讀歷史（工業革命前的歷史），感覺只有文科生才能稱得上人才，中國歷史書上的名人幾乎全是文人。孔子當然是文科生。甚至那些打仗出身的帝王將相，想要名垂青史，也得學會吟詩作賦。科舉考試考什么？考寫文章。
如果你試圖在腦海中搜索幾個中國古代的“理科名人”，除了祖沖之、張衡這幾個寥寥無幾的名字，恐怕你得求助于ChatGPT才能湊齊一份名單。
西方其實也差不多，柏拉圖、蘇格拉底，西方文明的燈塔大多也是由哲學家（文科生）點亮。
但到了近現代，畫風突變。理科生開始牛逼起來了。
愛因斯坦、牛頓、圖靈這樣的名字變得家喻戶曉。企業家甚至也有喜歡把自己裝扮成理科生，比如馬斯克明明是一個管理人才，卻熱衷于向外界傳達自己是一個能設計火箭能寫代碼的理科生。當今世界似乎掌握數學、物理、工程，才配談“改變世界”。
但文科生并沒有沒落。
那些唱歌跳舞的應該稱為文科生吧，那些律師也是文科生吧，川總是不是也是文科生？總統都是文科生，不然哪來的這么好的演講能力。
現代社會的名人榜上，工業革命后的世界文理開始分庭抗禮：一邊是靠演技和歌喉的文科明星，以及靠辯論和法律的政客律師；另一邊是靠公式和代碼改變世界的科學家與工程師。
然而，站在2025年的當下，我感到這種“文理分科”的界限正在崩塌。
在如此強大的AI面前，文科生擔心被AI寫稿替代，理科生擔心被AI寫代碼替代。
可能工業革命讓文理分家，各自安好；AI革命逼迫文理重逢，不融合者出局。
讓我們把時間撥回到工業革命之前，也就是18世紀及以前的漫長農業文明時期。在這個階段，社會上稱得上“人才”的，幾乎全是今天的“文科生”。
那時候的核心能力，只有一個：讀寫。
為什么會這樣？因為那是一個運轉緩慢、變化極小的世界。種田主要靠經驗傳承，不需要復雜的微積分。在信息傳遞成本極高的時代，掌握了文字，就意味著掌握了對“神”、對“權”、對“統治合法性”的解釋權。
中國的孔子，西方的柏拉圖，他們之所以封神，是因為他們留下的文字構建了文明的操作系統。即便是牛頓這樣開啟了現代科學的巨人，在當時也是以“自然哲學家”自居。
再看《圣經》，這部西方文明的基石，完全是“文科”的巔峰之作。它沒有公式，沒有科學，只有故事預言。它僅憑文字的力量，就定義了千年的道德準則、法律精神甚至藝術審美。在那個時代，文字就是律法，故事就是真理，這正是“讀寫”作為核心統治力的極致體現。
至于算術？那是賬房先生和工匠的技能，屬于“匠人”階層，地位遠低于修辭學、哲學和文學。
結論很明顯：在前工業時代，文科思維——那種具體的、感性的、強表達的能力，是社會絕對的主宰。
瓦特改良蒸汽機，不僅釋放了物理動能，也釋放了人類的“理性主義”。歷史進入了“理科崛起”階段。
從工業革命到互聯網時代，核心邏輯發生了劇變：從“定性”轉向了“定量”，從“模糊”轉向了“精確”，從“講故事”走向“看數據”。。
機器不懂“落霞與孤鶩齊飛”，機器只懂“0”和“1”，只懂電壓的波動和齒輪的咬合。人類若想駕馭機器、構建龐大的工業系統和互聯網大廈，就必須掌握計算和邏輯。
于是，人類歷史上發生了著名的“文理大分流”：
學科獨立：?數學、物理、計算機不再是哲學的附庸，一躍成為生產力的核心引擎。
財富雙軌：?社會出現了兩條致富路徑。文科生靠創意、管理和法律（如JK羅琳、華爾街律師）；理科生靠工程、算法和專利（如愛迪生、馬斯克）。
隱形雙向鄙視鏈：?雖然大家都賺錢，但理科生開始掌握世界的“底層代碼”。文科生逐漸變成了世界的“解釋者”和“修飾者”，而理科生才是世界的“構建者”。
在這個階段，“文理分科”是效率的最優解。社會需要的是極度的專才——你負責把螺絲擰到最緊，我負責把合同寫得滴水不漏。
我覺得現在進入AI革命，在AI的輔助下，文理分科將不會是世界運行的好機制了，文科和理科這兩個概念可以退出歷史舞臺了。
因為AI無情地抹平了文理科之間那道曾經看起來高不可攀的“技能壁壘”。
你引以為傲的“文筆流暢”、“引經據典”，ChatGPT一秒搞定。
你苦練多年的“基礎算法”、“代碼語法”，Claude Code瞬間生成。
當中間層的技能變得廉價，舊的生存模式瞬間失效。我們正在見證兩種困境的同時爆發：
第一種：不懂文科的理科生，面臨“工具人困境”。當技術實現不再稀缺，“怎么做”（How）變得極其容易。這時，**“做什么”（What）和“為什么做”（Why）**變得無比重要。一個只懂代碼卻不懂人性的工程師，將只能做AI的下游執行者。 因為AI沒有審美，沒有共情，沒有價值觀。如果理科生缺乏敘事能力和倫理判斷，他就無法定義產品的靈魂，也無法向人類社會推銷技術的價值。他會發現，自己辛辛苦苦寫的代碼，如果沒有好的人文包裝和場景定義，一文不值。
第二種：不懂理科的文科生，面臨“盲人困境”。世界已經徹底數字化、算法化了。如果你不懂抽象思維、邏輯建模和概率統計，面對AI，你只能把它當成一個聊天機器人。 你無法理解Prompt（提示詞）背后的結構化邏輯，你無法評估AI輸出內容的真偽，你甚至不知道該如何拆解一個復雜問題交給AI去處理。缺乏“計算思維”的文科生，將徹底淪為算法的被動消費者，被困在信息繭房里而不自知。
在 AI 的加持下，光會寫代碼的理科生和只會寫文章的文科生，都不再安全。
未來的頂尖工程師，必須像喬布斯一樣懂人文，理解：
技術最終是為人的直覺、感受和美感服務的；
冷冰冰的功能，必須被溫暖、有意義的故事包裝，才能被人真正接受。
未來的頂尖作家和內容創作者，也必須像優秀的產品經理一樣懂結構、懂邏輯：
知道如何拆解問題、設計算法友好的結構；
理解怎樣用清晰的框架去訓練和引導 AI，完成協同創作。
在這種意義上，所謂“文科生”“理科生”都只是老時代的標簽。 ?未來真正稀缺的，是既能算得清，又能講得明；既懂模型，又懂人心的“文理雙料人才”。
或許，沒有文理分科的世界，才是更接近真實世界的樣子。
正如查理·芒格說的：真實的世界、真實的問題，從來不是按學科分門別類擺在你面前的。
AI 這場革命，很可能會倒逼一場全球范圍內的教育大變革：
我們不再培養“只有半邊大腦”的人，而是培養能在 AI 時代與機器協同、同時駕馭人文與理性的“新型通才”。
喜來順財經
