你好，我是黄中阳。这次受邀参加 2026 NACAC 大会，地点在美国明尼阿波利斯。
不过，有一场论坛，我想让所有高中家庭都认真听一听。
主题是：The Future of Work and Where College Fits In——未来的工作，以及大学到底该扮演什么角色。
现场不只有大学代表，还有来自美敦力、General Mills 等企业的人才招聘和管理负责人。
他们讨论的问题非常现实：
孩子大学毕业后，企业到底想要什么样的人？
听完我最大的感受是：过去我们太容易把“专业”当成“职业”。
学计算机就做程序员，学市场就做市场，学人力资源就做HR。
但企业今天释放的信号完全变了：
未来真正值钱的，不只是你学了什么，而是你面对一个陌生问题时，能不能快速学习、作出判断、和别人协作，再借助AI把事情真正做出来。
如果孩子现在高中，我建议家长提前看三件事：
第一，不要过早把孩子锁死在一个职业名称里；
第二，不要只积累“活动”，要积累真正的能力证据；
第三，AI一定要学，但更重要的是知道什么时候用、怎么用，以及AI给完答案以后，你还能不能判断。
现场企业招聘负责人反复提到八种能力。最值得家长记住的是其中三种：
Judgment——判断力。
Learning Agility——学习敏捷度。
Ambiguity Tolerance——面对不确定性的能力。
这三个词为什么重要？
因为它们恰恰是传统考试最不容易测出来的。
考试里的题目，答案已经存在。但真实工作里不是。老板不会对孩子说：“这是第七题，请使用第二章公式。”
真实情况更像是：客户突然变了，数据不完整，AI给了三个互相矛盾的答案，团队意见不同，截止日期就在两天以后。
你怎么办？
这时候，决定一个人价值的，不是他记住多少知识，而是：信息不完整时能不能行动；第一次不会时能不能快速学；发现原来判断错了以后能不能调整。
这就是企业今天在说的能力。
AI让这件事变得更明显。
现场有一个观点我特别认同：未来企业不会满足于“这个学生会使用AI”。这件事很快就会变成基础能力。
他们真正想知道的是：你用AI以后，创造了什么结果？
同样两个学生都会用AI。
一个告诉企业：“我熟练使用ChatGPT、Claude、Copilot。”
另一个说：“我发现学校某个流程每周要浪费老师五个小时，于是我分析流程、设计工具、用AI做了一部分自动化，最后把时间降低到两个小时。”
企业真正想看的是第二种。
因为前者证明：你会工具。
后者证明：你会发现问题、设计方案、使用工具，再把结果做出来。
所以家长不要总问：“孩子现在到底应该学哪个AI工具？”
更应该问：“孩子有没有一个值得AI帮助他解决的问题？”
第二个重要变化，是企业对“真实能力证据”的重视。
现场嘉宾讲得很直接：未来招聘越来越不会只看一个漂亮Resume。因为简历太容易被优化。AI可以帮你写得非常漂亮，关键词可以塞得非常精准，项目描述甚至可以比真实经历高级很多。
所以企业真正开始重视什么？
实际发生过的事情。
你有没有真正带过一个团队？有没有组织过一场复杂活动？有没有做过一份兼职，真正面对过客户？有没有解决过资源不足的问题？有没有进入一个陌生环境以后，自己想办法适应？有没有一个项目最后真的做出了结果？
这些事情看起来未必有“AI Research Intern”“Founder”“President”这样的标题漂亮。但它们里面往往有真正的能力。
未来申请和招聘会越来越像。大家都会追问：
你到底做了什么？
为什么这么做？
中间出了什么问题？
你怎么解决？
最后结果是什么？
如果重新做一次，你会怎么改？
一个经历，只要连续追问五层就讲不下去了，那它大概率不够深。
所以高中生应该有一次：
真正长期、真正负责结果的经历。
可以是研究，可以是创业，可以是社会项目，可以是兼职，甚至可以是帮助家里解决一个真实的问题。
形式没那么重要。重要的是：这个孩子是不是从头走到了尾。
第三个特别重要的信号是：大学专业仍然重要，但专业和职业的关系正在越来越松。
现场嘉宾举了一个典型变化：一个人可以从市场营销转到人力资源，也可以从运营转去完全不同的行业。过去大家可能觉得“专业不对口”，但未来这会越来越正常。
因为企业真正重视的是：Transferable Skills——可迁移能力。
分析、沟通、协作、解决问题、领导、快速学习、AI素养。这些东西可以从一个行业带到另一个行业。
所以我越来越不建议高中家庭只问：“这个专业毕业以后到底对应哪个工作？”
这个问题不是没意义，但不够了。
更值得问的是：“孩子通过这个专业，能够建立哪些未来可以带走的能力？”
今天大学学的某一套工具，五年以后可能已经变了。
但如果孩子真正学会如何进入一个陌生领域、怎么找到关键问题、怎么快速学习、怎么和不同背景的人合作、怎么判断AI结果，这些东西会跟他很久。
现场对于AI还有一个特别有意思的共识：不能把思考全部交给AI。
一种极端，是学生因为害怕AI，所以完全不用。另一种极端，是任何问题第一反应都是“问AI”。
这两种都不好。
真正优秀的人应该是：独立定义问题，再让AI放大自己的能力。
比如写一个研究项目。AI可以帮你搜索文献、整理资料、做代码。
但研究什么问题，为什么这个问题值得做，数据说明什么，AI的分析是不是错了，最终结论应该到哪里停止——这些事情必须由人来判断。
所以未来真正的AI能力，可能不是Prompt写得多漂亮，而是：
Human Judgment + AI Leverage。人的判断，加上AI的杠杆。
我觉得，这才是未来职业竞争真正会拉开差距的地方。
现场企业最希望大学继续保留的，不是某一个软件课程，反而是一些看起来特别传统的东西：广泛的知识探索、价值观形成、好奇心、和不同背景的人交流，还有大量试错的机会。
同时，他们希望大学增加三件东西：
更多真实项目。
更多跨学科的问题。
更多持续迭代，而不是一门课结束就结束。
这个观点我特别认同。
未来教育最大的变化，不应该是“课程里再加一门AI”，而应该是：让AI进入真实问题，但继续要求学生自己承担问题。
比如做项目，不要最后交一个PPT就结束。让真实用户来用，让结果接受验证，做错了重新改。
这才接近真实世界。
如果今天一个家长问我：“AI时代，到底应该培养什么样的孩子？”
听完NACAC这几天的讨论，我的答案反而越来越简单。
不是培养一个什么都学过一点、所有活动都参加过、简历特别漂亮的人。
而是培养一个孩子，未来遇到一个从来没见过的问题时，能够说：
我现在不会，但我知道怎么学。
信息不够，但我知道怎么判断。
AI可以帮我，但最后决定由我来做。
第一次失败了，我知道怎么重新来。
而且我能够和完全不同的人一起，把事情真正做成。
我觉得，这才是未来企业真正想要的人。
最后，我想留一个问题给所有家长：
如果五年以后，所有大学毕业生都会用AI，简历也都可以写得非常漂亮，那么：
您的孩子究竟还有什么，是别人看一眼就知道——这件事情只有他真正做过，这个能力真的属于他？
这可能就是AI时代，高中阶段最值得提前准备的东西。
不是更多标签，而是：真正的能力证据。
