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全球博士过剩?AI能帮助其知识变现

第一财经 2025-07-09 18:38:12 听新闻

作者:巫景飞    责编:高雅馨

无论哪个时代,真正稀缺的,从来不只是“知识多”,而是“能主动发现问题、创造性解决问题”的人。

(本文作者巫景飞,上海大学经济学院副教授)

《自然》新闻版块撰文指出,过去几十年来,全球博士毕业生数量稳步增长。但与之相对的是,学术岗位早已“僧多粥少”,美国数学学会更直言,数学博士获得终身教职的比例从2000年到2023年持续下跌。

即便放下“学术执念”转向企业,不少博士面临“水土不服”。有理工科博士坦言,博士阶段的训练与企业研发需求“中度脱节”。实验室里的精密数据,到了工厂车间似乎成了“用不上的学问”。

全球博士过剩,真的是“人才太多”吗?人工智能时代,手握专业知识的博士,能否借AI之力打破困局,让知识真正“变现”?

一、博士为何过剩?多重因素的碰撞

全球博士过剩不是单一原因造成的,而是一场时代变迁、教育制度惯性与市场需求的“三方碰撞”。

其一,招生规模与岗位供给的不平衡。过去几十年,“扩招博士”成了全球高等教育的关键词。尤其在新兴经济体,博士数量大幅增加。像是2016年至2021年,全国马克思主义理论一级博士学位授权点由39个增至104个,但2023年起,多地已暂停新增相关岗位。一边是“批量生产”,一边是“岗位收缩”,学术圈的“独木桥”自然越来越挤。

其二,培养模式更“垂直”,但门槛也随之升高。传统博士培养总在追求“更细的细分”,一些研究方向甚至窄到“全世界只有几十人能看懂论文”。学术价值需要被承认,但放到市场上,能为这类研究买单的人并不多。侧重理论深耕的学术模式,从产业界的角度看,在实践应用场景中或许需要更多衔接,而企业往往更看重能直接应对实际挑战的人才。

其三,经济与技术环境的剧变。全球经济增速放缓,企业研发预算有所降低;贸易壁垒高筑,跨国科研岗位减少。更关键的是,AI来了。它能自动分析文献、模拟实验、甚至生成初步结论,传统的“实验技能”“推导能力”不再是“硬通货”,而是“跨学科整合”“技术落地”成了刚需。

二、个体破局:从自身出发,主动改变

谈到如何缓解博士培养与社会需求的适配问题,讨论中常提到需要政府引导、高校调整或企业参与。这些方向有其合理性,只是制度层面的优化往往需要一定时间逐步推进。与其等着别人改变,不如自己先动起来。对广大博士们来说,破局的关键是用商业思维找对方向,用科研思维做深做实,让知识从“学术抽屉”走进“真实需求”。

说到底,“过剩”的本质是“价值错配”:不是知识没用,而是知识没找到“愿意为之付费的人”。具体怎么做?或许可以从如下两个方向发力:

用商业思维找对“价值战场”。商业的逻辑很简单:“谁有麻烦,我能解决,怎么收费”。博士得跳出“我研究啥”的惯性,多问自己三个问题:

我的专业里,哪些“社会痛点”还没人解决?比如老年医学博士发现,养老院最怕“独居老人半夜跌倒没人知”,这就是个空白;

谁会为解决这个痛点掏钱?是养老院、保险公司,还是民政局?

我的知识加AI,能比现有更好的办法吗?比如更便宜、更快、更贴心?

就像一位语言学博士,要是死磕“古汉语虚词怎么变”,可能只有几个同行感兴趣;但换个角度想,文化部门需要“方言保护方案”,科技公司要“AI语音助手能听懂方言”——这两个方向,都能让专业知识变成真金白银。

用科研思维做深“解决方案”。博士们做研究的科研套路——“观察思考—提出理论假说—实证检验—完善理论”,完全能用到个人发展上:

观察思考:像做文献综述一样剖析自己我最擅长啥?比如环境博士的“污染物迁移模拟”;市场上哪些活儿需要这本事?比如工业园区风险评估;我还差啥?可能是AI建模工具,或是行业政策知识。

提假说:基于观察猜一个方向——“我要是把污染物模拟和AI结合,给小企业做低成本风险评估,说不定有戏”。

做验证:搞个“小实验”试试水。花1个月做个简化版工具,免费给3家工厂用用,问问他们“够不够用”“愿意花多少钱买”。

再完善:根据反馈改。比如工厂说“工具挺好,但看不懂报告”,那就加个“上门解读”的服务;发现化工园区需求最大,就专门深耕这个领域。

这套方法能让个人发展从“凭感觉”变成“靠数据说话”,用科学方法让人生少走弯路。

三、AI赋能:三个杠杆放大价值

AI不是来抢博士饭碗的,而是帮博士“放大价值”的工具。它能做的,远不只“省点时间”,更能打开新的可能性。

第一重杠杆:用AI当“扩音器”,让更多人看到你的价值。AI能帮你精准找到“需要你的人”,还能让知识传播得更远。

精准定位:用AI扒一扒行业论坛、企业年报,看看大家天天在愁啥。比如农业博士用工具分析抖音上的种植户留言,发现“果树病虫害早期咋看”问得最多,就专门做这类内容;

  1. 普惠传播:博士能用AI把专业知识变得“人人能懂”。比如物理博士用AI做动画,把复杂的“量子力学”变成“像玩游戏一样好懂”,发在短视频平台,既能帮助偏远地区的学生,也能积累粉丝;心理学博士做个简单的AI聊天工具,帮留守儿童疏解情绪等等。

这种“人机配合”,既能帮到更多人,也能开辟“公益+赚钱”的路子。

第二重杠杆:用AI当“加速器”,省下时间干更重要的事。AI能接手大部分的“重复劳动”,让博士集中精力搞创意、想办法。

查文献:用Elicit这类工具,几分钟就能把近几年的核心结论拎出来,省出大量时间;

处理数据:博士借助 AI 分析数据,过去需要不少时间,如今则能大幅缩短耗时;

做报告:AI自动生成图表和初稿,博士只需要琢磨“数据背后藏着啥问题”。

省下来的时间,别光用来发论文,多去跑跑市场——比如材料博士可以去新能源车企问问,他们到底需要啥样的电池材料。

第三重杠杆:用知识+AI造“新产品”,让能力持续生钱。把专业知识和AI结合,能做出“别人抢不走的解决方案”,变成产品、服务或个人品牌,持续赚钱。

做产品:历史博士用NLP技术分析地方志,搞个“AI文旅导览系统”,卖给景区;

做服务:环境博士训练个“水质监测AI模型”,按次给小企业做检测;

做IP:经济学博士用AI扒数据,在网上讲“普通人能听懂的经济课”,知识变现。

这些例子的共同点是:AI让博士的知识从“一次性”变成“可复用”,而商业思维保证了产品“有人愿意买单”。

四、做自己命运的主导者

全球博士过剩的焦虑,说到底是“等别人选我”的被动心态在作祟。环境可能有局限,但AI时代给了博士前所未有的工具——用它找对人,用它提高效率,用它把知识变成“摇钱树”。

商业思维帮你找到“谁需要你”,科研思维帮你把知识变成“能解决问题的方案”,AI则是放大这一切的杠杆。无论哪个时代,真正稀缺的,从来不只是“知识多”,而是“能主动发现问题、创造性解决问题”的人。

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