「念人文社科系沒前（錢）途！」相信不少學生在面臨升學選擇時都聽過這樣的「建議」，尤其近年來大數據、人工智慧（AI）等最新科技領域當道，人文社科學生的價值似乎愈來愈難以被凸顯。
不過，創新工場董事長李開復在談到人工智慧時，提到一個有趣的觀點，他說，進入AI時代，文科生的時代來了，不過這不是因為文科生的工作變得更好找，而是因為別科變得一樣難。然而因為AI無法處理更高層次的情感問題，這變成一個機會選項，同時，無論是否主修技術的人，都可以善用AI讓自己更升級。
台文系學生也能進入大數據公司
「我也是說故事的人，但說的是數據資料的故事。」講話的是26歲的李欣穎，目前在國內首屈一指的智能數據分析公司意藍，擔任數據分析師。他的工作內容有二，一是將幾億、幾千萬筆的網路社群資料，慢慢抽絲剝繭成「人類」看得懂的市場報告；第二則是教會電腦如何讀懂人類的語言。
你可能心想他一定有理工背景、是寫程式的高手。可惜都錯了，很難想像李欣穎今年才將從政大傳播所畢業，而他大學念的還是「台灣語文與傳播學」這個大部分人可能沒聽過的科系。
李欣穎說，他做的是成為電腦數據和客戶之間的橋樑，而過去的文學、傳播的背景和學習過程，反而建立他具備「爬梳」數據資料的能力，並且在爬梳之後能迅速抓到重點，繼續問電腦「對的問題」來篩選數據，最後還能利用自己的人文底蘊擴充整體脈絡。
這樣看下來可能有點抽象。李欣穎以自己所接過的一個案子為例，有一個文化相關單位想要知道在網路社群上，民眾對於台灣文化的印象、認知到底是什麼？
人文底蘊加強數據分析的脈絡
當時電腦從網路社群撈了幾萬筆資料，再經過整理分類，民眾對台灣文化的理解竟然出現「蛋塔」、「愛排隊」、「一窩蜂」、「韓國藝人」、「日本卡通」等，但這些表面的詞彙若要再進一步解讀其實幾乎是沒有意義的。
不過正因為過去學習台灣文學，李欣穎能很快聯想到，不少本土文學家的作品都是在探討殖民所帶來的影響、階級議題，以及台灣的主體性等等。因此在撈資料、爬梳、分類不斷循環的過程中，最後他得出其實這些字詞背後代表的是，民眾對台灣「主體性認同不足」和「主體性淺碟化」兩個結論。
李欣穎不諱言，在做數據分析的過程，多少還是得學會寫簡單的程式和統計，「不過工作的重點還是後面的分析解讀，所以同部門的同事全部都是人文社會學系畢業的，像是有政治系、中文系的。」
他表示，以數據分析師的工作來看，平均月薪能夠有4萬，而月薪7、8萬的分析師也大有人在。以李欣穎的案例看來，人文社科學生只要掌握趨勢，在大數據、AI領域也能有所發揮。
104人力銀行職涯事業處副總陳蒿榮指出，很多人以為在新科技當道的時代，將會是理工人才的天下，文科學生完全沒有機會，「其實這是不對的，應該解讀成未來的分工會愈來愈細，而且科技始終來自於人性！」
