FT的文章， 如何让你的工作“防 AI”How to AI-proof your job

数据表明：在快速变化的劳动力市场中，软技能比纯量化能力更能决定成败

鉴于程序员和量化分析师的薪资往往高得令人咋舌，这种情绪可能并不容易产生，但2026 年看起来将成为我们不得不对他们产生同情的一年。
任何使用过最新一代“代理型”（agentic）AI 编程工具的人，最近几周都会清楚地意识到：我们已经毫无疑问地跨过了一道门槛。编写代码来构建真正可运行的软件，或快速收集、分析数据以回答问题的能力，几乎一夜之间从稀缺、专业的技能，变成了日常、普遍的能力。开发者和数据科学家，正在变成当代的“铁匠”，而被淘汰的风险正迫在眉睫。

但事实真的如此吗？

回顾过去十到二十年，几乎所有关于“21 世纪最有价值的教育和职业技能”的讨论，都会集中在科学、技术、工程、数学（STEM）以及编程上。毫无疑问，这些领域的需求确实非常强劲。
但一个隐含的假设是：正是这些职业中“量化”和“技术”的部分，让它们获得了高回报。
而证据并不支持这一点。

与主流观点相反，哈佛大学经济学家戴维·德明（David Deming）在 2017 年发表的一项重要、但常被忽视的研究显示：近年来劳动力市场回报增长最快的，实际上是社会技能（social skills）。
将他的分析延伸到今天，我发现这一结论依然成立——而且不仅适用于一般行业，对科学、工程和科技领域同样如此。

当我们观察不同职业的就业人数和收入变化时，表现最好的，往往是那些同时具备量化能力与人际能力的岗位。这些人际能力包括社会洞察力、协调能力、说服力和谈判能力。根据详尽的职业技能数据，这一类职业包括医生、咨询顾问、经济学家——以及，没错，软件开发者。

与此同时，高度依赖软技能、但数学要求相对较低的职业（例如律师、心理治疗师和护士），其表现明显好于那些数学能力要求很强、但社会技能较弱的职业（如统计助理和程序员）。

这种情况，与一两代人之前正好相反。
在 1980 年，社会能力强但数学能力弱的人，收入低于数学能力强但人际能力欠缺的人；而今天，这一关系已经完全翻转——社会能力更强的人，反而获得了更高的回报。

即便是在科技和其他高度量化的领域，真正发展得最好的，也仍然是那些将强大的编程技能与创造力和协作能力结合起来的角色。
在数学相关岗位中，那些几乎不强调社会技能的职业（包括精算师和数学家），无论在就业还是收入方面，都明显落后于那些高度依赖合作、创造力和人际互动的岗位（其中就包括软件开发者）。

因此，我们也可以用另一种方式来讲述软件行业就业与薪资繁荣的故事：这并不只是对“会写代码的人”的需求激增，而是对那些在具备扎实数学能力的同时，能够与他人密切合作，以创造性的方式解决复杂、多层次问题的人的需求大幅上升。

与政策制定者对 STEM 或编程技能的狭隘关注相反，如今比以往任何时候，我们的经济更青睐广泛而综合的能力组合：团队合作者、问题解决者、优秀的沟通者以及富有创造力的思考者。

随着代理型编程工具开始自动化大量量化工作，这一点对当下尤为重要。对于从事数据密集型知识工作的人来说，认真思考自己在“写代码和公式”之外为工作带来的价值，既有现实意义，也令人安心——因为这些能力远未过时。

事实上，很可能正是这些更广泛的知识结构、想法与团队协作能力——而非纯粹的量化技能——帮助他们走到了今天的位置。未来几年，这一点几乎可以肯定仍然如此。

当人们发现自己视为“核心竞争力”的专业技能，突然变得日常化、普遍化、自动化时，最初的震惊完全可以理解。但随着函数和公式的编写逐渐像“打铁”一样被机器接管，量化分析师和程序员可以重新定义自己的职业身份——成为他们一直以来真正扮演的角色：创造性的问题解决者、创意贡献者和项目管理者。

说到底，真正让人感到有趣的，真的只是写代码本身吗？还是代码所帮助你构建和发现的那些东西？#海外新鲜事#