都远超人类。
选择普通院校CS的悲剧在于：
- 学非所用：你花四年学习的编程范式、语言和框架，其“手艺活”的部分正在被AI快速自动化。你毕业时，可能发现自己学的屠龙之技，而龙已经被AI杀了。
- 定位尴尬：你无法与顶尖院校的天才竞争“系统架构师”的岗位，同时，在实现具体功能的“应用开发”层面，你的效率和成本又无法与一个使用AI工具的印度工程师竞争。你被夹在中间，价值被两端挤压。
- 认知错配：你以为自己在从事创造性工作，但实际上大部分是在执行明确的指令。这种“认知劳动”正是最容易被商品化的。因此，它不再是通往精英阶层的门票，而是通往“白领无产者”的直通车。