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因此，当下的人工智能本质上是一个靠数据驱动的工具。在应用场景明确、复用频次庞大的能力上有着远胜于人的优势。比如河北省胸科医院的放射科主任张莹说，他们的医生以前看一套胸部CT影像找肺结节，至少要10分钟时间，但在引入AI医学影像处理和分析系统后，只要5秒就能把三四百幅的图像预分析完，并且正确率也越来越高。

以新闻学这个多数人不会感到陌生的专业为例，高校培养学生的能力一般是围绕“掌握新闻采访、写作、编辑、评论、摄影等业务知识与技能”等展开。相比需要调用文字理解和记忆能力的“掌握新闻学基本理论与基本知识”等，人工智能在“具有调查研究和社会活动能力”这项上替代的风险要更低，毕竟AI很难做到与受访者建立起丰富的情感连接，更别说长期互动。

根据纽约联邦储备银行和美国劳工统计局在2025年5月发布的就业报告，计算机工程（Computer Engineering）和计算机科学（Computer Science）这两个计算机专业，分别以7.5%和6.1%的失业率位列美国本科专业失业榜第3名和第7名，比冷门的艺术史专业的失业率还要高出一倍多。在我们的评估模型中，目前学科门类中，也只有哲学、农学和历史学能说暂时没有AI替代风险高的专业。

我们注意到，DeepSeek出现后，大模型部署和应用的成本大幅降低，企业使用AI的兴趣也在日益增高。根据智联招聘和北京大学国家发展研究院联合发布的《AI大模型对我国劳动力市场潜在影响研究：2024》，编辑/翻译、金融/保险服务、销售/商务拓展等职业未来被大模型替代的风险高，这些职业在招聘市场中的比例也已开始下降。

以农学专业为例，北京市农林科学院信息技术研究中心研究员吴华瑞在调研中发现，国内蔬菜无人农场全自动移栽机漏苗率高，仍需人工补苗，而日本同类设备因技术封锁无法引进。要打破僵局，需要解决无人农场领域人才匮乏的问题。吴华瑞说：“未来无人农场领域的人才培养需注重交叉学科融合，培养既懂人工智能、机器人技术，又熟悉农业生产规律的复合型人才。”

但考生在选择这些新兴专业时，也需要留心学校的培养方案或已读该专业的学长学姐评价，避免踩坑“假交叉”专业。北京航空航天大学人文社会科学学院的马永红等人2024年在《中国科学报》上曾发文提到，“某些高校为了迎合大趋势和标新立异，出现了拍拍脑袋就进行学科交叉的情况，即为了交叉而交叉，或为了申请项目而交叉”。