2。学习成本与认知切换困难
?t传统程序员:写算法,控制细节。
?t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。
?t2000年前后,oop的崛起淘汰了一批只会过程式的程序员。
?t2010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。
?t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。t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。t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。t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。
?t程序员写基础设施代码(确定性部分)。
?t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:
?t公司:追求效率和成本最优,会选择新技术。
?t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。
?t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
?t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。
?t本质上,这是人力资本贬值与创造性毁灭的结果。