DeepSeek預測：未來10年這些專業(yè)可能消失！
來源：好上學 ??時間：2025-02-11
01翻譯/小語種專業(yè)
AI翻譯技術已在日常場景中實現95%的準確率，覆蓋中英、日、韓等多語種，大幅減少基礎翻譯崗位需求。普通高校的小語種專業(yè)因就業(yè)對口率低（僅14%）和高階翻譯人才門檻提升，可能逐步被淘汰，僅頂尖院校保留高端研究方向。
未來趨勢
翻譯專業(yè)可能更注重跨文化溝通、專業(yè)領域翻譯（如法律、醫(yī)學）以及AI工具的使用。
02圖書館學與信息管理
數字化和AI技術的普及使得傳統圖書館管理需求減少，自動化系統能夠更高效地處理信息檢索和資源管理。圖書檢索、分類、借閱管理等流程已實現智能化，可高效處理海量數據。
未來趨勢
專業(yè)可能融入信息科學或檔案管理學科，或轉型為數據科學或數字資產管理方向。
03傳統新聞學
AI寫作工具和自動化新聞生成技術的興起，減少了傳統新聞編輯和記者的需求。深度報道雖仍需人類記者，但基礎崗位需求銳減。
未來趨勢
新聞學可能更注重數據分析、多媒體內容創(chuàng)作和AI工具的應用。專業(yè)能力方面，需強化調查新聞和內容創(chuàng)意方向。
04會計學（基礎方向）
AI和自動化軟件（如智能財務系統）能夠高效處理記賬、報稅等基礎會計工作。90%的基礎財務工作（如記賬、出納）可通過智能軟件自動化。
未來趨勢
可能向財務分析、戰(zhàn)略咨詢和AI審計等高階方向發(fā)展，傳統會計課程體系面臨重構。
05基礎計算機編程
低代碼/無代碼平臺和AI編程工具的興起，降低了傳統編程的門檻。
未來趨勢
編程教育可能更注重算法設計、AI開發(fā)和系統架構等高階技能。
06傳統市場營銷及廣告策劃
AI和大數據分析工具能夠更精準地預測市場趨勢和消費者行為，隨著AI數據分析工具普及，傳統營銷策略的制定可能被算法優(yōu)化取代，減少了傳統市場調研和廣告策劃的需求。
未來趨勢
市場營銷可能更注重數據驅動策略、AI工具應用和用戶體驗設計。
07基礎攝影與攝像
AI圖像生成技術（如MidJourney、DALL·E）和自動化編輯工具的普及，降低了傳統攝影的技術門檻。
未來趨勢
攝影專業(yè)可能更注重視覺敘事、創(chuàng)意設計和AI工具的結合。
08公共事業(yè)管理
就業(yè)高度依賴考公考編，崗位數量有限，且競爭激烈，就業(yè)率持續(xù)低迷。高校已逐漸將其轉為研究生課程或融入行政管理專業(yè)，本科單獨設立的必要性受質疑。
未來趨勢
隨著技術進步和社會發(fā)展，該專業(yè)將更加注重數字化、智能化和跨學科能力的培養(yǎng)。對于學生而言，掌握數據分析、政策分析工具以及跨領域協作能力將成為競爭力的關鍵。
09傳統外語教育
AI語言學習工具（如Duolingo、ChatGPT）和實時翻譯技術的普及，減少了對外語教師的需求。
未來趨勢
外語教育可能更注重跨文化溝通、專業(yè)領域語言應用和AI輔助教學。
10基礎人力資源管理
AI招聘系統、自動化績效評估工具和員工管理平臺的普及，減少了傳統HR的工作需求。
未來趨勢
人力資源管理可能更注重組織行為學、員工體驗設計和AI工具的應用。
需要強調的是，這些專業(yè)的“消失”并不意味著相關領域的終結，而是其核心技能和知識體系將融入更高階或跨學科的領域。未來教育將更注重培養(yǎng)創(chuàng)造力、批判性思維和跨學科能力，以適應快速變化的技術和市場需求。
此外，基于對專業(yè)前景和行業(yè)發(fā)展趨勢的預測，在專業(yè)選擇上，DeepSeek還給出了如下建議：
避免選擇
技術替代性強：結構化、重復性工作易被AI自動化（如翻譯、會計）。
專業(yè)定位模糊：交叉學科若缺乏核心技能，易被市場邊緣化（如信息管理與信息系統）。
市場需求萎縮：行業(yè)轉型導致對口崗位減少（如傳統媒體衰退影響下的廣告學）。
建議選擇
選擇復合型專業(yè)：如“AI+醫(yī)療”“數據科學+金融”，增強跨界競爭力。
關注新興領域：人工智能倫理、老年生活規(guī)劃、碳中和等方向潛力大。
強化不可替代技能：創(chuàng)意設計、情感溝通、復雜決策等人類核心優(yōu)勢。
