一张训练营的结业证书和一套基本的编程技能，就可以让普通人敲开硅谷的大门，步入高薪职业的快车道。
然而，这条路却越来越难走。
世界各地的程序员正在失业，曾经著名的编程训练营也关闭了。
这一切的背后是AI工具的崛起，让编程不再稀缺，也无情压缩了初学者的生存空间。
在科技行业，生存门槛正在迅速提高。如今，仅仅会写代码是不够的，掌握人工智能技能是新的求职通行证。
人工智能让科技行业升温，也筛选掉了那些跟不上步伐的人。
入门级程序员感到沮丧
《纽约时报》最近发表了一篇报道，讲述了许多从编码训练营毕业后失业的人的故事。
这些编码训练营是什么？它们来自哪里？
在美国，自2010年代中期以来，强化基础编程技能课程被高度视为通向高薪职业的快速途径。
时任总统奥巴马将其纳入就业计划，各个非营利组织推出了类似的课程来帮助不同背景的人进入科技行业，包括哈佛和伯克利在内的大学也开设了自己的编码训练营课程。
这些教训确实有效。在 2020 年对 3000 名训练营毕业生的调查中，79% 的受访者表示，该课程帮助他们在科技行业找到了工作，平均薪资涨幅达到 56%。
但随着人工智能编程工具变得越来越流行，行业招聘正在萎缩。
今年5月，在波士顿，训练营的创始人丹在训练营的就业安置率从一度高点的90%骤降到不足60%后，决定无限期停课。
Blind对9388名工程师进行了调查，结果显示，66%的人认为找工作变得更加困难。同时也指出，AI的普及将导致程序员职位的招聘人数减少。
据统计，软件开发人员的活跃职位发布数量与五年前相比下降了 56%。对于缺乏经验的开发者来说，下降幅度更大，达到了 67%。
马特·比恩 (Matt Beane) 是加州大学圣巴巴拉分校的技术管理助理教授，他正在研究人工智能工具的使用如何影响银行和保险等行业的初级程序员。
马特·比恩
“GPT 工具包 (GPT) 一词一次又一次出现，”他说。 “这些初级开发者感觉自己仅限于一些琐碎的任务，只能借助一些人工智能工具机械地完成。”
有时，比恩跟踪的初级程序员甚至没有这样的机会。由于人工智能生成的代码通常充满错误，没有经验的人很难检测到这些错误，因此高级开发人员有时会发现自己生成和编辑代码比将其留给初级程序员更容易。
比恩观察到其他被自动化取代的技能也存在类似的困境，例如手术和财务分析：初学者需要更专业的技能才能发挥作用，但获得这些技能的实际机会越来越少。
曾几何时，任何没有大学学位或丰富经验的人都需要具备基本的编程技能才能进入技术行业。
然而，在未来，入门级程序员可能需要更广泛的技能和更深入的培训才能胜任工作。他们需要更多地了解他们的代码如何在更大的系统中运行。
“围绕业务问题的战略思考也变得更加重要，”科技招聘公司 Mondo 的总裁表示。 “所以大学学位仍然很重要。”
换句话说，软件行业最大的变化可能不是AI取代了软件工程师，而是AI让成为软件工程师变得更加困难。
“可以说，这是我过去 25 年来在科技行业看到的对入门级职位最不友好的时期，”风险投资公司 Menlo 合伙人 Venky 表示。
放眼全国，2021年，知乎上仍有人在问：“既然报名培训班就能成为程序员，那学计算机有什么用呢？”
但现在，这些曾经号称“XX天加速编程，轻松转行码农”的编程培训课程也消失了。
一切似乎都在2022年初具规模。这一年，全球科技公司开始大量裁员。
而这波裁员潮将在2023年达到顶峰。
好消息是，随着2024年即将结束，今年的裁员人数比去年减少了约10万人。
可见，裁员的趋势已经放缓。
裁员潮不再大张旗鼓地到来，这足以证明不是行业在失败，而是行业在转型——
AI浪潮加速了对高技能人才的需求，同时也导致大量低技能岗位消失，让很多普通程序员面临失业。
在 5 月份对 65,000 名开发人员进行的一项调查中，他们问道：“人工智能工具会威胁到你的工作吗？”
专业开发者中，11.7%认为存在威胁，18.7%不确定，69.6%认为不存在威胁。
在编程初学者中，15%的人认为存在威胁，27.1%的人不确定，57.9%的人认为不存在威胁。
认为不存在威胁的人之间的差异约为 10%。
许多知名人工智能初创公司的组织结构也说明了一切：精简、精简、精简。
员工人数仅有300人左右。
更少，只有36人，公司估值却超过600亿。
伊利亚创办的新公司Safe Super （SSI）只有10名员工。
科技巨头的大裁员潮也显示了行业向效率、精简转型的趋势。
人工智能的浪潮将会冲走普通人。
开发人员的数量急剧增加，几乎所有人都致力于人工智能。
在程序员失业浪潮中，全球互联网开发者数量激增。
部分原因是学生群体的崛起。教育项目已吸引超过 700 万经过验证的参与者。与此同时，通过免费访问计划，学生、教师和开源维护者的使用量同比增长了 100%。
这表明人工智能不仅帮助更多的人更快地学习编码或构建软件，还吸引并帮助更多的人成为开发人员。
另外，值得注意的是，这些迅速增加的“开发者”并不一定是狭义的软件开发者。
全球开源项目突然成为世界上最常用的语言，不再局限于传统的软件开发。
它广泛应用于机器学习、数据科学、科学计算等领域。其使用量的增长得益于大量 STEM 从业者和爱好者加入开源社区。这些新兴的开发人员与传统的软件开发人员不同。
当然，Rust 等系统编程语言的使用也在增加。除此之外， 、 和 Java 仍然是世界上使用最广泛的语言。
使用率也激增 92%，这可能表明越来越多的人从事数据科学、人工智能、机器学习和学术研究。
2024年，开发者在互联网上创建了超过7万个公开开源的生成式AI项目，他们对所有生成式AI项目的贡献总额增长了近60%，项目总数增长了98%。
人工智能模型也正在成为开发人员技术堆栈的一部分。
随着开发者不断发现人工智能新的应用场景，生成式人工智能模型在软件开发中的作用也不断扩大。除了协助开发人员编写代码之外，它们还可以成为开发应用程序的新构建块。
随着开发者对具有良好性能和低计算成本的小型模型的需求增加，在智能手机中使用嵌入式AI模型已成为推动这一趋势的重要因素。
值得注意的是，2024 年贡献者数量增长最快的开源 AI 项目是 /，这表明开发人员对尝试本地运行的大型语言模型 (LLM) 的兴趣不断增加。
项目地址：
随着模型变得越来越小，计算要求越来越低，预计越来越多的开发人员将在各种程序中使用它们。
“学习编程”正在让位于“掌握人工智能技能”
需要明确的是，大多数科技人士仍然认为你应该学习编码。但就其本身而言，它可以采取的路径非常有限。
有些人将其与长除法进行类比：了解它是如何工作的很好，并且这是学习更高级数学的必要步骤。
在美国，求职建议中的“学习编程”已被“掌握人工智能技能”的呼吁所取代。
麻省理工学院、康奈尔大学、西北大学、哥伦比亚大学等大学都推出了人工智能证书课程。
训练营也在加速布局AI训练项目。例如，最近推出了为期26周的人工智能和机器学习训练营。
博思艾伦 (Booz Allen) 和摩根大通 ( Chase) 等公司为其员工提供免费的人工智能课程。
数据显示，与AI相关的热门职位包括“机器学习工程师”和“人工智能工程师”。
这些职位需要掌握“机器学习模型的部署和扩展”和“大型语言模型的培训、版本管理、监控和部署的自动化流程”。
要知道，如果没有数学或编程背景，这些是很难快速上手的。
与此同时，微软和 对 9000 多名高管进行的一项调查显示，66% 的人表示他们不会雇用没有人工智能技能的人，但尚不清楚这些技能是什么。
在国内，这种趋势已经开始。
据麦克斯《中国本科生就业报告》统计，2022、2023届计算机本科生就业率较往届大幅下降。 2023届毕业生的就业率甚至直接低于全国平均水平，低了3.2%。
相比之下，电子信息行业的就业率还比较稳定。报告称，这与近年来爆发的5G通信、大数据、人工智能等热门领域密切相关。
但另一方面，人工智能编程工具在中国的使用才刚刚开始。
今年年初，全球技术招聘平台的一项调查显示，超过80%的开发者正在使用or。
全球开发者社区平台对 6.5 万名开发者的调查显示，约 60% 的受访者表示今年使用过 AI 编程工具。
相比之下，国内知名开发者社区平台CSDN的调查数据显示，35%的开发者每天都会使用代码生成工具，其中36%的人认为效率得到了显着提升。
显然，国内开发者使用AI编程工具的比例还比较低。
但随着全球对人工智能技能的需求不断增加，国内市场未来可能会迅速迎头赶上。
这不仅是工具的普及，更是AI技能的全面渗透。
国内企业在招聘中逐步引入AI技能要求可能只是时间问题，而这将进一步推动开发者向AI领域靠拢。
参考：
本文来自微信公众号“新智元”，作者：新智元，36氪经授权发布。
