海岸线文学

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（第1页）

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（structuredprogramming），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。t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。t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。t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

?t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。

?t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=sumw_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Sigmoid、ReLU等激活函数的引入。

?t激活函数让神经网络具备了逼近任意非线性函数的能力。

?t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。