随着全国高考志愿填报陆续启动，“哪些专业最吃香”“学什么毕业后收入更高”再次成为考生和家长关注的焦点。
麦可思研究院近日发布的《2026年中国大学生就业报告》显示，2025届本科生毕业半年后的平均月收入为6435元，较2021届增加602元，连续五年保持增长。
与总体薪酬稳步上升相伴的，还有高薪专业格局的重新洗牌。该报告显示，从专业来看，集成电路、智能制造、新材料等与战略性新兴产业和先进制造业相关的专业在就业、薪资等方面表现突出，而传统热门IT专业正在下滑。
麦可思定义的“绿牌专业”，指的是就业落实率高、薪资高、就业满意度高，且市场需求还在增长的专业
从近年来的“绿牌专业”榜单，我们可以看到，国内就业市场的人才需求和薪酬优势，正从传统互联网行业转向“先进制造+能源转型+关键技术”领域，且工程属性不断加强。
由此引人深思的是，在AI浪潮中，面对技术迭代加快、职业边界不断变化的现实，教育究竟该赋予年轻人怎样的能力，才能帮助他们面对一个尚未定型的未来？
过去大家填报志愿，往往默认存在一条相对稳定的路径：选择一个专业，掌握一套技能，进入一个行业，再沿着既定职业阶梯不断上升。专业与职业虽然并非完全对应，但大体还能建立清晰联系。
但AI正在打破这种稳定关系。
如今的AI改变了几乎所有职业的工作内容。程序员仍然需要编程，但大量基础代码可以由AI生成；设计师仍然需要创意，但制图、排版和素材生成可以交给工具完成；律师、教师、医生、工程师也同样面临变化：过去需要多年训练才能熟练完成的部分工作，正在被机器拆解、辅助甚至替代。
这些变化并不意味着上述职业会迅速消失，但不可否认的是，人的工作重心正在发生转移。可以预见，未来，企业需要的，不再是大量完成标准化、重复性任务的人，而是能够理解专业问题、善用AI工具、判断其输出是否可靠，并对最终结果负责的人。
而当岗位结构和能力要求加速变化，依据既往就业结果选择未来专业，也就变得越来越困难。
要知道，不止麦可思“绿牌专业”，各种第三方机构推出的高薪榜、热门榜和就业率榜等，都具有一种天然的时间错位。他们统计的是已经毕业者的就业结果，但考生作出的是以后四年甚至更长时间的重大选择。尤其在AI加速演进的时期，用过去几年的就业数据预测未来，难度正在急剧上升。
这就是AI带来的教育难题之一——知识和技能的有效期大幅缩短，教育周期却依然很长。
高校设置一个新专业，要经过论证、审批、招生、课程建设和师资培养；教材编写并进入课堂，同样要较长时间。但前沿技术可能在几个月内就发生迭代。一些学生刚开始学习某种工具，企业的工作流程已经改变；一些专业刚成为报考热门，市场供需关系可能已经开始变化。
这就导致学校很难精准预测四年后的岗位，家长也很难再根据某个专业过去的“就业神话”，替孩子设计一条确定的人生路线。
所以，AI时代的教育不能只为现有岗位训练人，而应更多为未来变化培养人。
专业教育仍要提供扎实的知识基础。AI生成内容越多，越需要人具备足够的专业知识去判断真伪、识别漏洞。试想，一个没有医学基础的人，不会因为会使用AI就成为医生；一个缺乏工程知识的人，也无法对AI生成的设计方案承担安全责任。
但教育不能只围绕现成工具和固定流程组织课程。除了教会学生“怎样做”，还要帮助他们理解“为什么这样做”，训练其发现问题、分析问题、跨学科协作和重新学习的能力。人工智能素养也不只是会使用几款工具，还包括理解其边界、核验其结果，并在技术介入后保持人的判断和责任。
AI时代，志愿填报不能再被理解为一次选定终身赛道的决策，教育也无法为年轻人提供一张永久有效的职业门票。高薪专业的“保质期”或许会越来越短，但扎实的基础、持续学习的能力、独立判断的意识，以及不被工具支配的主体性，仍将具有更长的有效期。
未来更有竞争力的人，可能不是只懂AI的人，也不是拒绝AI的人，而是既有扎实专业基础，又能把AI转化为生产工具的人。教育真正要做的，不是替年轻人押中一个永远热门的专业，而是让他们在专业冷热不断轮换、职业边界不断变化的世界里，仍有能力重新选择、继续成长。
（大众新闻记者 王鹤颖）
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