说米网

曾几何时，编程练习班被视为高薪工作的“入场券”;而现在，AI 东西却能在几秒钟内完成初级程序员的作业。年代在变，新人程序员又该何去何从?
中心观念
跟着新兴 AI 东西开端成为干流，科技工作也收窄了招聘通道。
在充满着老生常谈的求职主张傍边，“学习编程”现已逐步转变为“学习 AI 技能”。
并不是 AI 替代了软件工程师，而是新手们更难有时机生长为合格的软件工程师。
现在编程练习班结业生们的作业远景较为堪忧。
空间邮箱,从编程练习班结业之后，Florencio Rendon 连一次面试的时机都请求不到。
在三年之内第三次被建筑公司辞退之后，Florencio Rendon 坦言“这成了压垮我心态的最终一根稻草。”
于是，这位36岁的退伍军人决定经过编程练习班追求一条薪资更高的工作路途。但是，他的求职阅历却折射出一个愈加严峻的实际:在 AI 技能快速开展和工作竞赛日益激烈的两层夹击下，编程岗位的作业门槛正在急剧升高。
黑客，代码，程序员
图源补白：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
他从2023年4月开端上课，凭仗退伍军人的补助金，他支付了1.3万美元的学费。虽然课程内容很有应战性，但他惊喜地发现自己还是可以一路过关，并在四个月后从这期远程练习班顺利结业。
可是，从请求编程练习班到正式结业，Rendon想象中通往更好日子的“黄金入场券”却早早过期。一项计算显现，其时约有13.5万名初创企业和科技工作的职工被辞退。与此同时，OpenAI 推出的 ChatGPT 等可作为编程助手的新式 AI 东西却迅速成为干流。很明显，编程岗位的远景正在产生改变。
根据 CompTIA 计算的数据，相较于五年之前，软件开发人员的活跃岗位发布数量下降了56%。关于缺少阅历的新手开发者来说，相关岗位的缩减幅度更大，高达67%。
危险投资公司 Menlo Ventures 合伙人 Venky Ganesan 表明，“我想说，这是我过去25年来在科技工作见过的最糟糕的新人入职环境。”
多年以来，所有重要人物（包含苹果 CEO 蒂姆·库克，还有很多学生的家长）都主张“学习编程”。这好像是条亘古不变的真理:编程技能 + 努力作业 = 养家糊口。
但现在，这个等式好像不再成立。
不可抵抗的 AI 浪潮
自2010年以来，面向根底编程技能的练习课程一向被誉为通往高薪岗位的捷径，更成为未接受过大学教育的群体们的求职福音。奥巴马总统将其作为作业计划的一部分，非营利安排纷繁建立相关课程，共同推进具有不同背景的人们进入科技工作，哈佛大学及伯克利大学等知名高校也发布了自己的学习教材。
并且其时这一切确实有用。CourseReport 曾在2020年对3000名从练习班结业的学生们进行一项查询，79% 的受访者表明这些课程帮助他们找到了科技工作的作业，平均薪资增长达56%。
但跟着新兴 AI 东西开端成为干流，科技工作也收窄了招聘通道。2022年，谷歌 AI 团队 DeepMind 报告称，他们现已在编程竞赛中测试了其 AI 模型 AlphaCode，结果与“经过数月到一年练习的新人程序员”水平相当。
之后阅历几年开展，现在面向普通程序员的 AI 东西再次迎来显著改善。今年9月，OpenAI 发布了最新版别的 ChatGPT。它可以以不同于以往版别模型的方法计算答案，特别是在代码编写方面体现更佳。谷歌的 AlphaCode 和 GitHub C opilot 等东西可以针对特定方针生成代码片段，还可测试 / 优化现有代码并查找 bug。
开发者们也纷繁上报了愈加有力的证据:软件开发者社区 Stack Overflow 在今年5月安排了一项包含6.5万名开发者的查询，其中约60% 表明自己曾在年内运用过 AI 编程东西。
但也有人觉得 AI 技能的开展并不会宣告编程岗位的终结。麻省理工学院计算机辅佐编程小组负责人 Armando Solar-Lezama 就一向在思考怎么继续提高编程作业的自动化水平，他以为 AI 东西依然缺少很多哪怕初级程序员就必须具有的技能。例如他的研讨表明，像 GPT-4这样的大语言模型无法真实了解自己在用代码处理怎样的问题，有时还会犯下极其荒唐的错误。
他指出，“说起更根底的技能，包含知道怎么推理一段代码、怎么在大型体系中追踪 bug，这些都是当前模型所无法完成的用例。”
但是，AI 科技确实正在改动软件的开发方法。一项研讨发现，AI 编程助手可以将开发人员的生产力提高20%。谷歌公司 CEO Sundar Pichai 在最近与剖析师的电话会议上表明，该公司超越四分之一的新代码现在由 AI 生成，仅仅还须人类工程师进行检查和同意。
与历史上一切关于自动化的讨论相同，人们倾向于用两种方法猜测这波变革趋势的结果。Solar-Lezama 以为 AI 东西关于编程从业者来说是件功德，究竟跟着编程门槛变得越来越低，咱们就能开宣布更多、更好的软件产品，用它来处理以往不值得用程序处理的问题，大大提高整个社会的运转功率。
但另一种观念则是“实际情况相当严峻。”在线编程教育服务商 Codecademy 的联合创始人 Zach Sims 坦言，现在编程练习班结业生们的作业远景较为堪忧。
招聘:GPT 程序“猿”
需求弄清的是，Solar-Lezama、Sims 乃至本文撰写中采访过的几乎所有技能从业者，依然对学习编程技能持肯定态度。 仅仅有些人以为这更类似于小学生学习四则运算:含义更多在于了解其原理，而非凭手动运算谋生。换言之，这是在为学习更高档的数学常识打下根底，其自身的应用含义现已不大。
加州大学圣巴巴拉分校技能管理助理教授 Matt Beane 正在研讨 AI 东西的应用，关于银行和保险等工作中前五大头部企业的新人程序员有何影响。
他表明，“GPT 程序「猿」的说法正反复呈现。新人们觉得自己现在只能接触到一些零星的使命，并且会借助 AI 相关东西来完成。”
在查询傍边，他发现不少新人程序员连这样的时机都没有。由于 AI 生成的代码充满着各种错误，没有多年开发阅历往往很难发现，因此高档开发人员宁愿自己去修改由 AI 生成的代码，也不肯把作业交给新人程序员。
Beane 还观察到，其他正在被自动化改造的岗位也面临着相同的应战，比方外科手术和财务剖析:初学者需求更多的常识堆集才干真实上手，但帮助他们建立这种专业常识的作业时机却越来越少。
曾有一段时间，关于像 Rendon 这样没有接受过大学教育且缺少从业阅历的人们来说，把握根底编程技能是进入科技工作的首选敲门砖。但未来，新人程序员们可能需求把握更广泛的技能、接受更多练习才干真实作业。他们恐怕要更深化地了解自己编写的代码要怎么在更广泛的体系傍边运作——但能做到这一点，还叫新人程序员吗?
科技人才招聘公司 Mondo 的总裁 Stephanie Wernick Barker 表明，针对业务问题拟定战略也成为愈发重要的一项才干，“所以大学学位依然是王道。”
换句话说，软件作业傍边产生的最大改变，可能并不是 AI 替代了软件工程师，而是让新人们更难以生长为合格的软件工程师。
从学习编程到学习 AI
在充满着老生常谈的求职主张傍边，“学习编程”现已逐步转变为“学习 AI 技能”。
麻省理工学院、康奈尔大学、西北大学、哥伦比亚大学等很多高校纷繁推出了自己的 AI 认证资质。Rendon 参加的编程练习班 Fullstack Academy 最近也开设了为期26周的 AI 与机器学习课程。博思艾伦和摩根大通等公司，则开端向职工提供免费的 AI 课程。
根据 CompTIA 的数据，最受欢迎的 AI 职位包含“机器学习工程师”和“AI 工程师”。这些招聘信息中列出的部分技能包含“布置和扩展机器学习模型”，以及“大语言模型练习、版别控制、监控及布置流程自动化”。
如果没有数学或许编程背景，新人们显然不可能快速把握这些技能。
其他一些“AI 技能”则更令人难以把握。微柔和 LinkedIn 最近对9000多名高管开展一项查询，其中66% 的受访者表明他们不会招聘没有 AI 技能的人，但却说不清这些所谓 AI 技能究竟是什么。
而虽然技能开展迅速，但 AI 到底能完成哪些使命也依然存疑:不同的人可能对此有不同的了解，但大家普遍以为 AI 可能还需求几年甚至几十年才干基本在功能性上与人类大脑相等。
危险投资人 Robert Wolcott 在西北大学凯洛格管理学院和芝加哥大学布斯商学院教授商业课程。他向焦虑的父母们主张称，最好让孩子们学习自己感兴趣的东西，哪怕是古代建筑研讨——当然，计算学、会计学和计算机课程也是必须把握的。
Ganesan 着重，“最重要的，永远是把握学习才干。”
全球技能服务公司 World Wide Technology 的首席技能官 Mike Taylor 则带来一份愈加直白的技能清单:“把握处理问题的才干”、“树立商业敏锐度和价值观”以及“培养清晰且有说服力的沟通技巧”。
但是与“学习编程”相比，他们的主张显然不那么简单付诸行动。关于刚刚从 Fullstack Academy 结业的 Rendon 来说，接下来的路途可谓一片苍茫。由于一向得不到编程岗位的面试时机，他只能回归建筑工作。跟着项目完毕，他再次被辞退。在今年8月初完毕了采访之后，他正在仔细考虑新的选项。Rendon 报名参加了大学课程。在榜首堂计算机科学课上，教授向他讲述了计算机的开展进程。这与编程练习班彻底不同。Rendon 慨叹道，“这种更成体系的教育方法，好像让我看到了新的期望。”
写在最终
AI 浪潮下，美国编程练习与 IT 从业者面临的窘境并非孤例。在我国，IT 练习工作相同阅历了从辉煌走向苍茫的转折，深圳就是一个典型的缩影。这座我国科技之都曾是无数人进入编程工作的理想起点，练习班遍地开花，学员数以千计。但是，现在深圳的码农练习班正逐步走向衰败。
据“深圳微韶光”报道，过去的深圳 IT 练习班盛况空前。练习机构一次性开设十多个班级，教室内人头攒动，“360行，行行转 IT”的标语招引了很多转行者和想要深造的人。那时，企业对技能要求相对宽松，初级开发岗位足够，练习班的作业率一度挨近100%。
但是，跟着商场的饱和和 AI 技能的兴起，这一切已不复存在。现在的许多练习机构运营寸步难行，班级规模明显缩小，学职作业率也大幅下降。即使是拥有本科或硕士学历的科班学生，在完成练习后，依然面临着难以找到对口作业的危险。
AI 技能的普及进一步加重了这种窘境。国内越来越多的企业开端运用代码生成东西优化生产力，很多技能含量较低的开发使命都完成自动化。相比招聘初级程序员，企业更倾向于依靠熟练运用 AI 东西的开发者，这些东西不只可以快速生成代码，还可以优化和调试，大幅降低成本。
AI 不只改动了代码的编写方法，也在从头界说程序员的工作路径。关于那些期望经过练习班完成工作跃迁的人来说，这条路变得更杂乱，也愈加充满应战。