在職場(chǎng)，人往往敗事有余，拖延項(xiàng)目進(jìn)程，喜歡把事情復(fù)雜化、模糊化，把黑白分明的事變?yōu)槟：幕疑?。人類需要從?jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，而人類的學(xué)習(xí)體驗(yàn)無法做到像計(jì)算機(jī)那樣精確、嚴(yán)密而連貫。

2008年，薪金標(biāo)準(zhǔn)（PayScale）調(diào)研公司發(fā)布了一項(xiàng)有關(guān)全球補(bǔ)償貿(mào)易的大型調(diào)研報(bào)告。這項(xiàng)報(bào)告驗(yàn)證了單純有STEM（科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)）教育背景的學(xué)生通常一畢業(yè)就可以找到一份較好薪酬的工作。研究顯示，無論是對(duì)工作初期或中期而言，取中位值的測(cè)量方法都是有利于STEM（科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)）畢業(yè)生的。這是因?yàn)槲目飘厴I(yè)生在全國(guó)所從事的職業(yè)驚人地廣泛，涵蓋眾多領(lǐng)域。同樣的情況也出現(xiàn)在專業(yè)區(qū)分上?？傮w來說，就薪酬而言，計(jì)算機(jī)工程和化學(xué)工程拔得頭籌。職業(yè)生涯的中期，較高薪專業(yè)前20名中很難看到人文專業(yè)，而如果分析全國(guó)薪酬最高的第90百分位，情況會(huì)突然發(fā)生逆轉(zhuǎn)——政治學(xué)、哲學(xué)、戲劇和歷史等文科專業(yè)的畢業(yè)生的優(yōu)勢(shì)開始凸顯。

從這些數(shù)據(jù)我們可以得出的結(jié)論是，大多數(shù)的STEM（科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)）教育背景可以使學(xué)生在畢業(yè)初期獲得較好的收入和一份體面的工作，但是有影響力的高收入者——職場(chǎng)的主導(dǎo)者，那些可以突破晉升瓶頸的、可以改變世界的人——都傾向于有文科學(xué)歷。

許多非常出眾的領(lǐng)導(dǎo)者都公開呼吁要培養(yǎng)更多有文科教育背景的思考者來應(yīng)對(duì)我們的未來。然而，現(xiàn)在越來越多的人將其與立即可用的數(shù)據(jù)分析學(xué)位或者針對(duì)最新計(jì)算機(jī)編程技術(shù)開設(shè)的在線速成課程相比較，認(rèn)為這些人文學(xué)科與現(xiàn)實(shí)無關(guān)。這種文化的轉(zhuǎn)變?cè)斐傻慕Y(jié)果就是我們?cè)僖搀w會(huì)不到詩(shī)歌、雕塑、小說和音樂的價(jià)值所在。我們一旦低估了人文學(xué)科的貢獻(xiàn)，就會(huì)喪失探求不同于我們所處世界的其他世界的機(jī)會(huì)。

無論你學(xué)的是建筑、歷史還是哲學(xué)，其中所用的這種思考方式都可以訓(xùn)練我們的大腦去整合各類數(shù)據(jù)，訓(xùn)練我們的大腦不是為了證明某種狹隘假設(shè)的錯(cuò)與對(duì)，而是單純地去探求，去感同身受地參與到某個(gè)世界的特殊性之中。想要了解任何一群人，這種文化參與都是一種基本訓(xùn)練。

我們所有人文學(xué)科的經(jīng)歷教會(huì)我們?nèi)绾稳ハ胂笃渌氖澜?，而且遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于此。當(dāng)我們能夠充分想象其他的世界——通過我們所掌握的文化知識(shí)和對(duì)我們所有經(jīng)歷的文化闡釋——我們就必然會(huì)形成一種更為敏銳的視角來反觀我們自己的世界。

我們的文明從未像今天一樣深受人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和認(rèn)知計(jì)算所承諾的種種的誘惑。我們的世界中存在的交錯(cuò)重疊的政治、金融、社會(huì)、科技和環(huán)境體系從未像今天一樣如此地密不可分。我們必須提醒自己——提醒我們的文化——為什么人的因素是感知這個(gè)世界的最重要因素。