DeepMind高管：招聘更看重持续学习能力，提问比答案更值钱

事件核心：发生了什么

在 2026 年 9 月的一场媒体午餐会上，Google DeepMind 的 Lila Ibrahim 谈到了公司对毕业生的招聘标准变化。她目前的职位是首席 AI 就绪官，此前自 2018 年起担任 DeepMind 首席运营官。她表示，学位依然重要，但简历上的额外证书、课外学习经历和多样化经验正获得更多权重。

她的判断很直接：单一证书只能说明“学过什么”，多个证书则能反映一个人是否有持续学习的心态。她还提到，现在的毕业生简历比上一代人丰富得多，简历上关于正式课堂之外学习内容的细节也明显增加。

Ibrahim 将 DeepMind 的招聘标准概括为三点：好奇心、敢于接手不可预测的新事物，以及在动态环境中协作的能力。她补充说，获取答案的成本正在快速下降，但提出好问题的能力反而越来越稀缺，而学校在这方面教得并不好。

为什么重要

这反映了一种正在扩散的招聘逻辑：在 AI 工具能够快速给出答案的环境里，人的价值更多体现在定义问题和判断答案上。DeepMind 创始人 Demis Hassabis 此前也表达过类似观点——STEM 和计算机科学仍然重要，但哲学、经济学、伦理学等人文学科在 AI 世界中同样被需要。

Ibrahim 称，DeepMind 内部已经引入了多位哲学家，并强调神经科学家、伦理学家和生物学家并肩工作，对公司的技术突破有实际帮助。她还表示，与她在硅谷 30 多年的经历相比，英国的人才背景更为多元，对哲学和政治学等学科的认可度更高。

从行业层面看，企业部署 AI 的速度正在超过员工技能更新的速度。素材中提到的一项覆盖 Coursera 和 Udemy 超过 3 亿注册学习者的研究显示，近 75% 的组织已经部署或正在试点 AI，但只有 18% 报告称过去一年里大部分员工参与了 AI 技能提升或再培训。这个缺口意味着，招聘端对“学习能力”的偏好并非空谈，而是对现实落差的直接反应。

对用户/开发者/创作者的影响

对求职者和开发者来说，简历上展示的连续学习记录、跨领域项目和课外证书，可能比单一学历标签更能说明问题。但这不等于证书越多越好，素材中并未给出量化标准，目前公开信息显示，DeepMind 看重的仍是学习轨迹背后的好奇心和协作能力。

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对内容创作者和知识工作者而言，Ibrahim 的判断提供了一个可操作的提醒：当模型和 API 让“拿到答案”变得廉价，能把模糊需求拆成好问题、并组织跨职能团队把想法落地的人，会更难被替代。她特别强调，哲学家需要与运营人员配对，才能把想法转化为行动。

值得关注的后续

第一，DeepMind 是否会把“持续学习”和“提问能力”转化为更明确的招聘流程或评估标准，而不仅是高管层面的表述。

第二，其他前沿 AI 实验室是否跟进类似的跨学科招聘取向，尤其是在人文学科背景人才的引进上。

第三，企业 AI 培训覆盖率仅 18% 这一数据能否在接下来一年改善，将直接影响“终身学习者更有优势”这一判断在就业市场的实际兑现程度。

来源：Business Insider