一年一度的高考就要來臨。這場(chǎng)牽動(dòng)千萬家庭的考試結(jié)束后，志愿填報(bào)——選學(xué)校、擇專業(yè)——又會(huì)成為許多家庭新一輪的焦慮。

近年來，考生和家長(zhǎng)在專業(yè)選擇上都越來越偏向理工科，尤其是計(jì)算機(jī)、人工智能（AI）、電子信息、電氣工程、自動(dòng)化、材料科學(xué)等所謂“硬專業(yè)”。過去高分集中的經(jīng)管、金融類專業(yè)熱度顯著下降，財(cái)經(jīng)類院校的投檔線明顯遇冷。很多高校也在調(diào)整本科專業(yè)結(jié)構(gòu)，壓縮部分傳統(tǒng)文科商科專業(yè)，增加理工農(nóng)醫(yī)和交叉學(xué)科專業(yè)。

直覺似乎告訴我們，AI時(shí)代理工科變得更加重要了。AI本身就是理工科的產(chǎn)物，AI要進(jìn)步，靠理工；國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)和產(chǎn)業(yè)安全，要靠理工；未來產(chǎn)業(yè)的升級(jí)，也靠理工。

但對(duì)絕大多數(shù)人來說，理工科教育并不比文科商科教育更重要。在AI時(shí)代，很可能恰恰相反。

本文所說的“文科商科”，是與理工科相對(duì)的一個(gè)寬泛說法，既包括文史哲等人文學(xué)科，也包括經(jīng)濟(jì)、管理、法律、政治、社會(huì)、教育、心理等社會(huì)科學(xué)。它們共同關(guān)心的，不是自然世界如何運(yùn)轉(zhuǎn)，而是人如何思考、行動(dòng)、合作、沖突，以及文化、組織和制度如何塑造我們的生活。

一、理工科與文科商科影響世界的方式不同

先不談抽象理論，只看最簡(jiǎn)單的現(xiàn)實(shí)。那些需要大學(xué)以上教育程度的工作，真正經(jīng)常用到大學(xué)理工科專業(yè)知識(shí)的，往往只是少數(shù)高度專業(yè)化的技術(shù)或研究崗位。大多數(shù)人的工作更多需要的，不是專業(yè)技術(shù)知識(shí)，而是文科商科所提供的關(guān)于人類社會(huì)和現(xiàn)實(shí)世界的知識(shí)，是對(duì)人、組織、規(guī)則和情境的理解與判斷。

為什么會(huì)這樣呢？這是因?yàn)閮深愔R(shí)影響人類社會(huì)的方式不同。

我們平時(shí)講理工科與文科商科的區(qū)別，往往會(huì)想到研究對(duì)象不同、研究方法不同。但還有一個(gè)關(guān)鍵的區(qū)別在于，它們作用于現(xiàn)實(shí)世界的方式不同。

理工科的很多成果可以被產(chǎn)品化、設(shè)備化、工程化和專業(yè)服務(wù)化，無需普通人的理解就能影響世界。一個(gè)人不懂半導(dǎo)體，也可以使用手機(jī)；不懂空氣動(dòng)力學(xué)，也可以坐飛機(jī)；不懂算法，也可以使用導(dǎo)航和搜索引擎；不懂藥理學(xué)，也可以在醫(yī)生指導(dǎo)下用藥。理工科知識(shí)可以被封裝在產(chǎn)品、機(jī)器、材料、基礎(chǔ)設(shè)施和專業(yè)服務(wù)之中，普通人不用理解其原理，也照樣可以受益。

過去的二百多年，人類生活水平和社會(huì)福祉大幅提升，最直接最重要的原因就是科學(xué)技術(shù)的巨大進(jìn)步。但直接參與科技研發(fā)的人是極少數(shù)，絕大多數(shù)人并不需要懂科學(xué)技術(shù)，就能享受到科技進(jìn)步的好處。

文科和商科的知識(shí)則不同。哲學(xué)、歷史學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、法學(xué)、社會(huì)學(xué)、政治學(xué)和心理學(xué)的知識(shí)，通常不能靠變成產(chǎn)品來影響世界，改善人的生活，而是要經(jīng)過人的理解、認(rèn)同、傳播來影響世界。如果政策制定者以及參與起草政策的人完全不懂經(jīng)濟(jì)學(xué)，就很難產(chǎn)生好的經(jīng)濟(jì)政策。經(jīng)濟(jì)學(xué)必須通過影響人的思想和認(rèn)知來影響世界；同樣，其他社會(huì)科學(xué)也必須被人們學(xué)習(xí)理解后才能影響人的行為和決策。

有人可能會(huì)說，理工科訓(xùn)練并不只是學(xué)習(xí)數(shù)理化和工程技術(shù)知識(shí)，而是在學(xué)習(xí)這些知識(shí)的同時(shí)，培養(yǎng)抽象思維、模型化能力、邏輯推理以及因果分析能力，這些都是現(xiàn)代社會(huì)極其重要的能力。確實(shí)如此，但是，這并非理工科的特殊之處，哲學(xué)和社會(huì)科學(xué)同樣能夠培養(yǎng)這些能力。

簡(jiǎn)言之，理工科主要通過“物”和“系統(tǒng)”來影響世界，文科商科更多是通過“人”和“制度”來影響世界。這種差別不是程度上的，而是機(jī)制上的。

上述區(qū)分當(dāng)然也不絕對(duì)——醫(yī)學(xué)、公共衛(wèi)生、營(yíng)養(yǎng)學(xué)、環(huán)境科學(xué)這類交叉學(xué)科，在作用于現(xiàn)實(shí)世界的方式上都兼有兩類特征，但這并不改變一個(gè)基本事實(shí)：對(duì)絕大多數(shù)人的日常工作和社會(huì)生活而言，更經(jīng)常起作用的，不是他們掌握了多少科學(xué)技術(shù)知識(shí)，而是他們對(duì)人和社會(huì)的認(rèn)識(shí)，對(duì)現(xiàn)實(shí)情境、社會(huì)關(guān)系和制度環(huán)境的理解和判斷。

二、中國(guó)的理工科比重，其實(shí)已經(jīng)很高了

教育部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)普通本科畢業(yè)生中，理工科學(xué)生占比40%，顯著超過其他國(guó)家。根據(jù)經(jīng)合組織統(tǒng)計(jì)的國(guó)際數(shù)據(jù)，理工科畢業(yè)生占比由高到低分別為：德國(guó)35%，韓國(guó)32%，加拿大26%，墨西哥26%，英國(guó)25%，瑞士24%，美國(guó)24%，意大利21%，法國(guó)20%，日本18%，巴西15%。

支持理工科繼續(xù)擴(kuò)張最常見的理由就是：中國(guó)是制造業(yè)大國(guó)，工程師紅利是中國(guó)的優(yōu)勢(shì)，所以理工科當(dāng)然應(yīng)該更多。以2023年為例（這一年有最新的可比數(shù)據(jù)），制造業(yè)增加值占GDP的百分比分別為：中國(guó)25%，韓國(guó)25%，日本21%，墨西哥20%，德國(guó)19%，瑞士18%，意大利15%，巴西13%，法國(guó)10%，美國(guó)10%。

從國(guó)際比較看，制造業(yè)占比和理工科畢業(yè)生占比并不是簡(jiǎn)單的對(duì)應(yīng)關(guān)系。制造業(yè)占比相近的國(guó)家，如中國(guó)和韓國(guó)（均為25%），德國(guó)和日本（分別是19%和21%），理工科畢業(yè)生占比差異仍然很大，如中國(guó)的40%對(duì)韓國(guó)的32%，德國(guó)的35%對(duì)日本的20%。制造業(yè)占比不高的美國(guó)（10%），理工科學(xué)生占比也不算低（24%），超過制造業(yè)占比遠(yuǎn)遠(yuǎn)更高的日本。

作為制造業(yè)大國(guó)，中國(guó)當(dāng)然需要重視理工科。但與其他國(guó)家相比，包括與制造業(yè)依然重要的國(guó)家相比，中國(guó)高校的理工科比重已經(jīng)很高，在這種情況下，是否還要壓縮文科商科，把更多資源和注意力繼續(xù)壓向理工科，是值得深思的。

中國(guó)經(jīng)濟(jì)的繼續(xù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)的持續(xù)升級(jí)，不僅要靠科研人員和工程技術(shù)人員，還要靠各類管理人員和非技術(shù)崗位人員，不僅要靠制造業(yè)，還要靠就業(yè)人口遠(yuǎn)遠(yuǎn)更多的各類服務(wù)業(yè)。

中國(guó)確實(shí)需要理工科去攻克前沿的硬科技難題。但關(guān)鍵技術(shù)突破主要依靠高水平科研人才，并不等于本科階段的理工科規(guī)模越大越好。相反，如何把先進(jìn)的技術(shù)轉(zhuǎn)化為盈利的產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)，也同樣重要，需要大批優(yōu)秀的管理和商科人才。

三、AI正在改變能力的價(jià)值排序

AI的發(fā)展會(huì)使越來越多的技術(shù)能力被封裝進(jìn)產(chǎn)品和工具，很多原來需要較強(qiáng)專業(yè)訓(xùn)練才能完成的工作，今后會(huì)越來越可以借助AI完成，而不再只是少數(shù)技術(shù)人才才能掌握的專門技能。

人的作用應(yīng)該不會(huì)下降，但人發(fā)揮作用的方式會(huì)發(fā)生變化。當(dāng)越來越多“得到答案”的能力變得廉價(jià)而普及，真正變得更有價(jià)值的，反而是界定問題、設(shè)定目標(biāo)、篩選標(biāo)準(zhǔn)、判斷風(fēng)險(xiǎn)和承擔(dān)責(zé)任的能力。AI可以幫助人更快地搜索信息、整理材料、比較方案、生成報(bào)告，但它并不能替人決定什么問題值得問，什么目標(biāo)值得追求，什么代價(jià)不能接受，什么后果必須防范。

AI可以參與分析、預(yù)測(cè)和建議，但并不是政治責(zé)任、法律責(zé)任、組織責(zé)任和道德責(zé)任的承擔(dān)主體。無論是國(guó)家層面的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)政策，還是企業(yè)層面的戰(zhàn)略、組織和投資決策，AI都會(huì)成為越來越重要的輔助工具，但最終作出決定并承擔(dān)后果的，仍然是人。只要決策權(quán)和責(zé)任還在人的手里，決策者本人對(duì)決策的目標(biāo)、約束、效果和風(fēng)險(xiǎn)的理解，就不是可有可無的。

所以，AI時(shí)代讓某些能力比過去更加重要了。在沒有AI的時(shí)候，很多崗位的競(jìng)爭(zhēng)力主要來自信息處理、資料搜集、標(biāo)準(zhǔn)化表達(dá)和基礎(chǔ)分析能力；而在AI越來越擅長(zhǎng)提供這些能力之后，真正更能把人區(qū)分開的，反而是對(duì)具體情境、利益關(guān)系和社會(huì)后果的理解，是在復(fù)雜約束下作出判斷和取舍的能力。

這也正是文科商科、尤其是社會(huì)科學(xué)訓(xùn)練的價(jià)值所在。經(jīng)濟(jì)學(xué)幫助人理解激勵(lì)、約束和取舍，管理學(xué)幫助人理解組織、協(xié)調(diào)和執(zhí)行，法學(xué)幫助人理解規(guī)則、邊界和責(zé)任，社會(huì)學(xué)和政治學(xué)幫助人理解制度、權(quán)力和群體行為，歷史幫助人理解路徑依賴和復(fù)雜后果，心理學(xué)幫助人理解認(rèn)知偏差、動(dòng)機(jī)、情緒以及不確定環(huán)境下的判斷失誤。

在AI時(shí)代，文科商科中那些幫助人理解目標(biāo)、制度、組織、激勵(lì)、取舍、風(fēng)險(xiǎn)和責(zé)任的訓(xùn)練，比以前更重要了。如果當(dāng)前的文科商科還沒有很好地提供這些訓(xùn)練，那恰恰說明這些學(xué)科本身仍有很大的改進(jìn)空間，需要投入更多的教學(xué)和研究資源。

科學(xué)技術(shù)的研發(fā)、擴(kuò)散、應(yīng)用和商業(yè)化，從來都不是一個(gè)純粹的技術(shù)問題。什么樣的制度能激勵(lì)創(chuàng)新，什么樣的組織能把技術(shù)轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品，什么樣的市場(chǎng)和法律環(huán)境能讓創(chuàng)新擴(kuò)散，什么樣的文化和社會(huì)結(jié)構(gòu)會(huì)影響人們接受或抵制新技術(shù)，這些都不是單靠理工科訓(xùn)練就能回答的問題。技術(shù)越是要走出實(shí)驗(yàn)室，進(jìn)入市場(chǎng)、組織和社會(huì)生活，這類問題就越繞不開。

因此，即使是理工科專業(yè)的學(xué)生，也應(yīng)該修一些文科商科的課程。同樣，文科商科的學(xué)生也應(yīng)該修一些理工科的課程。在AI時(shí)代，所有學(xué)生都應(yīng)具備基本的人文社科素養(yǎng)，以及基本的科學(xué)技術(shù)素養(yǎng)；所有學(xué)生都應(yīng)學(xué)一點(diǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、法學(xué)、心理學(xué)、歷史和哲學(xué)，也都應(yīng)學(xué)一點(diǎn)計(jì)算機(jī)、人工智能和數(shù)據(jù)處理。

理工科教育當(dāng)然始終重要。但隨著越來越多技術(shù)能力被封裝進(jìn)AI賦能的產(chǎn)品、系統(tǒng)和工具，提出問題、設(shè)定目標(biāo)、理解約束、權(quán)衡后果、作出判斷并承擔(dān)責(zé)任的能力，反而會(huì)更有價(jià)值。這些也正是文科商科能夠幫助培養(yǎng)的能力。也正是在這個(gè)意義上，我們說AI時(shí)代，可能更需要文科商科。

（作者朱天為中歐國(guó)際工商學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)教授、桑坦德經(jīng)濟(jì)學(xué)教席教授、副院長(zhǎng)兼中方教務(wù)長(zhǎng)，著有《趕超的邏輯：文化、制度與中國(guó)的崛起》《中國(guó)式增長(zhǎng)》等書）