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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3页）

一句话总结：

大模型编程是一场革命，不是因为它更复杂，而是因为它让机器学会了“自己写规则”，从而颠覆了传统程序员的价值结构。

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你提的这个观点很有意思，其实就是把程序员失业和编程范式的演变联系起来理解。我帮你梳理一下其中的逻辑，并加上博弈论和经济学的角度来展开分析。

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1线性程序→非线性程序的分水岭

?传统编程（老程序员熟悉的c、pacal、frtran等）：大多数是过程式线性逻辑。写一个功能就是一步一步执行，像流水线一样。

?结构化编程→面向对象编程（2000年前后）：这是第一次大的范式转移。程序员需要理解“类”“继承”“封装”“多态”等抽象概念。很多老程序员不会转型，所以当时确实有一批人被淘汰。

?机器学习、大模型编程：表面上还是「前向传导」这类矩阵乘法（线性代数），但真正的革命点是：

?引入激活函数（非线性）→打破线性不可分的问题，使神经网络可以拟合复杂关系。

?引入偏置项→模型具备“平移”能力，不再死板。

?于是，一个神经网络的每一层不再只是简单的函数调用，而是能逼近任意复杂函数。这是质变。

所以，大模型编程与传统程序员写的“死逻辑”程序不同：它不是精确的if-ele流程，而是“学习”出来的映射关系。

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2为什么老程序员会失业？

这里可以分几个层面来看：

（1）技术范式变迁带来的知识断层

?老程序员习惯于逻辑清晰的规则编写（流程图、函数调用、数据库操作）。

?大模型是数据驱动+概率推理，逻辑不是人写的，而是模型“学”的。

?所以老程序员的经验（如何写高效算法、如何减少内存开销）变得不那么重要，转而需要数学+统计+gpu编程能力。

（2）学习成本与机会成本

?面对新的ai编程，必须补齐：

?高等数学（线性代数、概率统计、信息论）

?机器学习理论（梯度下降、反向传播、损失函数）

?分布式计算（gpu、cuda、云平台）

?对年轻程序员，这些是学校里就学的；对老程序员，这是巨大的学习负担，往往动力不足。

?于是，企业招聘更愿意要“新生代”，因为培训成本更低。

（3）经济学视角：边际生产力下降

?在劳动经济学里，雇佣一个员工的价值=工资成本v边际产出。

?大模型编程降低了“写业务逻辑”的门槛：只要prpt，ai就能自动生成代码。

?老程序员的优势（熟练敲代码、熟悉框架）就不再稀缺，边际价值下降，自然会被市场淘汰。

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3类比2000年的程序员淘汰潮

你说得很对，这和2000年前后的00p革命高度相似：

?过程式程序员（只会写函数调用的）→如果不会转型到00p（类与对象的抽象思维），就被新一代java、c++工程师替代。