对于许多家庭而言，留学的投资回报率（ROI）是择校选专业时的核心考量。英国教育部数据显示，毕业生毕业十年后平均年薪为 £34,300，但不同专业的薪资差距悬殊，以下三类专业堪称 “高薪梯队”：
- 经济学：平均年薪 £68,600，几乎是平均薪资的 2 倍。该专业核心培养数据分析、逻辑推理与建模能力，毕业生多流向投行、咨询、资产管理等高薪行业 —— 这些领域的核心工作就是处理复杂数据，并基于数据做出高风险、高回报的决策，薪资自然水涨船高。
- 医学与牙科：平均年薪 £61,000，虽培养周期长（通常需 5-7 年）、前期投入成本高，但胜在专业壁垒极强。这类工作直接关乎人类健康，是社会刚需，且 “一对一诊疗” 的服务模式决定了其不可替代性，长期稳定性拉满。
- 数学科学：平均年薪 £51,500，与经济学类似，核心能力聚焦数据解读与逻辑建模。毕业生常进入金融科技、数据分析、科研等领域，凭借扎实的数学功底解决实际问题，薪资增长潜力大。
报告特别提醒：不要被 “First year 起薪” 迷惑，部分专业的价值需要时间沉淀，典型代表就是法律专业—— 法学毕业生First year平均薪资仅 £23,000，远低于高薪梯队，但十年后能跃升至 £40,500。原因很简单：法律工作高度依赖经验积累、人脉网络和行业声誉，越往后越 “吃香”。
与之相对的是护理与助产专业，这类专业起薪不错（约 £25,000-£28,000），但薪资增长曲线平缓，这与行业薪酬体系、职业发展路径相对固定有关，适合追求稳定而非高薪突破的人群。
从纯粹财务回报来看，选择 STEM（科学、技术、工程、数学）领域，或是经济学、医学等传统优势专业，仍是通往高薪的 “稳妥路径”。但问题来了：在 AI 冲击下，这些高薪专业真的 “安全” 吗？
报告中一个令人意外的发现是：薪资越高的专业，被 AI 替代的风险可能越大。招聘公司 Adzuna 的数据显示，自 2022 年 11 月 ChatGPT 发布以来，英国入门级职位数量下降 32%，毕业生岗位空缺更是自 2019 年初以来暴跌 63.5%——AI 正在精准狙击重复性、流程化的初级岗位。
为了清晰衡量 AI 对职业的冲击，研究人员提出 “AI 职业暴露度（AIOE）” 概念：分数越高，被 AI 替代的风险越大。而英国教育部的数据显示：
- AI 高暴露度行业：经济学、数学、会计等 —— 这些专业的初级工作多涉及 “标准化任务”，比如基础数据搜集、撰写模板化报告、执行固定量化模型等，而这些恰恰是 AI 最擅长的领域。
- AI 低暴露度行业：体育、休闲娱乐、工程学、社会学等 —— 这类工作要么依赖物理操作，要么需要理解人类情感与社会复杂关系，AI 难以替代。
这看似矛盾的现象，实则揭示了 AI 时代的职业变革逻辑：AI 替代的是 “任务”，而非 “职业”。
以经济和金融行业为例，AI 能轻松完成以下工作：
- 自动搜集、整理行业数据，无需人工逐行录入；
- 生成标准化的市场分析报告，格式与逻辑高度统一；
- 执行预设的量化交易模型，比人类更快更精准；
- 初步分析财务报表，识别基础异常数据。
而这些，正是许多经济学、数学毕业生刚入行时的核心工作。如果仅掌握基础软件操作、只会按部就班执行任务，岗位确实岌岌可危。但这并不意味着高薪专业 “没用”——AI 无法替代的，恰恰是这些专业的 “高阶能力”：
- 战略性思维：基于宏观经济、地缘政治和人性洞察，做出前瞻性投资决策（比如预判某国政策对行业的影响）；
- 复杂沟通与谈判：与客户建立信任、理解其深层需求，完成复杂并购交易（AI 无法替代 “人与人之间的信任建立”）；
- 创新性设计：结合市场空白与监管环境，开发全新金融产品（比如针对环保领域的绿色金融工具）。
简言之，未来的经济学、数学毕业生，不能只学 “知识本身”，更要学会 “用 AI 当工具”，解决更宏大、更复杂的问题 —— 从 “执行者” 变成 “决策者”，才能规避 AI 风险。
既然部分高薪专业有被 AI 颠覆的风险，那有没有 “既高薪、又抗 AI” 的选择？就业平台 Metaintro 创始人 Lacey Kaelani 通过长期追踪，总结出几个 “高韧性领域”，它们要么依赖 “人类独有的能力”，要么需要 “物理世界的实操”，AI 难以渗透：
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高级软件工程与计算机科学基础编码（如写简单代码、调试基础程序）确实能被 AI 替代，但设计复杂系统架构（比如搭建某大厂的核心数据库）、开发训练新 AI 模型（比如优化 ChatGPT 的逻辑能力）、解决Unprecedented 技术难题（比如应对未知的网络安全漏洞）—— 这些高级技能的需求正在爆炸式增长。未来的TOP计算机人才，是 “驾驭 AI 的人”，而非 “和 AI 比写代码的人”。
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护理与医疗健康这个领域的核心是 “人”。物理上的护理（比如帮患者翻身、监测生命体征）、情感上的关怀（比如安抚术后焦虑的病人）、复杂临床判断（比如结合患者病史与症状调整治疗方案），都基于 “人与人的接触”，机器无法复制。AI 可以做诊断辅助（比如分析 CT 影像），但永远替代不了医生与患者的信任、护士病床旁的温暖。
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土木工程桥梁修建、大坝勘探、建筑施工，这些工作需要大量现场评估（比如判断地质是否适合建桥）、实地操作（比如指导工人调整施工细节）、突发状况应对（比如暴雨天临时加固工程）—— 它们与物理世界紧密绑定，必须工程师亲临现场，远程 AI 根本无法完成。
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心理学与行为科学随着 AI 接管更多数据分析工作，“理解人类行为细微之处” 的能力变得愈发珍贵。比如，AI 能统计员工离职数据，但心理学家能分析 “为什么员工会离职”（可能是职场压力、团队氛围问题）；AI 能整理用户反馈，但行为科学家能洞察 “用户没说出口的需求”。这类专业能解决技术变革带来的社会、组织与个体心理问题，价值会越来越凸显。
上述专业之所以能抵御 AI 冲击，本质是因为它们聚焦 “人类独有的能力”，总结起来有 4 类，无论你选什么专业，培养这些能力都能提升 “职业韧性”：
- 共情与沟通能力：理解他人情感、回应需求（比如护士安抚病人、心理咨询师倾听来访者）；
- 批判性与创造性思维：提出独特见解、设计创新方案（比如工程师开发新的建筑技术、金融从业者设计新理财产品）；
- 复杂问题解决能力：信息不完全时，整合资源做决策（比如医生面对疑难杂症调整治疗方案）；
- 物理操作与环境适应能力：在现实世界中实操、应对变化（比如土木工程师现场处理施工问题）。
这份报告告诉我们：在 AI 时代，“高薪” 与 “稳定” 不再直接划等号。选择留学专业时，不能只盯着 “毕业十年能赚多少钱”，更要思考 “这个专业的核心能力，AI 能不能替代？”“未来十年，这个领域的需求会不会被技术颠覆？”
对想要留学的同学来说，建议从两方面规划：
- 选对领域：优先考虑护理、高级计算机、土木工程、心理学等 “抗 AI 领域”，或在经济学、数学等高薪专业中，聚焦 “高阶能力培养”（比如学经济学时，多练战略性分析，少做基础数据整理）；
- 终身学习：AI 技术在快速迭代，无论选什么专业，都要保持学习习惯 —— 比如学计算机的要跟进最新 AI 模型，学医学的要了解新的诊疗技术，才能在变革中始终 “有用”。
时代在变，但 “有价值的人” 永远不会被淘汰。希望这份解读能帮你看清趋势，做出更适合自己的职业与留学选择！
