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2025-08-06 0
2025年,DeepSeek引发的AI技术变革,如同一场汹涌的浪潮,改变了众多职业的面貌。对程序员而言,代码生成效率的提升倒逼核心能力向架构设计与模型优化转型;医生在AI辅助诊断的同时,更需强化临床决策与责任担当;教师从知识传递者升级为价值观塑造者,聚焦情感关怀与思维培养……多个行业的从业者在这场技术革命中感受到了冲击,也迎来了新的机遇。
程序员核心竞争力转变
程序员或许是受AI影响最深的职业之一。互联网数据分析机构数说故事发布的《AI浪潮下的职业真实图景分析报告》显示,90后和00后程序员是讨论AI职业影响的核心群体。
AI编程工具大幅提高代码生成效率,其普及正在改写程序员的职业版图。AI产品经理栗先生在社媒平台向同行分享:“DeepSeekR1负责思考,Gemini2.0pro负责输出最终答案,可以形成最强编程AI组合用法。”类似这样的效率革命直接冲击传统开发岗位,基础编程、重复性写代码的工作需求缩减。
与之形成鲜明对比的是模型训练领域正在扩容。2025年以来,国内头部互联网企业一边优化传统技术岗,一边以高薪招募AI大模型人才,调研数据显示,新型岗位中,大模型训练师、AI伦理工程师的互联网讨论数量猛增。
同时,AI效率革命也带来了幸福感提升。例如,有开发者花了2小时就用AI写了一个“旅行地图”网站,记录和家人去过的城市,地点、时间可以随时维护更新;喜欢“鼓捣”AI工具的发烧友成为兼职开发者,通过AI工具优化个人内容管理系统,实现一键生成网站;媒体报道,28岁小伙用AI模仿某位流行歌手风格,跨界写出爆款歌曲,收听量超200万,版权收入突破五位数。
但AI编程应用爆发带来的争议同样突出。首先是引发程序员岗位需求变化,有观点认为:“缺少深度AI认知的程序员,通过面试将越来越难。”同时,AI滥用的风险也浮出水面,GitHub(软件项目托管平台)数据显示,62%开发者依赖AI生成代码,但仅35%会深入理解逻辑,某软件公司因直接使用AI代码导致系统漏洞,损失达数百万。更有人担忧引发程序员“技能退化”,失去阅读文档、调试代码的能力,成为“人形剪贴板”。因此,程序员“以前是砌砖工人,AI来了帮搬砖;现在得当包工头——盯着AI别砌歪,还得盖出AI不会盖的摩天大楼。”
“超级助手”无法替代医生
医疗领域的AI渗透呈现鲜明的代际与地域特征,90后医生对AI影响的关注度最高,且参与讨论的人群正从一线城市向二三线城市扩展,医疗工作者对技术赋能需求迫切。
2024年8月,上海开设全国首家AI医院引发关注,医院将人工智能、大数据等前沿技术深度融合于诊疗全流程;清华大学人工智能医院也于2025年4月26日宣告成立。首批亮相的42位AI医生覆盖了21个科室,能够诊断300多种疾病——如今,AI已全方位介入诊疗全流程。诊前阶段,AI初步分诊实现轻症分流,优化医疗资源配置,某医院通过智能分诊系统缓解科室拥堵。诊中阶段,AI成为不知疲倦的“医学学霸”,如快速分析血检报告,调动海量文献和病例数据给出诊断建议。在眼科领域,谷歌DeepMind的深度学习模型经GPU集群训练,对糖尿病视网膜病变的检测精度远超人工;肺结节诊断中,AI灵敏度显著高于影像科医生,且能精准判断良恶性与病理分型。诊后阶段,AI结合可穿戴设备实现健康管理闭环,如通过监测心率及心电图变化,预警心梗风险;定期健康提醒功能确保患者体检、服药、运动等方案有效执行。
AI对医生的价值集中在效率提升与资源平衡。在传统的医疗诊断过程中,医生需要花费大量时间去查阅患者的过往病历、分析各项检查报告,遇到复杂病例时,还需组织专家会诊。而AI就像一台高速运转的“医疗数据处理器”,可以瞬间调动其学习到的医学知识和海量病例数据,快速给出初步诊断结果,这为挽救生命争取了宝贵的时间。
同时,AI自动生成病历、分析报告,减少医生文书工作时间。例如某系统通过声纹识别区分医患对话,将结肠癌术后随访记录生成时间从15分钟压缩至2分钟。此外,AI整合海量文献与临床数据,打破地区之间的医疗资源不平衡的局面。
不过,AI诊断的准确性和可靠性也受到了质疑,部分患者可能会根据其诊断结果自行用药或治疗,从而引发无法挽回的后果。媒体报道,今年3月,一名95后家长通过AI问诊判定孩子为“普通呼吸道感染”,居家用药导致病情延误,最终确诊为病毒感染肺炎。因此,在医疗领域,AI更多地被视为医生的超级助手,而非替代者,它可以帮助医生更好地完成工作,但最终的决策权仍然掌握在医生手中。
教师变为“智慧引领者”
教育领域的AI讨论呈现“家校双热”特征,80后家长与00后学生是核心关注群体,且讨论重心集中在一线及新一线城市,这些地区的教育智能化推进更快。
AI对教学的影响首先体现在课堂互动,讨论量增速接近150%。如虚拟角色技术让历史人物“复活”,孔子、牛顿走进课堂,让教育充满乐趣和想象力。有教师分享:“用AI生成角色扮演脚本,学生在模拟场景中练英语,口语能力提升明显。”
“用AI设计二年级下册《古诗二首》的教案,从教学目标到课堂活动,一气呵成”——老师的备课效率也因AI大幅提升。作业批改环节更是颠覆性改变,AI实现数学客观题自动批改,主观题给出参考建议,一键生成错题报告和知识点雷达图,让教师精准掌握学情。
教育智能化呈现显著的学段分化。小学成为AI应用主战场,其具象化、互动化的教学需求与AI技术高度契合;大学则面临学术伦理挑战,“AI写作业是助手还是作弊神器”的争议持续发酵,学生耗费精力琢磨“如何让AI文章像自己写的”,而非真正学习理解与表达。多所高校出台AI工具使用规范,有教授直言:“过度依赖AI会造成思维惰性,抑制创造力,别让教育沦为‘交卷幻觉’。”
在教师群体对于AI话题讨论中,整体情感呈现正向。AI将教师于重复劳动中解放,为学生提供更针对性的教学。有观点认为,教师需在技术赋能与教育本质间找到平衡,通过批判性使用AI工具,从“知识传递者”升级为“智慧引领者”。
复合型设计师更受欢迎
在设计领域,AI的应用同样带来了深远的影响。调研显示,平面设计成为变革前沿,海报、logo、电商详情页等依赖创意与效率的领域,通过AI实现了“数据+创意双驱动”。如电商设计领域,AI既解决了设计师“灵感枯竭、效率低下”的痛点,又通过准确的用户需求匹配和视觉创新,提升商品转化率与用户体验。尤其适合新品快速上架、大促批量设计、跨平台视觉运营等场景。
相对应的,UI(网站、软件等用户界面)设计领域则面临初级岗位收缩。行业争议中,“UI设计师成第一批牺牲品”的观点流传,原因在于“图标、按钮等标准化设计,AI几秒生成几十种方案,速度快成本低”。这一变化促使设计师向全栈设计、用户体验优化转型。不过,资深设计师、能解决复杂问题的复合型人才仍有较高价值,尤其是在用户体验、交互逻辑、数据驱动设计等领域。
另一方面,AI也加剧了设计行业的竞争和价格内卷。部分客户可能会因为AI的存在而压低设计价格,认为AI可以轻松完成设计工作,无需支付高额的人工费用。AI生成内容的版权问题也成为了一个新的争议焦点,如何界定AI作品的原创性和版权归属成为了一个亟待解决的问题。
心理咨询用专业驾驭AI
心理咨询领域,90后对AI影响的关注度持续提升。调研显示,AI在提供情绪支持、心理教育和辅助诊断等方面发挥着重要作用。AI聊天机器人和心理健康应用可以24小时在线,为用户提供即时的情绪疏导和心理建议,帮助他们在日常生活中更好地调适自己的情绪。
对于心理咨询师来说,AI可以作为他们的工作“搭子”,帮助他们更高效地完成工作。AI可以分析来访者的对话内容,提取情绪模式和语言使用趋势,为咨询师提供更精准的诊断依据。AI还可以模拟真实的咨询场景,为新手咨询师提供低成本、高复现性的实践平台,加速他们的专业成长。
但当AI成为“完美树洞”的同时,心理咨询行业面临职业信任危机。部分用户可能会因为AI提供的“完美”情感支持而对人类心理咨询师产生怀疑,认为AI更加可靠和高效。但情感退化的担忧也随之而来,反对派伦理学家警告:“习惯AI定制的‘完美关系’后,真实人际可能沦为次优选择,有人出现‘情感阅读障碍’。”最严重的风险在于危机应对,AI不具备职业伦理修养,在患者极度脆弱时,粗暴干预可能引发冲动行为,且无法承担伦理责任。
如今,行业对AI的定位逐渐清晰:咨询的核心始终是人与人的连接。心理咨询师的价值,正在于用专业素养驾驭技术工具,在科学方法与人文关怀之间找到平衡,让AI成为传递温暖的桥梁而非情感的替代者。
文/本报记者陈斯
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