文科转行后，我终于吃上了时代红利
AI 人文训练师月薪达 5 万，文科生转行 AI 迎机遇挑战
今年四月春招期间，一些互联网公司释出了 "AI 人文训练师 " 的岗位，要求应聘者受过文史哲、艺术等学科的专业训练，负责 "AI 的文学与艺术表达训练 "、" 提升 AI 的多元智能水平 " 和 " 构建生动的 human-AI 交互体验 "。招聘平台上显示，正职月薪可达 3-5 万元。
招聘软件上 AI 人文训练师的岗位要求接受过系统的文科训练
这对 " 绝望 " 的文科生来说，似乎是一份令人心动的 offer。
近年来，文科生就业状况持续遇冷。智联招聘发布的《2022 大学生就业力调研报告》显示，文科生就业签约率仅为 12.4%，远低于理科生的 29.5% 和工科生的 17.3%。不少文科生尝试为自己寻找新出路，激流勇进地盯上了作为最新风口的 AI 行业。
根据智联招聘的最新数据，今年 AI 行业相关岗位招聘量同比增长超过 40%，平均月薪突破 2.1 万元。麦肯锡预测到 2030 年，中国的 AI 专业人才缺口可能高达 400 万人。
一条对话了五名文科背景的年轻人，他们分别处在进入 AI 行业的不同阶段，从事着 AI 模型工程师、产品经理、新媒体运营等不同岗位。我们聊了聊他们的转行之路和对于行业的思考。
AI 时刻的降临
陈柳阳第一份实习位于北京中关村，附近聚集了月之暗面、智谱、百川智能等十多家 AI 独角兽企业
1985 年，苹果创始人乔布斯在演讲中提到他对未来的希望——
" 当下一个亚里士多德出现的时候，我们可以用计算机捕捉到亚里士多德的基本智能，这样有一天，学生们不仅可以阅读这位亚里士多德的著作，还可以向他请教问题，并且直接得到回答。"
三十多年后，乔布斯的愿景以 "AI 大语言模型 " 之名被实现了。2022 年 11 月 30 号，ChatGPT 上线，两个月内，月活用户数量快速达到了 1 亿，成为了大众对于 AI 的第一想象。
彼时的 00 后陈柳阳还是一名管理学大四学生，他在第一时间使用 ChatGPT 过后，觉得 " 像魔法一样，对我吸引力非常大 "。
当时，他已经保研去了中国科学院大学继续读管理学，但他决定之后朝着 AI 大模型的方向发展，" 就算我在 AI 大模型公司做人力资源管理、商务之类的工作，也比其他公司的同类型岗位强。"
社交平台上 " 文科转码 " 的话题有超过 4400 万浏览
95 后班布是主要关注科技领域的编辑，一直跟进 AI 以及 AIGC（人工智能生成内容）相关的新闻。
在近些年的科技热点中，元宇宙、区块链、NFT（非同质化代币）这些新风口 " 让人有些看不懂，也少有科技巨头持续大额投资 "，但是 "AI 是大家共识看好的行业 "，班布萌生了想要转行的想法。
2020 年英硕毕业后，班布曾经进入互联网大厂工作了一年，似乎赶上过时代的风口。但是她发现，85 后的员工已经占据了公司的核心位置，核心团队的岗位也基本饱和了。之后入职的 95 后年轻人大多只能做比较边缘的业务，" 像教育线，后来互联网的红利过去，这些线就被裁了。" 班布想，" 一代人有一代人的机会 "，互联网大厂属于上一代，或许 AI 属于新一代。
左：Sophia 以一等学位毕业于杜伦大学数据科学项目硕士，右：在当雅思老师时，Sophia 的口语成绩达到 8 分
比起陈柳阳和 班布 是受到 ChatGPT 的感召而产生了转行的动力， Sophia 和小乐两名英专生的 " AI 时刻 " 显得更为误打误撞和先验。
95 后 Sophia 自诩 " 从小学习普通 "，起初学的是英语和文学专业，后来转行数据科学。今年是她在一家英国科技公司工作的第三年，办公地点位于伦敦最贵的写字楼。
2020 年，Sophia 在比利时念完世界文学史硕士，回到兰州老家的当雅思老师。因为疫情，线下的雅思考试经常被取消，可以线上进行的多邻国英语测试变得流行。
在备课的时候，Sophia 发现多邻国线上测试比雅思更难。雅思可以通过答题技巧提分，但多邻国测试行不通。因为后者题库更大，而且题目是机器出的，会自适应答题者的水平，答对的越多，拿到的题目会越来越难。
出于好奇，Sophia 查到多邻国出题用的是机器学习算法、自然语言处理等技术，" 我当时就对这个领域产生了兴趣。"
同时，雅思老师的工作也让她感到疲惫。Sophia 的雅思口语得分能达到 8 分，在兰州属于少见的高水平，经常被机构当作宣传的噱头。但是，她能够得到的报酬并不对等，一个小时的课，" 机构夸张的时候收学生六七百块钱，但到老师手上只有一百多。"
综合考虑之后，Sophia 决定一边工作一边自学编程语言 Python，再去英国读一个数据科学的硕士。
小乐的第一个硕士就读于剑桥语言学项目，其中包括计算语言学课程
2018 年，小乐通过外语类保送政策进入 Top2 学习英语。那时，英语专业的就业状况已初现颓势。小乐的同学们达成了潜在的共识，" 大家进入这么好的学校，基本都想着转行 "，多数人选择转去金融行业。
在尝试商业分析的工作之后，小乐放弃了商科。她发现自己的性格并不适合从事商科，更根本的原因是，" 这种工作对社会产生的价值不是我想要的。"
由于学校不限制跨专业选课，小乐根据自己的兴趣选了一些计算机学院的课，譬如编程语言 C++、神经网络、人工智能。
在原本英语专业的选课中，小乐也放弃了文学和翻译方向的课程，选择了她觉得比较有意思的语言学。这为她后来申请硕士项目的方向——计算语言学，埋下了伏笔。
" 先上车，再选座 "
陈柳阳的实习地点位于清华科技园，他的工位看出去的景色
取决于理想岗位的不同和自身技术基础的差异，站在 AI 门外 " 程门立雪 " 的文科生们走上了不同的转行之路。
AI 行业的核心是算法和技术工作，但是落到实际的应用环节，整个产业链还需要产品经理、运营、商务等职能。对于这些岗位来说，除了可迁移的技能以外，应聘者更需要的是体现自己对 AI 行业的了解。
2024 年夏天，班布辞去内容编辑的工作。由于对科技行业有着长期和深入的观察，在面试了几家 AI 公司后，她很快成为一家 AI 独角兽公司的新媒体负责人，工资也有了可观的涨幅。
但是，如果想要从事更接近行业核心的工作，比如机器学习算法工程师、自然语言处理工程师、图像识别工程师等职务，则需要花费更多的时间与精力去补足技术的基础，积累经验。
陈柳阳的深度学习课程笔记
2023 年 9 月，陈柳阳开始在中国科学院大学读管理学研一。为了提升对 AI 技术的了解，他选修了计算机研究所和自动化研究所的课程，比如深度学习算法和大模型预训练。
但是，想在北京得到一份 AI 实习并不容易，因为之前没有相关的工作经历，打不过清北的和科班出身的学生。
到了 2024 年 4 月，陈柳阳刷到自己十分向往的 AI 大模型产品 Kimi 举办了 prompt engineering（指令工程）大赛。他就试着把自己平时用 AI 读论文的一整套 prompt 发到了小红书，最后得到了全网第六名。
有了这些铺垫，陈柳阳终于收到了实习机会，去当时被称为 " 大模型四小龙 " 之一的智谱做 prompt 工程师。
他的日常工作分为四块：调研其他大模型产品、写程序跑模型、给客户写 prompt 和方案，以及打标签评测模型。
陈柳阳写的一套 " 用 AI 读论文 " 的 prompt
在社媒分享上，经常能听到 " 避雷打标签这种 dirty work" 的声音，但是陈柳阳并不认为做数据标注的工作是毫无意义的。
对于 AI 门外汉的普通人来说，" 数据标注的工作能让你了解什么是 prompt、如何评价一个大模型的能力好坏、大模型的输入和输出之间的逻辑和规则等等 "。在工作中还会接触到很多大模型算法工程师、产品经理，" 你在和他们的沟通中其实也能够为下一份求职做准备。"
陈柳阳还听说，像 DeepSeek 这样对数据质量要求高的公司，会专门请北大中文系的学生制定数据标注的评判标准，给实习生开到 550 块一天的工资。
模型训练的数据质量上去了，模型最终的性能才会表现得好，" 我觉得这是 DeepSeek 能在成本如此低的情况下获得很好的模型表现的原因之一。"
陈柳阳为一家企业做大模型使用培训
Prompt 工程师实习结束后，去年年底，他比较顺利地进入字节跳动做 AI 产品经理的实习。在把自己从 0 基础文科生一步步找到 AI 实习的经验贴发在小红书上，他的私信里也涌入不少想要求职咨询的人。
在他目前经手的四个案例里，有两个文科专业的研究生成功去做 AI 产品运营了。陈柳阳始终觉得，对于普通人来说，" 先上车，再选座 "，行业对了或许更加重要。
2024 年年底，为了求职，小乐开始在 leetcode 上密集刷题
小乐则是选择了出国读硕士，通过与人工智能相关的学历得到了一张入场券。今年年初，她入职了一家互联网大厂做 AI 大模型工程师。
最艰难的阶段恰恰是出国读硕士前。她时常会因为转码的选择产生自我怀疑，" 我还要坚持吗？我这么坚持有意义吗？" 因为她的身边很少有志同道合的同学，也很难得到家人的支持。
每次一个人去上数学或者计算机的课，老师和其他专业的同学都要问她，" 你是学英语的，为什么来上这个课？为什么不去当翻译？" 语气里有时是单纯的好奇，有时是猎奇和戏谑。
在大一、大二的时候，因为选修微积分这些比较难、赋分比较低的课程，小乐的绩点被同专业的同学拉开不少，因此 " 心态有点崩了 "。家里人也会问她，" 你在搞什么？好好学英语就行了，整天学其他课有什么用？"
转码成功之后，她根据自己的经验，在网上分享了一条 " 从 0 到 1 的文科转 AI 极简攻略 "。直到今天，她仍旧能看到泼冷水的话，比如 " 现在才转码已经来不及了、非常不明智 "。不过，她已经不再怀疑自己的选择，认定了这份自己喜欢且对世界或许有意义的事业。
AI 以后
Sophia（中）和同事一起参加 Women in Tech 峰会
进入 AI 行业，不单单意味着工作内容和薪酬的变化，还意味着不同的行业水温。
2022 年，公孙大娘从清华新传专业研究生毕业，以选调生的身份进入体制内工作。她发现，整个工作氛围潜移默化地传达着 " 要学会拍马屁、处好人际关系、在酒桌上有眼色 " 的观念，但她并不想那样做。
因为体制内工作稳定、福利制度完善，所以在公孙大娘辞职时，她的领导对她说，" 你可能再也找不到这么好的工作了。" 但是那种工作的挑战不是她想要的，她也 " 不想再这样没有任何自己价值地活着。"
今年春天，凭借着对 AI 应用的重度使用和对行业资讯的了解，公孙大娘成功进入一家 AI 初创公司做市场营销工作，税前收入是选调生时期的三倍。
这家公司的规模不大，大约二十几名员工，氛围与体制内完全不同，" 比较像硅谷创业公司，鼓励创新，说错了什么也没关系。"
老板会和所有岗位的员工讨论产品，常常看到一个新资讯就会分享给公孙大娘，" 在我提出自己的观点之后，他又会追问怎么应用在我们自己的产品上，这会推着我不断地去思考。"
在工作中，她从头开始学习自己不了解的金融知识，也能接触到许多专家，譬如听斯坦福物理系的教授讨论 AI 的基准性能测试、AI 如何协助科研。在她看来，" 我这人正需要这种不断的新刺激、新挑战。"
然而，并非所有 AI 公司都有着如此友好且积极的氛围。
班布现在工作的 AI 独角兽公司经常需要加班
班布觉得目前公司的氛围更像是以前待过的互联网大厂，" 工作比较高压，有大小周，晚上经常要加班到 12 点之后。" 在上下班等电梯的时候，班布曾经听见其他部门的同事讨论了好几次：" 太累了，什么时候能拿 n+1 的赔偿走掉？"
从 ChatGPT 面世，再到今年年初 DeepSeek 破圈，AI 行业仍在高速发展。对于刚刚搭上 AI 这艘快艇的年轻人来说，如何不被甩下成了新的目标。
" 多模态 " 是 AI 发展的大势所趋，这种技术将能处理更多种类型的数据，包括文本、图像、音频或视频。谷歌报告预计，全球多模态 AI 市场规模将在 2025 年达到 24 亿美元，到 2037 年底达到 989 亿美元。
在字节跳动做 AI 产品经理实习时，陈柳阳的工作正是与 AI 的多模态功能有关。以往，用户向 AI 大模型搜索东西一般用的是文字，为了让用户也能用图片进行搜索，具有多模态能力的向量数据库这一技术被引入。
在陈柳阳上岗的第一天，他的正职要求他能用代码跑通向量数据库的所有功能。因为只有简单的代码基础，陈柳阳很难看懂那么复杂的程序。作为整个组唯一的文科生，他也不好意思麻烦其他忙碌的同事，" 每天都处在绝望之中，生怕赶不上进度。"
入职的第一周，陈柳阳就在工作的间隙一句一句代码地去问 ChatGPT 和豆包。那一段的自学经历过得非常艰难，让他一度想要放弃，" 周末也在看代码，好在最终全弄明白了。"
Sophia 参加伦敦的科技展会，了解最新行业动向
Sophia 回到杜伦大学分享工作经验
在伦敦打工人 Sophia 的观察中，计算机行业的风向变得很快，上岸的难度越来越大。
疫情期间那几年，" 数据科学突然爆火，很多没什么背景的人都找到工作了。"Sophia 正是在读完数据科学的硕士后，得到了一份数据科学家管培生的工作，" 有我努力的成分在，但那时候行业没那么卷，我运气也好。"
三年后，她的岗位已经转换成了机器学习工程师，AI 大语言模型就是机器学习训练出的超级成果。Sophia 的同事里有牛津的博士，在伦敦国王学院做过数学老师，" 现在不一样了，没点 research 背景或者 AI 经验，跳槽和升职非常困难。"
最近，Sophia 在下班和周末的空闲时间通过 GitHub 研究模型、看 YouTube 视频开始自学 AI 最新的趋势—— AI Agent（人工智能代理），一种能够自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。未来可能的设想有，用户告诉 AI Agent 自己想买什么东西，它就会下单把东西外送到家。
Sophia 想通过新技术找到新机会，跳槽去做行业前沿的工作内容，" 从计算机学科发 paper 的速度就能看得出来，这个行业发展得非常快，如果我再在现在的公司干两年，那可能就彻底被市场淘汰了。"
偶尔，班布会怀念以前内容编辑的工作，每周有三天可以居家办公，同事之间的关系像是朋友。
她也会想，其实任何一个行业都不是文科生就业焦虑的解药，最终的解药应该是找到自己擅长的能力，并且这种能力在真实市场中能够被可持续交易，或者是在一家公司里找到自己不可替代的位置。
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