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如何看待北大古生物「一个人的毕业照」主人公转行计算机?「冷转码」(冷门专业转码农)现象反映出哪些问题?

回答
如何看待北大古生物「一个人的毕业照」主人公转行计算机?「冷转码」现象反映出哪些问题?

北大古生物「一个人的毕业照」主人公转行计算机,以及由此引发的「冷转码」(冷门专业转计算机行业)现象,是一个复杂且值得深入探讨的社会议题。它折射出当下教育体系、就业市场、个体职业选择等多方面的问题。

一、北大古生物「一个人的毕业照」主人公转行计算机:个体选择背后的时代洪流

首先,我们要理解这个个体的选择。这位主人公选择古生物学,本身就说明了他对知识的纯粹热爱和对未知探索的渴望。然而,在现实的就业压力下,即使是北大的高材生,也可能面临“所学非所用”或“学以致用但前景有限”的困境。

对专业前景的理性评估: 古生物学作为一个非常细分的学科,其研究的路径相对固定,例如进入高校成为教师、在科研机构从事研究,或者进入博物馆等。这些岗位数量相对有限,且往往需要长期的学术深耕和较高的学历(博士及以上)。对于刚毕业的学生而言,直接找到对口且待遇优厚的工作难度较大。而计算机行业,特别是互联网、人工智能等领域,近年来发展迅猛,提供了大量且薪资待遇相对可观的就业机会。从这个角度看,这位主人公的选择是一种理性的职业规划,是基于市场需求和个人未来发展的权衡。
“学有所用”与“学有所值”的矛盾: 虽然古生物学本身具有极高的学术价值,但其“学有所用”的范围相对狭窄。当个体的知识和技能在社会经济环境中难以转化为“学有所值”(即被市场认可并给予相应回报)时,人们自然会寻求更广阔的平台。
个人兴趣与现实生存的平衡: 兴趣是最好的老师,但兴趣不能完全脱离现实。这位主人公可能依然热爱古生物学,但他需要用自己的劳动养活自己,实现个人价值,并承担起社会责任。当他的专业兴趣与现实生存需求之间出现较大差距时,他需要做出调整。
“名校光环”下的现实压力: 即使是北大毕业,也面临就业市场的竞争。名校的光环固然带来了敲门砖,但最终还是要靠实力说话。如果所学专业在就业市场上的竞争力不足,名校背景也无法完全弥补。

因此,这位主人公的转行并非是对古生物学的背叛,更像是对现实环境的一种妥协和适应。这是一种个人在时代洪流中寻找最佳生存和发展路径的体现。

二、「冷转码」现象反映出的深层问题

「冷转码」现象,即冷门专业(如人文社科、历史、哲学、艺术、小众科学等)的学生或毕业生,选择转行进入计算机行业,这反映出当前社会和教育体系中存在的几个突出问题:

1. 高等教育与就业市场的脱节:

专业设置与市场需求的错配: 许多高校的专业设置仍然沿用传统的学科分类,而市场需求却在快速变化,尤其是在新兴技术领域。一些“冷门”专业可能无法直接匹配快速发展的行业需求,导致毕业生难以找到对口工作。
“通识教育”与“技能培养”的失衡: 虽然高等教育强调通识教育,培养学生的批判性思维、人文素养等,但当就业市场对特定技术技能的需求日益旺盛时,过于偏重理论和人文的教育模式就显得有些滞后。学生虽然获得了广泛的知识,但在缺乏市场急需的硬技能方面存在短板。
就业指导和职业规划的不足: 很多高校的就业指导仍停留在传统的求职模式上,未能及时更新对新兴行业和职业的认知,也未能有效地帮助学生将专业知识与市场需求进行对接,甚至提供跨学科转型的指导。

2. 就业市场的结构性失衡与“马太效应”:

热门行业虹吸效应明显: 计算机、互联网、人工智能等行业因其高薪、高增长和良好的发展前景,对人才产生了强大的虹吸效应。这导致大量原本可能从事其他职业的人才涌入,进一步加剧了“内卷”。
冷门专业就业困难,形成“劣币驱逐良币”的风险: 相较于热门专业,冷门专业的毕业生在就业市场上普遍面临更大的挑战。这可能导致一些对该专业真正有热情的人才因为现实的就业压力而放弃,而一些并非真正热爱,但看到了“转码”红利的群体反而获得了更多机会。
薪资待遇差距拉大: 热门行业与冷门行业的薪资待遇差距过大,是促使“冷转码”的重要驱动力。这种差距不仅影响了毕业生的选择,也可能影响到未来的学科发展和人才培养方向。

3. 个体价值实现与社会认可度的困境:

对“成功”定义的单一化倾向: 社会上存在一种将“高薪”、“大厂”视为成功的单一化定义,这也在无形中给年轻人施加了压力,鼓励他们追逐热门职业。
“爱好”与“职业”的界限模糊: 当一个人的爱好(如古生物学、历史等)难以转化为令人满意的职业时,他们被迫在“爱好”和“生计”之间做出艰难的选择。有些人为了生计不得不放弃热爱,转而追求更容易变现的技能。
对“有价值”的定义受到市场经济的深刻影响: 市场经济下,很多价值的实现需要通过市场化的方式来衡量。那些难以市场化或者市场回报较低的领域,其内在的学术价值或文化价值容易被忽视。

4. 教育回报率与社会公平性的思考:

教育投资回报周期的不确定性: 对于选择冷门专业的学生,他们可能需要更长的教育回报周期,甚至其所学专业在整个职业生涯中都无法实现直接的经济回报最大化。这使得他们在社会经济竞争中处于相对劣势。
“同等教育投入,不同经济产出”的现象: 花费了相似的教育投入(时间和金钱),但由于专业不同,毕业生在经济回报上可能存在巨大差异。这在一定程度上会引发对教育公平性的讨论。
人才流失与学科发展的隐忧: “冷转码”现象如果普遍化,可能导致一些具有潜力的冷门学科人才流失,影响我国在这些领域的长远发展和国际竞争力。例如,如果长期没有人愿意从事古生物学研究,我国在这一领域的科研成果将会受限。

5. 个人发展路径的“内卷化”:

“挤占”热门赛道的资源: 当大量来自非计算机专业的学生涌入计算机行业时,他们不仅需要从零开始学习新的技能,还可能挤占了原本就激烈的岗位竞争。虽然他们可能带来新的视角和思维方式,但也增加了行业的“内卷”程度。
从“兴趣驱动”到“利益驱动”的转变: 对于一部分人来说,转行并非完全是兴趣的转移,更多的是一种对经济利益的追逐。这种“利益驱动”可能会导致一些人在选择职业时,忽略了其内在的价值和意义。

结语

北大古生物「一个人的毕业照」主人公转行计算机,以及“冷转码”现象,是一个多维度的问题,它既是个人在现实压力下的理性选择,也是社会教育和就业体系面临挑战的体现。

我们需要思考的是:

如何更好地引导高等教育与市场需求对接,实现人才培养的精准匹配?
如何打破热门与冷门专业的壁垒,让更多人才在各自领域都能找到实现价值的途径?
如何构建一个更包容的社会评价体系,不将“成功”简单地与高薪和热门职业划等号?
如何鼓励学生在追求兴趣的同时,也能具备应对现实挑战的能力?

这个问题没有简单的答案,需要政府、高校、企业和个人共同努力,才能在保障个体发展、促进社会进步的同时,也为冷门学科的长远发展和我国人才结构的多元化奠定基础。这不仅是对个体的负责,更是对整个社会未来发展的负责。

网友意见

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一个本科学古生物的人,在博士阶段选择了计算生物学,研究的是癌症通路;在实习期间因为电子病历项目接触了NLP,熟练掌握技能之后来到了Amazon。

也许她终究是累了,放下了,选择了安逸稳妥,最终泯然众人,被千千万万没有学过古生物学的码农们裹挟着,走上了一条平凡的道路。


但是也许呢?

也许她从未放下。




P.S.下面这段话,我之前直接或间接引用过很多次,算是我个人很喜欢的一段话:

One easy way to create a unique skill is to combine two seemingly unrelated skills into one skill.
Being the best computer scientist in the world is really hard. Being the person who knows the most about dolphins is really hard. But being the person who best knows about the intersection of software and dolphins is accomplishable.
You might end up writing the best software that tracks dolphins. Or you might use your knowledge of how dolphins communicate over long distances to change the way humans communicate.
想要拥有一门独家绝活,一种简单的做法是将两种看似不相关的技能结合起来。
成为世界上最厉害的计算机科学家非常难;成为世界上最了解海豚的人也非常难;但是想要成为最清楚计算机和海豚之间有什么关系的人还是办得到的。
也许你能够写出最棒的海豚追踪软件;或者你会利用对海豚如何进行长距离交流的了解,最终改变人类沟通的方式。

(原文来自Quora用户Auren Hoffman: Daily Life: What is the most valuable skill a person can have for their entire life?


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2020.9.26. 更新

感谢各位朋友抬爱,把我的回答顶得这么上面,也感谢各位在评论区的热火朝天的讨论,我就不一一回复了。甚至有位朋友留言催更,我再就这件事再啰嗦几句我的看法。

我们暂且不谈生物信息学是否有足够的计算机科学的训练以支持自然语言处理的工作。换个角度看,这个古生物学的问题本质上是涉及极冷门专业职业规划问题,这与知乎上路人皆知的生化环材完全不是一个生态。即使按基础学科的标准,古生物学也是属于最冷门小众的那一档。看过老友记的朋友应该会有印象,Ross就是古生物学(paleontology)博士,这个设定就是为了强调Ross的人设就是学霸且兴趣极小众。我相信绝大多数普通人,包括我在内,现实中从未见过一个古生物学毕业的人。至于课程难不难,毕业之后去什么地方工作,需不需要读研,这样最基本的问题我都完全没有概念。这样的极冷门领域,对普通人而言存在着大量潜在信息不对称。就我个人以及同行的冷门学科经验,冒然进入这样的领域有风险。冷门并不等同竞争小,更不代表出路好。如果这个领域冷门但市场不拥挤,那么恭喜你找到一片新天地,弯道超车就是分分钟的事。如果这个领域冷门且内卷,由于同行数量极少,一两个人的出路,在统计学上并没有意义。进入冷门学科以后,无论是做学术还是去企业,毕业后的走向往往严重依赖个人规划能力。我相信生化环材的朋友都会清楚那些企业那些机构会提供相关岗位,但毕业于极冷门学科的话,可能连哪些机构会接收毕业生可能都不清楚。不管古生物学是怎样的生态,这位北大古生物学的女生,都是上演了一场漂亮的职业规划个人秀。她这样的点技能树的方式,旁人很难复制。艺高人胆大,她同时也冒了很大的风险。高中刚毕业的同学一不小心入坑再正常不过,但能留一手后招,还能漂亮地脱坑,这一点很多人可能做不到。


以下为原回答:

建议各位去翻一翻这个姑娘的简历再来评价。古生物学分支很多,她除了本科是叫古生物学没有具体方向以外,一整个硕士博士阶段做的就是计算生物学或者说生物信息学。什么是计算生物学或者说生物信息学?就是生物与计算机的交叉学科,按斯坦福计算机系的课程设置,计算生物学都是算在AI方向下的。

计算生物学的常用技术手段和NLP乃至AI很多技术手段同根同源。比如,DNA序列蛋白质序列的匹配问题和字符串匹配,隐性马尔科夫模型与蛋白质建模,蛋白质空间结构预测就是个机器学习问题,phylogenetics则和计算语言学中的语言构拟问题是一类问题。去亚马逊做NLP一点也不奇怪。

看下来这个操作就是冷门专业出身,给自己留了一条后路,而并非在学术圈一棵树吊死,还找到一个地方把硕士博士阶段的训练学以致用而已。个人选择而已,我觉得没必要盯着别人的私事指指点点。

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高票答案叫大家去翻一翻这个姑娘的简历再来评价,我翻了翻,果然很精彩。

从薛同学的高中履历翻起来可知,薛同学当年作为北京十一学校的一名学生,在北大自主招生考试中未能如愿取得降分资格,后通过某种渠道主动联系上了元培院长,并向院长表达自己想学进元培学习古生物专业的愿望,院长爽快答应,后顺利获得北大元培降分资格。

而进入元培后,通过其他方法进去的学生自然是有充分选择权,但作为在高考前就因向元培院长表达过对古生物专业衷心的薛同学,某种程度算是古生物定向生,进去后自然不能真的随便选专业。

同时,薛同学从事计算机工作的父亲也表达了对女儿选择的支持,表示兴趣最重要。

而在薛同学大学毕业后,古生物专业并不像大家想象中能和CS就有那么大的关联,转NLP如探囊取物。薛同学首先是通过CMU的自费master program,与CS产生一些关联,后才得以申请到BioInfo方面的phd。

而第三个学古生物专业的学生,则因为四级没过,无法跨院保研,也无法出国,最终留在了古生物。

我看完薛同学的履历,我的感觉是,这是一个见过世面的京城孩子和她的家庭,曲线救国,最终收获美好结局的生动案例。

当你被薛同学的故事感动到无法自拔,现在立刻马上就想去follow your heart的时候,不妨思考以下几点问题:

  • 你的家庭在北上等一二线城市是否属于中上位置,大城市中上的成长环境决定你不会被各种宏大叙事的鸡汤轻易忽悠,最大程度减少信息差,而即使你真的后悔,你的退路是一线城市的广阔天地,甚至很大可能你的父母已经为你准备好房产,你所要做的不过是找一份可以养活自己的工作而已,进可攻,退可守。
  • 你是否能在高中时期就可以联系到北大元培院长,并与其1:1直接交流
  • 你是否有见到北大元培院长后说服其为你的梦想降分的能力
  • 你是否清楚在冷门专业和学校牌子之间选择的得与失,对一些人来说,接受高等教育更像一种社交活动,名校可为其提供最优质的牌子和人脉,而他本人也可以利用这一点实现借力打力,更上一层楼,这个时候,专业的选择,显得那么的无关紧要,学金融还是学考古,对这些人来说没有区别。而对于另外一些人来说,他们毕业以后是要拿着这张文凭去恰饭的,校友再牛逼,圈子再高大上,北京户口还是要你自己弄,北京的房还是那么贵,北京的房东还是那么屌,一块砖砸在海淀总是能砸到10个双一流。
  • 你的家庭是否有经济能力提供你2年美帝master的费用,以备转行之需,约合50-80万人民币
  • 你的父母是否有一定前瞻性和指导性(比如薛同学从事计算机工作的父亲),在13,14年计算机考研惨淡,CS还远不如现在红火的年份就知道让你去CMU读computional专业曲线救国,而非本科毕业后直接申请专业更符合,也能全奖的phd in paleontology
  • 你的家庭是否可以支持你到28岁以后才开始赚钱,以及你是否能毫无负罪感的读到28岁才开始赚钱

想清楚以上几点的人,不要说去北大读古生物,即使是去耶鲁读戏剧,去哈佛读艺术史,去UCLA读种族研究,去剑桥学土地经济,去哥伦比亚读人类学,也会收获如薛同学一般美好的结局,没想清楚,只有一腔情怀的,大概率就是被炮灰。

综上,我绝对相信薛同学当年对古生物专业的热忱,要不然直接读个CS专业可能会更容易,但我也希望没有薛同学配置的朋友,不要看了媒体几篇鸡汤报道,就贸然尝试复制薛同学的路径,每个人的牌都不一样,别人咬咬牙可以负担的成本,可能到你这就是直接宣告破产。

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本科选一个学校名气响,但专业上容易刷分,名次很好看的专业(如这个主角无论学成什么样都必定是专业第一),硕士申CS或者金融的 master,这本来就是很多清北复交同学的套路啊。

不然你以为这些人为啥本科选择在国内读?

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反映出以下几个问题:

【1】情怀不能当饭吃

凡是跟学生扯情怀的专业,

基本都是天坑。

毕业即失业,不是闹着玩的。

21世纪不是生物的世纪,

也不是化学、材料、环境的世纪。

但凡有人拿着情怀在那里画大饼,

不是扯淡,就是行骗。

【2】认清形势了

多少过来人的活生生的惨痛教训摆在那里,

当年高考,

小明考了650,去学了生物;

小华考了640,去学了材料,

小张考了645,去学了化学,

小明考了520,去了二本计算机;

现在,

小明,每天在实验室穿着白大褂看着显微镜,

小华,撕着二维材料、合成着钙钛矿,想着要不要往材料里掺点狗屎,

小张,高分子毕业去了化工厂,

小明,成为码农,月薪20K.

他们都有着光明的未来啊!

【3】真香定理

曾经自己看不起的计算机,

在高薪面前,

逃不过真相定理的安排。

【4】不是富二代

富二代基本不可能会去转行当码农的(狗头保命)

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惨遭打脸……北美大厂圈里的朋友告诉我,Yifan真的转码了,在Alexa组转正了,与bioinfomatics无关了……啊这……

看了她的求职linkedin,把自己的生物背景都快摘干净了……

打脸痛哭(


显然这根本就不是冷转码问题。我一开始看到这个问题的时候,问题本身是看待主人公的职业经历。然而,大多数答主借着这个问题自行借题发挥到了“冷转码”主题下,将整个问题带偏了。

重复一遍。与其说这是冷转码问题,不如说这是AI交叉学科在又一个领域中熠熠生辉的例子。


这个回答将分为三部分。

  1. 如何评价文章中的主人公;

2. 交叉领域的AI研究现状;

3. 对部分答主借题发挥的评论。


  1. 如何评价文章中的主人公。

我的基本观点和 @Milo Sun 一致,主人公的学术和职业经历,是交叉领域必经的正常波动,并没有转方向。

一句话概括:

AI的交叉领域 ≠ 计算机,

计算生物学的交叉领域 ≠ 生物转CS ≠ 转码。

薛逸凡(下称Yifan)本科从北京大学毕业之后,学习的是计算生物学方向。计算生物学是一个交叉学科,其牵涉的范围很广。除了从生物学角度出发,对一些问题进行数学建模以外,近年来从AI角度出发,对生物的一些课题进行研究也是常见的。典型的一个研究例子是ICLR2020的文章:

Du Y, Meier J, Ma J, et al. Energy-based models for atomic-resolution protein conformations[J]. arXiv preprint arXiv:2004.13167, 2020.

我们接着Yifan的学习经历继续了解她:

薛逸凡从古生物专业一路走到了生物信息专业,开始研究起癌症相关的资料,并选择了癌症信号通路作为博士课题,具体的研究方向是深度生成模型在癌症数据的应用。

这个领域我想圈内的各位多少有一些耳闻。人工智能在医学上面的进展在近几年是一个很热门的话题,其中最热门的也许是医学图像处理,和NLP医疗信息检索。其中医学图像处理在前几年曾爆发过热烈的讨论。那时AI的模型在肺部疾病的准确度超过了医生,而医生认为AI在疑难杂症上面的诊断准确率并不高。从学术界的发展来看,医学界和人工智能界都有学者在这个交叉领域孜孜不倦地努力着。

NLP医疗信息检索可以被用于很多任务上,如从海量的病例中检索相关信息,辅助医生快速做出预测;或者是更加智能地管理病人的病历,做到更加合理的健康提醒。这些任务是迈向精准医疗、精细医疗必不可少的一环。

同时,由于希望提升自己的工业实验水平,她在读博第三年,选择去匹大的医学中心实习电子病历相关的项目,恰好接触到了NLP。
但由于这段实习经历与NLP相关,以至于后来找其他实习时,递来橄榄枝的也多是NLP相关的项目,其中就包括这份亚马逊NLP的实习工作。

AI的交叉领域可以是NLP的,也可以是别的领域的,这取决于自己的实际情况。作为一个做交叉方向的学生,难道NLP方向的实习就不是适合她的吗?


我们再来看她的产出,一个PhD的方向如何,和她的论文息息相关。这属于交叉领域的成功例子,两方面的知识互相成就,是一个交叉领域PhD最理想的状态。

所以这根本不是转码,顶多算是丰富了科研经历,为之后创造成果打基础罢了。


2. 交叉领域AI的研究现状。

熟悉我的人都知道我是做音乐人工智能的,在本科期间我主要从事NLP方向的科研。

我本科毕业后,在上纽大做了一年的RA,我的导师有计算机、心理学、音乐演奏三个方向的相关学位(最后以CS PhD身份毕业),组里的学生不乏专业音乐背景,甚至有作曲系科班出身的学生。

今年9月我成为了QMUL的数字音乐中心(C4DM)的博士生,和我同年读博的同学们,有的是数学专业毕业,有物理学专业毕业,有录音技术专业毕业,有作曲系毕业,还包括我是计算机科学专业毕业。在斯坦福大学CCRMA做研究的人,不仅有AI研究者,也有非常专业的音乐人。

交叉领域,就是这样一个包容了不同领域背景的人的地方。他们在研究中通力合作,打破学科壁垒,使得不同领域的知识能够融会贯通。

一个事业正如火如荼,在医学人工智能如鱼得水的PhD,是无论如何也谈不上“转码”的。要说交叉领域的研究者到底算AI研究呢,还是医学研究呢,这是一个想当然地分法。在这种研究中有所成就,就必然要借助各个领域的推动力。AI工具有用,就要借力AI;音乐或者医学的理论知识有用,就要返回去找理论。

PhD进行的这种产出,和“转码”的工业界同行,相差甚远。


3. 对部分答主借题发挥的评论

不是说做的事和AI有关就一口一个转码,要看一个人全部的技能是什么,研究领域是什么。劝退天坑转CS也许对一些人有用,但是在这个例子上是不适用的。

我相信各位大佬们觉得转码是为了在工业界好拿高薪,这是对的,但是这又和主人公选择在交叉领域做NLP研究有什么关系呢?在学术界做研究和转码进工业界不是一回事,不要被某些贩卖焦虑的人带偏了。

甚至,还有些答主在回答里夹私活,兜售自己的转码攻略,满脑子都是生意。说实在的,人做交叉领域的研究比转码当个螺丝钉要高明多了,还有意义。

借这个回答抒发一下我对某些大V的不满。众所周知某PhD毕业之后进了鹅厂,大肆宣扬CS的好处,以至于有一些地方做得过犹不及。比如在这个问题下:

说实话这个PhD拿到这么高的年薪,还是因为她PhD期间发体系结构的顶会发得特别好。即使是在大佬遍地的CS,这人也是难得一见的牛逼人物。这样的成绩,不是一句“双非只要学CS,努努力,就有200W年薪的可能”——体系结构领域努力还真不一定能有这么厉害的产出。

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咸吃萝卜淡操心。选什么专业,应不应该转行,是个人的自由,有议论和操心别人的时间,不如多翻几页书。

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