AI对就业市场的冲击，正从职场蔓延至大学校园，倒逼学生重新审视专业选择。
高盛最新研究显示，计算机科学和统计学位列AI暴露风险最高的两大专业。随着企业加速AI技术部署，行政支持、基础编程等易自动化岗位的就业前景明显承压，相关专业的吸引力正随之下降。与此同时，学生正主动转向医疗、工程等具备高壁垒、强刚需且难以被机器替代的领域，专业偏好的结构性迁移已然开启。
自ChatGPT问世以来，美国应届大学毕业生的就业市场明显弱于整体劳动力市场。对于许多背负学生贷款的年轻人而言，AI带来的不确定性正成为影响专业选择的重要因素。
计算机与统计领跑风险榜，医疗、工程居安全区
高盛分析师Pierfrancesco Mei团队利用美国社区调查（ACS）数据，追踪180余个大学专业毕业生的职业流向，并结合各职业的AI替代风险评分，构建出量化各专业AI就业冲击程度的指数。
结果显示，计算机科学和统计学位居AI暴露风险最高的专业前列。其毕业生主要流向的软件开发、数据分析、商业服务等岗位，恰恰是当前生成式AI最擅长处理的工作领域，这使得相关专业的就业前景面临结构性压力。
处于风险另一端的则是医疗与教育相关专业。这些职业高度依赖人际互动、专业判断和实操经验，短期内较难被AI替代。此外，工程类专业的风险同样相对较低，而面向专业服务和商业服务领域的诸多专业，则仍面临较高的AI风险。
学生开始“用脚投票”
AI对就业预期的影响，已开始在实际招生数据中显现。
高盛引用美国国家学生信息中心（National Student Clearinghouse）覆盖全美95%以上高校的注册数据发现，2024-25学年之前，专业选择与AI风险之间并无显著关联；但到2025-26学年，拐点出现。
对应职业面临较高AI替代风险且就业增长疲弱的专业，整体注册人数同比下降逾1%，其中计算机科学和编程专业降幅均超过10%。
与之相对，低AI风险且就业增长强劲的行业方向则明显受益，医疗健康和工程类专业平均注册人数增长约3%，成为此消彼长中的明显赢家。这一数据层面的逆转，标志着AI对教育决策的影响正从预期走向现实。
AI冲击下，“蓝领溢价”正在回归
高盛认为，当前趋势与历史经验基本一致。过去几十年间，学生通常会根据就业市场变化调整专业方向，但这种调整往往滞后数年，原因在于学生需观察毕业生的实际就业表现，且更换专业本身成本不低。
不过，本轮调整节奏可能明显加快。随着AI成为社会关注的焦点，学生对未来职业前景的焦虑显著上升，AI替代风险已迅速升格为影响专业选择的核心变量之一。
与此同时，AI基础设施建设正在催生大量传统蓝领岗位需求。从数据中心建设到电力系统扩容，再到设备安装与维护，相关行业正在吸纳大批劳动者，形成与白领知识型岗位截然不同的就业增长极。
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