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美国大学开始疯狂招“AI哲学家”: 不想读纯CS的孩子,选专业还能看哪些方向?

10月15日,Inside Higher Ed报道说,今年秋季,在美国已经有十几所高校的哲学系都纷纷发布了AI方向的终身教职轨道招聘……

作者:Dipylon 编辑部 · 发布:2026-10-19 · 更新:2026-10-23

大多数时候,多所大学都新开设了同样的专业,大家都会面临一个需要去用心辨别的问题,就是说这个新设专业,是为了解决社会问题的,也就是说社会、市场已经对这方面的人才主动提出了需求;还是为了解决商业问题的,也就是说需要为学校创造正向现金流的。

就在我们还在选择困难般纠结着“孩子真的不喜欢写代码,还要不要硬读一个CS”的时候,美国大学,或者说美国社会,已经开始非常认真的寻找另一种人:研究AI的哲学家。

10月15日,Inside Higher Ed报道说,今年秋季,在美国已经有十几所高校的哲学系都纷纷发布了AI方向的终身教职轨道招聘。他们的官方账号是在前不久,也就是北京时间3天前刚刚发布的这篇原帖。

Inside Higher Ed原推文,2026年10月16日00:28(北京时间)。机器人拼图为原帖配图
Inside Higher Ed原推文,2026年10月16日00:28(北京时间)。机器人拼图为原帖配图

这些老师们研究的课题,不单单只是“AI到底能不能做出来”,更多的其实是AI这个东西,它会怎样影响人、什么才算得上理解,以及人应该怎样使用它才算合理。

那么对于正在选专业或者提前考虑专业规划的家庭而言,比招聘标题更值得看的,其实是一个已经走进这类课堂的学生。我们有一个来自于普渡的例子。

01.他原本想学音频工程技术,后来却阴差阳错去到了哲学系

普渡说,自己有个学生,叫做Vedant Thakur,这个Vedant同学刚入学的时候,按照原计划,是要去学习音频工程技术专业的。可是,就在刚开学的第一个学期,一门由哲学教授开的课就彻底改变了他的人生轨迹……

还没到学期结束,他就毅然决然地下定决心,决定要转入文理学院,去攻读哲学系开设的人工智能文学士。他说,他现在感兴趣的问题,也已经从“如何制造工具”,延伸到了“人类思维究竟如何转化为机器能力”这个方向上去了。

普渡大学2026年4月14日的学生报道
普渡大学2026年4月14日的学生报道

那么校方报道还提到说,他也积极参与了AI政策与治理的相关讨论,说自己希望未来能够去探索法律科技。注意,这还只是他自己的兴趣和计划,并不是一份已经兑现了的就业成绩单。

我们分享这个故事的价值在于:孩子对技术感兴趣,却未必只能把时间花在开发系统上。他也可以更关心工具如何被使用、哪些人会受到影响,以及怎样严谨的去论证一个至关重要的决定。

02.不是不读CS,而是说,没必要把全部兴趣一股脑都强行塞给CS

普渡这个项目的官网写得很具体:AI文学士要求24个哲学学分,另加15个CS学分。这五门CS课包括了Python入门、面向对象编程、计算机科学基础和AI基础等。

普渡官方课程页列出哲学与CS学分、五门CS课。申请时须核对对应入学年份的正式课程目录
普渡官方课程页列出哲学与CS学分、五门CS课。申请时须核对对应入学年份的正式课程目录

所以说,如果孩子只是想着“找一个名字带AI、但完全不用碰技术的专业”,你可以先拿这张课表给他降降温。你毕竟学的就是个AI专业,一点技术不学是不可能的。跨学科跨学科,并不就是说能少学你不爱学的那一半,而是说都要多少学一点,雨露均沾,才能把不同的学科给桥接起来。

那么具体选校的时候,我们也可以沿着三条线去查查看,而不是一味地只去搜“AI哲学家”这么个新词汇。

喜欢阅读、辩论,也愿意学点编程的孩子,可以说可I可E的孩子,这样的苗子是确实可以看看哲学与AI结合的本科项目。

但也要重点核对一下,逻辑、伦理、数据和编程这些不同的课程,各占多少,不要只看到一个专业中文译名就上头了。我们刚刚展示的普渡AI文学士它其实就是一个可查的例子。

那么更好奇人怎样思考、语言怎样运作的孩子,可以看认知科学、符号系统等方向。斯坦福符号系统的核心,就是说要求把哲学分析、计算方法等放在一起,也包含了刻意的数学训练。不能说就是“文科版免数学AI”,是不是真合适,还是要对着课表判断一下。

如果孩子已经有明确的人文兴趣,已经站稳了人文立场,也可以保留哲学、语言学等主修,再考察考察学校是否允许辅修计算、修读统计,或者进入相关实验室。主辅修组合能否完成,必须查先修课、选课限制和毕业学分,不能自己把两个专业名拼在一起。

03.先做一次小尝试 再决定要不要换赛道

家长没事其实可以陪着孩子做一些小事,这些事其实真的只能是家长和孩子一起做,不要偷懒丢给Counselor去带着孩子做:一家人,坐下来,打开两所比较想去的学校的课程表,让他各选一门人文课、一门技术课,试着稍微讲一讲,为什么想学。这些工作,比起问“你到底适不适合AI”,这个问题更容易得到真实答案。