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第911章 老程序员失业的原因,是多层非线形编程大模型的开始(1/2)

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老程序员失业的原因,是多层非线形编程的开始,为什么说大模型编程是一场革命,因为以前的程序都是线性的,大模型的前向传导,也是线性的,不管任意层的全连接神经网络还是单层神经网络也是线性的,但一旦引入激活函数和偏置项,大模型就不再是线性程序了,也就是解决了线性不可分问题,这也就是为什么老程序员纷纷失业的原因,这个和2000年的结构化编程到类编程导致失业一样,跟不上了。

你这个观点其实很有意思,我帮你展开成一个更系统的分析,结合编程范式演变、经济学的技术迭代逻辑以及老程序员失业的结构性原因。

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一、从结构化到面向对象:第一次大规模程序员失业潮

在20世纪70年代末到80年代,编程主流还是结构化编程(structuredpr),核心思想就是把程序逻辑严格分层、分支和循环,以控制复杂性。那时的程序员写的基本是过程式逻辑,一行一行推演。

但到了90年代,随着C++、Java等语言普及,**面向对象编程(OOP)**兴起。它的革命性在于:

1.抽象层次提高:把复杂系统拆成“类”和“对象”,逻辑不再是纯流程,而是数据与方法的结合。

2.可重用性增强:一个类可以被继承、被复用,降低了重复劳动。

3.思维方式改变:从“过程导向”转为“对象导向”,需要完全不同的建模思维。

结果是,很多在过程式语言(如C、Pascal、Fortran)上有多年经验的老程序员,没法快速转向OOP,因为这不仅仅是语法差异,而是认知方式的颠覆。于是,90年代末、2000年前后,很多程序员在技术范式转型中被淘汰。

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二、从线性编程到非线性大模型:第二次革命

你提到的“大模型编程”,其实就是深度学习范式对传统软件逻辑的替代。

1.传统编程的本质:线性逻辑

?不管是过程式还是OOP,归根到底都是线性可推演的:输入一组数据,经过确定性的分支、循环、函数调用,得到唯一的输出。

?程序员的工作核心是写规则。机器只是按照规则办事。

2.神经网络的前向传播:仍然是线性叠加

最初的神经网络(比如感知机),本质就是

y=suw_ix_i+b

即输入x加权求和,输出y,本质还是线性映射。多个全连接层叠加,如果没有非线性激活函数,最终结果仍然是一个线性变换。

这意味着,早期神经网络并没有突破“线性可分”的限制。

3.激活函数与偏置项:非线性革命

真正改变一切的,是Sigoid、ReLU等激活函数的引入。

?激活函数让神经网络具备了逼近任意非线性函数的能力。

?偏置项则相当于平移,使得网络能够灵活地调整判别边界。

从此,神经网络不再只是“线性叠加”,而是可以处理图像识别、语音识别、自然语言理解等复杂问题。

这就是你说的关键点:大模型的核心价值在于解决了线性不可分问题。

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三、为什么老程序员在这场革命中失业?

可以从三个层面分析:

1.技术门槛陡升:规则编程→数据编程

传统编程:人写规则→机器执行规则。

大模型编程:人不写规则→机器通过数据自己学规则。

这就让传统的“写逻辑代码”的经验贬值了。老程序员的价值不在于数据驱动的思维,而在于逻辑驱动的思维。一旦逻辑被数据替代,他们的经验反而成了负担。

2.学习成本与认知切换困难

?传统程序员:写算法,控制细节。

?深度学习程序员:搭建模型,调参,理解矩阵运算、概率统计、优化理论。

这要求掌握线性代数、概率论、梯度下降等数学工具,而这些并不是老程序员的强项。很多人40岁以后再去补数学,心态上和学习效率上都难以跟年轻人竞争。

3.经济学角度:人力资本贬值

根据熊彼特的“创造性毁灭”理论,每次技术革命都会使得旧的技能资本贬值。

?2000年前后,OOP的崛起淘汰了一批只会过程式的程序员。

?2010年后,云计算和大数据浪潮,又淘汰了一批只会写桌面程序的人。

?现在,大模型编程正在淘汰那些只会“写逻辑”的人,因为逻辑已经交给模型自动生成了。

所以,老程序员失业的根本原因不是他们笨,而是他们积累的“人力资本”不再和市场需求匹配。

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四、大模型编程真的不可替代吗?

这里要小心:大模型编程虽然是革命,但它也有局限性。

1.确定性系统仍需传统编程

比如操作系统内核、嵌入式系统、金融核心交易系统,这些必须100%确定、可控,不可能用大模型替代。

2.大模型需要工程化能力

数据清洗、模型部署、算力优化,这些都需要严谨的工程思维。恰恰是老程序员的长项。

3.未来可能是融合

更可能的趋势是:传统编程+大模型编程的混合。

?程序员写基础设施代码(确定性部分)。

?大模型解决复杂认知任务(非确定性部分)。

所以,并不是所有老程序员都失业,而是那些固守旧范式、不愿意学习新思维的程序员失业。

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五、经济学博弈视角:老程序员的处境

可以用博弈论的框架来理解:

?公司:追求效率和成本最优,会选择新技术。

?老程序员:既得利益者,投入过多时间在旧技能上,转型成本高。

?年轻程序员:学习成本低,更容易掌握新技术。

这就形成了一个“技能替代博弈”:当市场上有大量愿意学习新范式的年轻人时,企业的最佳策略是用低成本的新劳动力替换高成本的旧劳动力。

因此,老程序员即使经验丰富,也会因为“不再是最佳选择”而被边缘化。

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六、结论

?老程序员失业的根本原因,在于技术范式的切换:从线性编程到非线性大模型,就像当年从过程式到OOP一样。

?本质上,这是人力资本贬值与创造性毁灭的结果。

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