程序员有个外号,叫IT民工或者码农,因为从事 Ctrl + C 和 Ctrl + V 的工作,重复性看起来和砌墙的泥工也没啥区别,因此自嘲。
如果你是外行那你基本上可以简单把编程理解成两个过程,第一步是从哪里复制,以及第二步粘贴到哪里。
在执行从哪里复制这一步时,逻辑链比较简单,通常使用搜索引擎就能得到,但是粘贴到哪里这一步,涉及到的逻辑链远比从哪里复制这一步要复杂得多。
举个例子,比如你在搜索引擎里搜索“汽车”,搜索引擎可以飞快的把和汽车相关的内容给你列好几十页,但是你要让搜索引擎回答你为什么要搜汽车,这个就很难了。
同样,chartGPT这类技术只能更好的服务于第一步从哪里复制,而无法对第二步粘贴到哪里起到任何作用,并且,对于一个有经验的程序员来说,第一步花费的时间占比实际上是不怎么多的,综合来看当然对程序员影响不大了。
因为ChatGPT就是程序员创造的。你去看看openAI的官网,招聘岗位全都是程序员。如果ChatGPT真的可以替代程序员,那为什么OpenAI自己还要花巨资招程序员?当人家钱多烧着玩儿呀。
事实就是,chatGPT根本不能替代程序员。外行人觉得GPT会写代码,内行人一看GPT写的代码就发现错漏百出。现实中代码库可都是几万行的,没有人的理解和设计,根本不可能跑通,更别说优化了。更何况GPT造出来的代码都是对现有的已知解进行重新整合,而很多问题的答案是未知的。
现在几千家大大小小的公司都开始效仿造AI。造AI需要程序员。维护AI也需要程序员。让全世界几十亿人都能用上AI,又需要程序员……这么一搞,人类对程序员的需求又上了一个新的台阶。 AI是为大量劣质程序员提高了生产力,又同时给大量高端程序员续了命。
ChatGPT是程序员时代真正的开端,各行各业很快就要被各种各样的程序员统治。之前十年是互联网程序员的辉煌,未来十年是各行各业程序员的辉煌。程序员会对每一个传统行业进行腐蚀。金融、医疗等行业已经被程序员腐蚀了,并还会持续腐蚀。之前十年的辉煌,不过是些开胃小菜罢了。
程序员会失业
在国内正常人35岁以后的就业机会是在慢慢减少的,跟是否是程序员没有关系,而且也不是没有就业机会,主要取决于自己的竞争力和持续保持积极向上的心态。
有利方面,
人工智能让人类生活更美好:广泛应用的无人驾驶,不仅减轻了人们的负担,也大大降低了事故率。比如,今天苹果系统的SIR手写版系统、生物识别系统都是人工智能的应用,显著提高了人类的生活质量。
弊端,大规模失业:
人工智能的发展导致很多人失业。根据人社部新闻发布会,2016年底我国失业率达到4.05%。机器人不会犯错误,不会累,不需要休息或支付。这完全可以替代很多职业,比如工人、司机等等,不需要思考。这会导致大量的人失业,大量的人整天无所事事。
最开始 程序员自己当产品经理设计产品,然后自己写代码,自己测试,自己上线。
但是程序员再想,如何才能让我自己专心写点不要搞产品这种垃圾活呢?于是诞生了产品经理这个职位。
还要自己上线,整天ssh rz cd ls sh tail 不累吗?这些低技术我不干行不行?于是诞生了运维。
我能不能只写代码不测试呢,写测试没啥技术含量,我不要浪费宝贵的时间?于是诞生了测试工程师
现在我虽然只写代码了,但是前端这些算代码吗?
这些低技术的代码能不能别做了?于是出现了前端工程师。
现在整天虽然是在写后端代码,但是写crud好脑残啊,能不能不写?于是程序员分为初中高级。
为啥这么多报表?写这些sql有啥意义?能不能不要老让我写代码?
于是有了 报表开发工程师,etl工程师,可视化工程师,bi工程师
为啥我要一直写web?能不能只写高技术部分?
于是出现了,微服务工程师,中间件工程师,基础设施工程师
我可不可以只研究高并发高可用高性能?
于是有了架构师?
我能不能只研究公司广大业务的架构而不是技术细节?
业务架构师出现
现在这些代码虽然有技术含量,但是最核心的是算法,我可不可以只研究算法呢
于是有了算法工程师。
算法也好无聊啊,能不能研究一个东西自己研究算法呢?
让机器自己学习,我就控制他的人学习方向。
到目前为止,请问每一次程序员偷懒,是增加了岗位还是减少了岗位?
那么研发出来一个会编码的人工智能呢。
难道不是新增这几个岗位?
人工智能培养师?
人工智能投喂师?
人工智能监督师?
人工智能编程匠?
虽然IT行业一度是蓬勃发展的行业,但也存在着程序员失业的现象。导致这种情况的原因可能有以下几个方面:
技术落后:IT行业更新换代非常快,如果程序员不跟上时代的步伐,他们的技术就会逐渐落后,随着时间的推移,他们的技术不再符合市场需求,就会逐渐失业。
缺乏经验:一些程序员只有理论知识而缺乏实践经验,他们可能无法很好地应对实际工作中出现的问题,导致效率低下,不符合公司的要求。
没有自我学习能力:IT行业要求员工具备自学能力,因为技术更新换代很快,需要不断学习和掌握新的技术。如果程序员缺乏自我学习的能力,那么他们的技术很快就会落后,难以胜任新的工作。
市场竞争激烈:IT行业的竞争非常激烈,市场上存在着很多高素质的程序员,他们拥有丰富的经验和技能,很难与之竞争。
总之,要成为一名成功的程序员,除了需要拥有相关的知识和技能,还需要具备自我学习的能力和适应市场变化的能力。只有不断提升自己,才能在市场竞争中占据一席之地。
程序员可能面临失业的原因有多个方面:
1. 技术进步:技术的快速发展和变革意味着过时的技能可能会不再受雇主的需求或市场的青睐。如果程序员没有及时更新和学习新的技术,他们可能会失去竞争力。
2. 自动化和外包:某些重复性和标准化的编码任务可能会被自动化或外包给低成本的劳动力。这意味着一些传统的编程工作可能会变得稀缺,造成就业压力。
3. 人工智能和机器学习:随着人工智能和机器学习的进一步发展,一些常规的编程任务可能被取代。例如,自动化测试和代码生成工具可以减少对程序员的需求。这可能导致就业机会减少。
4. 全球化和竞争:随着全球化趋势的加剧,程序员面临来自全球竞争的压力。雇主可以选择通过外包或远程劳动力来获取更便宜的编程服务,这可能导致本地程序员的就业机会减少。
5. 缺乏相关经验或技能:对一些特定领域或行业有需求的技能或经验的缺乏,可能会导致程序员在就业市场上竞争力较弱。例如,缺乏云计算、大数据分析或移动应用开发等热门技能可能使求职者难以找到合适的工作。
6. 行业衰退或经济衰退:某些行业或经济领域的衰退可能导致企业减少招聘或裁员,包括程序员在内的各个行业都会受到影响。
虽然存在上述风险,但程序员仍然是许多行业中非常宝贵和受欢迎的职业。为了减少失业风险,程序员可以不断学习和提升自己的技能,保持与行业的步伐同步,并积极适应技术和市场的变化。同时,拥有良好的沟通能力、解决问题的能力和团队合作精神也是增加就业竞争力的重要因素。
人工智能导致的失业应该是流水线工种的大量失业,没有文化知识和技术水平的工人会被社会发展淘汰。
随着科技不断的发展,人工智能在各个领域的应用日益普遍,其中人工智能翻译技术的出现给人们的生活带来了极大的便利。然而,随着人工智能翻译技术的不断成熟和普及,一些人开始担忧人工智能翻译会导致失业问题。本文将探讨人工智能翻译对人类工作岗位的影响以及如何应对可能出现的失业风险。
人工智能翻译技术是指利用人工智能技术对不同语言之间的文字进行快速翻译,并且能够实现较高的翻译准确率。随着深度学习技术的不断进步,人工智能翻译技术在短短几年内取得了巨大的突破,如今已经能够实现在多种语言之间进行准确快速的翻译,极大地方便了人们的跨语言交流。
虽然人工智能翻译技术带来了诸多便利,但是人工智能翻译对人类工作岗位也带来了一定程度的冲击,尤其是对翻译行业的冲击。传统的翻译工作需要花费大量的人力和时间,而人工智能翻译技术的出现可以大大提高翻译效率,降低成本,这势必会对传统翻译从业者产生一定的影响。
人工智能翻译失业的问题也逐渐引起了社会的关注。一些人担心,随着人工智能翻译技术的进步和应用,传统翻译工作者可能会面临失业的风险,这对于翻译从业者来说是一个不小的挑战。
面对人工智能翻译技术带来的挑战,传统翻译从业者需要转变观念,积极学习并适应新技术的发展。人工智能翻译虽然在翻译效率和准确度上具备一定优势,但在专业性、文化背景、逻辑推理等方面还无法完全取代人类翻译者的重要性。
传统翻译从业者可以通过学习新技术,不断提升自己的专业水平和服务质量,开拓新的翻译领域,如文化交流、学术研究等,以此来规避可能出现的失业风险。此外,利用人工智能翻译技术提高翻译效率,提供更加高效的翻译服务也是传统翻译从业者应对挑战的有效途径。
尽管人工智能翻译技术在翻译领域取得了巨大的进步,但与人类翻译者相比,人工智能仍然存在诸多不足之处。人类翻译者在专业领域、语言表达的细腻程度等方面具备独特优势,这些是人工智能翻译技术所无法替代的。
因此,人工智能翻译技术与人类翻译者可以进行合作,发挥各自的优势,实现优势互补。人工智能可以提高翻译效率,降低成本,而人类翻译者则可以保证翻译质量和专业性,共同为跨语言交流提供更加优质的服务。
总的来说,人工智能翻译技术的发展给翻译行业带来了许多新的机遇和挑战。尽管会面临一定的失业压力,但只要传统翻译从业者能够不断提升自身的专业水平,积极应对变化,人工智能翻译技术与人类翻译者可以共同发展,实现合作共生,为跨语言交流带来更多便利和质量的保障。
学习Python就等于学习人工智能吗?当然不!千万不要混淆它们的概念!Python工程师并不等同于人工智能工程师。
Python工程师与人工智能工程师最根本的区别是什么?
Python和JAVA、C语言一样,是一种编程语言,所以从事Python开发的人员也只能算是程序员。而人工智能工程师是从事算法研究的,所以被称作算法工程师。一个是程序员,一个是算法工程师。这两者有本质的区别。
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