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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（第2页）

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

?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。

?

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：

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