1.\t高等数学：导数、极限 → 用于梯度下降优化。
2.\t线性代数：矩阵运算 → 用于神经网络的参数存储与运算。
3.\t概率统计：模型预测 → 本质是最大化某个概率分布。
4.\t数字电路逻辑：异或、与非门 → 神经元运算的物理类比。
经济学类比：这就像工业资本主义阶段，劳动者必须掌握复杂机械的操作技能，否则将被淘汰。
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四、门槛的上升：文科生的相对劣势
对于没有数学训练的文科生来说，编程学习的难度骤然增加。
?\t以前：只需逻辑，像写作文一样有头有尾。
?\t现在：要理解模型，就必须掌握函数、矩阵、概率这些抽象工具。
这导致文科生在技术劳动市场上的“比较优势”减弱。
?\t文科生强项：语言、逻辑、沟通。
?\t工科生强项：数学、建模、抽象计算。
在AI时代，需求重心转向后者。
博弈论视角：
?\t线性编程时代：逻辑足够，文科生与工科生是“合作博弈”，差距不大。
?\t非线性编程时代：数学稀缺，工科生拥有“技术垄断”，文科生处于劣势博弈。
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五、技术分工的再组织
经济学告诉我们，随着技术升级，劳动市场会重新分工。
文科生未必完全被淘汰，而是会在新的分工结构中找到位置：
1.\t接口层：与大模型交互，提出合适的需求（propt Engeerg）。
2.\t解释层：把模型输出转化为可理解的内容，面向大众或决策层。
3.\t制度层：围绕AI伦理、规则、治理，提出社会解决方案。
这意味着，文科生不一定要与工科生“正面竞争”数学建模，而是可以利用叙事、制度设计、跨界沟通的能力，在技术社会中找到新的立足点。
经济学类比：就像工业革命后，传统手工艺人虽然失势，但他们的后代未必全是工厂工人，很多转向了设计、管理、市场。
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六、技术门槛与“淘汰—进化”机制
历史上，每一次技术革命都会导致类似的淘汰与再分工：
?\t农业社会 → 工业社会：手工业者衰落，但工厂工人成为主体。
?\t工业社会 → 信息社会：体力劳动减少，认知劳动崛起。
?\t信息社会 → 智能社会：逻辑劳动自动化，建模与创造性劳动崛起。
这是一种典型的“熊彼特式创造性毁灭”：旧的比较优势被摧毁，新的优势和分工模式诞生。
对于文科生而言，过去的逻辑型编程优势已经部分被毁灭，现在需要寻找新的比较优势。
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七、博弈论下的个人策略
在这样的结构转型中，个体的选择可以用博弈论来分析：
1.\t跟随型策略（