因此，目前较为冷门的哲学和语言学或将迎来就业热，而未来社会学家和人类学家也将在AI领域大显身手。

人工智能常被认为是当今时代的科技亮点，因此理工科备受学生青睐——过去十年，英国高校选择数学专业的人数增加25%以上，而工程与技术类学生亦增加了20%。与此同时，攻读哲学和历史的学生人数减少了10%，而学习语言的学生人数则减少了20%。

这一专业偏好貌似会延续至下一个十年。但德意志银行集团的经济学家们却认为，人工智能的发展，或将受到人文学科掣肘。因此未来十年，由于文科人才稀缺，即使是有志从事人工智能最前沿工作的学生也可能选择攻读哲学和语言学位。

即使是最基础的机器学习也面临道德问题，而 AI在处理复杂决策、文化及语言等微妙细节上的欠缺，激发了社会对人文学科人才的需求。以目前已进入试用阶段的简易AI程序为例：亚马逊AI简历筛选工具出现了性别偏见，美国犯罪评估软件COMPAS在选择准予假释的囚犯时表现出明显的种族偏见，微软聊天机器人Tay在激活后16小时就彻底失控。因此擅长做出复杂决策又精通语言文化差异的人才将炙手可热。

精密的AI应用程序需要开发者同时具备道德和决策能力。以自动驾驶汽车为例：如果自动驾驶汽车被迫在生死攸关之际，在两难之间做出选择，其决策程序是否能在符合当地文化价值观基础上，做出相对合理的判断？研究表明，国家文化差异的确会导致不同的决策倾向。

如何在两难境地下，兼顾道德与文化规范差异？这是AI发展历程中最棘手的问题。AI开发者们在向遵循严格监管要求的公司（如金融机构）推介服务的过程中时常碰壁，因为机器学习的不可预测因素，使仅仅精通技术的开发者们无法判断其系统结论是否合理，因此难以符合监管不同要求。

因此，目前较为冷门的哲学和语言学或将迎来就业热；未来社会学家和人类学家也将在AI领域大显身手。

很多人文学科研究的是人类现实状态，而非理想状态，而这恰恰弥补了AI程序的不足，解答问题，协助制定AI的思考模式，并与监管机构一同制定相关标准。

作者：德意志银行集团宏观经济学家卢克·坦普尔曼(Luke Templeman)