AI 時代：人人都需要成為「文理雙料人才」

讀歷史（工業革命前的歷史），感覺只有文科生才能稱得上人才，中國歷史書上的名人幾乎全是文人。孔子當然是文科生。甚至那些打仗出身的帝王將相，想要名垂青史，也得學會吟詩作賦。科舉考試考什麼？考寫文章。

如果你試圖在腦海中搜尋幾個中國古代的「理科名人」，除了祖沖之、張衡這幾個寥寥無幾的名字，恐怕你得求助於ChatGPT才能湊齊一份名單。

西方其實也差不多，柏拉圖、蘇格拉底，西方文明的燈塔大多也是由哲學家（文科生）點亮。

但到了近現代，畫風突變。理科生開始厲害起來了。

愛因斯坦、牛頓、圖靈這樣的名字變得家喻戶曉。企業家甚至也有喜歡把自己裝扮成理科生，比如馬斯克明明是一個管理人才，卻熱衷於向外界傳達自己是一個能設計火箭能寫程式碼的理科生。當今世界似乎掌握數學、物理、工程，才配談「改變世界」。

但文科生並沒有沒落。

那些唱歌跳舞的應該稱為文科生吧，那些律師也是文科生吧，川總是不是也是文科生？總統都是文科生，不然哪來的這麼好的演講能力。

現代社會的名人榜上，工業革命後的世界文理開始分庭抗禮：一邊是靠演技和歌喉的文科明星，以及靠辯論和法律的政客律師；另一邊是靠公式和程式碼改變世界的科學家與工程師。

然而，站在2025年的當下，我感到這種「文理分科」的界限正在崩塌。

在如此強大的AI面前，文科生擔心被AI寫稿取代，理科生擔心被AI寫程式碼取代。

可能工業革命讓文理分家，各自安好；AI革命逼迫文理重逢，不融合者出局。

前工業時代的「讀寫為王」

讓我們把時間撥回到工業革命之前，也就是18世紀及以前的漫長農業文明時期。在這個階段，社會上稱得上「人才」的，幾乎全是今天的「文科生」。

那時候的核心能力，只有一個：讀寫。

為什麼會這樣？因為那是一個運轉緩慢、變化極小的世界。種田主要靠經驗傳承，不需要複雜的微積分。在資訊傳遞成本極高的時代，掌握了文字，就意味著掌握了對「神」、對「權」、對「統治合法性」的解釋權。

中國的孔子，西方的柏拉圖，他們之所以封神，是因為他們留下的文字構建了文明的作業系統。即便是牛頓這樣開啟了現代科學的巨人，在當時也是以「自然哲學家」自居。

再看《聖經》，這部西方文明的基石，完全是「文科」的巔峰之作。它沒有公式，沒有科學，只有故事預言。它僅憑文字的力量，就定義了千年的道德準則、法律精神甚至藝術審美。在那個時代，文字就是律法，故事就是真理，這正是「讀寫」作為核心統治力的極致體現。

至於算術？那是帳房先生和工匠的技能，屬於「匠人」階層，地位遠低於修辭學、哲學和文學。

結論很明顯：在前工業時代，文科思維——那種具體的、感性的、強表達的能力，是社會絕對的主宰。

工業與資訊時代，計算崛起的「大分流」

瓦特改良蒸汽機，不僅釋放了物理動能，也釋放了人類的「理性主義」。歷史進入了「理科崛起」階段。

從工業革命到網際網路時代，核心邏輯發生了劇變：從「定性」轉向了「定量」，從「模糊」轉向了「精確」，從「講故事」走向「看數據」。

機器不懂「落霞與孤鶩齊飛」，機器只懂「0」和「1」，只懂電壓的波動和齒輪的咬合。人類若想駕馭機器、構建龐大的工業系統和網路大廈，就必須掌握計算和邏輯。

於是，人類歷史上發生了著名的「文理大分流」：

1. 學科獨立： 數學、物理、電腦不再是哲學的附庸，一躍成為生產力的核心引擎。
2. 財富雙軌： 社會出現了兩條致富路徑。文科生靠創意、管理和法律（如JK羅琳、華爾街律師）；理科生靠工程、演算法和專利（如愛迪生、馬斯克）。
3. 隱形雙向鄙視鏈： 雖然大家都賺錢，但理科生開始掌握世界的「底層代碼」。文科生逐漸變成了世界的「解釋者」和「修飾者」，而理科生才是世界的「構建者」。

在這個階段，「文理分科」是效率的最優解。社會需要的是極度的專才——你負責把螺絲擰到最緊，我負責把合約寫得滴水不漏。

我覺得現在進入AI革命，在AI的輔助下，文理分科將不會是世界運行的好機制了，文科和理科這兩個概念可以退出歷史舞台了。

因為AI無情地抹平了文理科之間那道曾經看起來高不可攀的「技能壁壘」。

• 你引以為傲的「文筆流暢」、「引經據典」，ChatGPT一秒搞定。
• 你苦練多年的「基礎演算法」、「程式語法」，Claude Code瞬間生成。

當中間層的技能變得廉價，舊的生存模式瞬間失效。我們正在見證兩種困境的同時爆發：

**第一種：不懂文科的理科生，面臨「工具人困境」。當技術實現不再稀缺，「怎麼做」（How）變得極其容易。這時，「做什麼」（What）和「為什麼做」（Why）**變得無比重要。一個只懂程式碼卻不懂人性的工程師，將只能做AI的下游執行者。因為AI沒有審美，沒有共情，沒有價值觀。如果理科生缺乏敘事能力和倫理判斷，他就無法定義產品的靈魂，也無法向人類社會推銷技術的價值。他會發現，自己辛辛苦苦寫的程式碼，如果沒有好的人文包裝和場景定義，一文不值。

**第二種：不懂理科的文科生，面臨「盲人困境」。**世界已經徹底數位化、演算法化了。如果你不懂抽象思維、邏輯建模和機率統計，面對AI，你只能把它當成一個聊天機器人。你無法理解Prompt（提示詞）背後的結構化邏輯，你無法評估AI輸出內容的真偽，你甚至不知道該如何拆解一個複雜問題交給AI去處理。缺乏「計算思維」的文科生，將徹底淪為演算法的被動消費者，被困在資訊繭房裡而不自知。

未來的「人才」：既要能算得清，也要講得明

在AI的加持下，光會寫程式碼的理科生和只會寫文章的文科生，都不再安全。

未來的頂尖工程師，必須像賈伯斯一樣懂人文，理解：

• 技術最終是為人的直覺、感受和美感服務的；
• 冷冰冰的功能，必須被溫暖、有意義的故事包裝，才能被人真正接受。

未來的頂尖作家和內容創作者，也必須像優秀的產品經理一樣懂結構、懂邏輯：

• 知道如何拆解問題、設計演算法友善的結構；
• 理解怎樣用清晰的框架去訓練和引導AI，完成協同創作。

在這種意義上，所謂「文科生」「理科生」都只是老時代的標籤。未來真正稀缺的，是既能算得清，又能講得明；既懂模型，又懂人心的「文理雙料人才」。

或許，沒有文理分科的世界，才是更接近真實世界的樣子。

正如查理·芒格說的：真實的世界、真實的問題，從來不是按學科分門別類擺在你面前的。

AI這場革命，很可能會倒逼一場全球範圍內的教育大變革：

我們不再培養「只有半邊大腦」的人，而是培養能在AI時代與機器協同、同時駕馭人文與理性的「新型通才」。