Easy 同学：AI 时代将加速计算机专业和程序员职业的分化

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一、原贴

2024 年 6 月 5 日拥有 60多万粉丝的方糖气球（ftqq.com）博主、独立开发者：Easy 发表了一篇 AI 对计算机专业和程序员行业影响的新浪博客，看后很有启发，故而将原文摘录于此：

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单独开个贴说一下吧。 🐶

提前说明，一切以古代思维对AGI时代的推演，都是可笑的。只是在其未落地时，尚能有一点参考价值。以下都是个人分析，如有和你认知不同的地方，以你的认知为准。

我觉得计算机这个专业以及程序员这个行业，在AI加持以后，会飞速分化。
最优秀的人才，会分布到人工智能核心、平台和公用组件库等基础业务上。但这些岗位是非常有限的。
不那么优秀的初中层人才，尤其是CURD工程师，则会有非常高的概率被取代。
因为他们的大部分工作是胶水性质的：将现有的组件放入框架以满足业务逻辑。

上一波 NoCode/LowCode 已经尝试去拿这一部分市场，但因为交互界面的问题（太复杂，用起来比编程都麻烦；2C部分又不够优雅），表现不好，只抢到了部分中后台业务。
很多人以为现在AI编程的能力只是辅助，那是因为它们在通用编程上效果的确不尽人意。但是，GPT4 + DSL 的表现其实很惊艳，比如不少专注于 AI + SQL 的产品，可用度已经很高。
NoCode/LowCode 平台是现成的 DSL，GPT的智能只要再进一步，就可以将它们最大的问题解决掉：通过自然界面实现领域编程。这已然可以干掉很多CURD岗位了。

在智能还不够高的时候，这种岗位不是以直接消失而是以逐渐减少的方式体现：以前5个程序员；现在4个AI编程，一个程序员二次测试和二次Review。随着智能的提升，比例逐步增加。

那么胶水岗位会消失吗？
我觉得不会，因为它还有一个潜在要求：对业务逻辑足够了解。这一部分，不光是智能问题。这部分需求依然存在，但是从重「编程实现」逐渐转向重「业务逻辑」甚至「需求分析」。这也是未来AGI在各个行业落地的一个过程。
也可能将来会出现一些新的AI编程岗位 = 产品经理 + 指导AI 干活 + Review和测试。
以上，是我为什么建议不那么TOP的同学选择计算机作为本科第二专业的基本逻辑。
如果你选择计算机专业，必须要挤入顶尖人才层。不然你以为你是T字型人才，但其实是一字型人才。因为基础编程能力在四年后将遍地都是，| 部分被弱化甚至消解了。
这并不意味着编程能力不重要，相反，编程能力或者说编程思维可能是AGI时代必须的，但它们的门槛会变低，低得像现在的英文读写能力一样。
将计算机作为第二专业，则让你从π字型开始塑造自己的特长，即使其中|部分被持续弱化，你依然是一个T字形人才。更别说在两个专业交叉部分所拥有的极强竞争力了。
一个财务SaaS公司，在同样都能写出一般水平代码的情况下，更愿意招只懂计算机的应届生呢，还是财经专业选修计算机专业的应届生呢？

当然，这一切都建立在有能力精力和毅力把两个专业都学好，呃，算了，都学完的前提下。

该博客引发网友热议：
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二、AI 解读

相信大家看后一定有自己的理解，直接上我的几个常用的 AI Bots 解读一番吧。看看作者想表达的什么，主要观点是什么，能够给我们带来哪些启发。

2.1 文章解读专家

1 一句话总结

AI时代将加速计算机专业和程序员行业的分化，顶尖人才会集中在AI核心领域，而大量普通CURD工程师岗位将被AI取代。

2 文章详情

（1）文章解决什么问题

文章分析了在AI加持下计算机专业及程序员行业的未来发展趋势，特别是不同层次的人才在行业中的分布和变动。

（2）文章的主要观点或者结论是什么？

顶尖人才的集中：最优秀的人才将集中在人工智能核心、平台和公用组件库等基础业务上，但这些岗位非常有限。
普通工程师的取代：不那么优秀的CURD工程师会有很高概率被AI取代，因为他们的工作主要是将现有组件放入框架以满足业务逻辑。
NoCode/LowCode平台的崛起：虽然现在的NoCode/LowCode平台因交互界面问题表现不佳，但结合GPT的智能后，通过自然界面实现领域编程，可以显著减少CURD工程师的需求。
胶水岗位的转变：虽然一些胶水性质的岗位会减少，但由于对业务逻辑的理解要求，这些岗位将转向重视业务逻辑和需求分析，形成新型AI编程岗位。
教育方向的建议：对于不那么顶尖的学生，建议将计算机作为第二专业，这样可以形成更具竞争力的π型人才，而不仅仅是单一技能的T型人才。

3 给我们的启示

职业规划：在AI时代，计算机专业学生需要瞄准顶尖岗位，或者通过跨学科培养自己的综合能力，以应对未来职业市场的变化。
技术学习：编程能力仍然重要，但其门槛将变低，未来更多的需求是对业务逻辑和需求分析的理解。
教育选择：选择计算机作为第二专业可以增加竞争力，特别是在两个专业交叉的领域，会有更大的优势。
行业发展：AI技术的发展将显著改变传统的程序员岗位结构，适应这些变化需要不断学习和调整职业定位。
企业用人标准：未来企业在招聘时会更看重复合型人才，特别是那些能够结合不同专业知识的应届生。

4 几个相关问题

（1）为什么顶尖人才会集中在人工智能核心领域？
因为这些领域需要深厚的技术积累和创新能力，只有顶尖人才才能胜任这些高难度的任务，并推动AI技术的前沿发展。
（2） NoCode/LowCode平台为什么现在表现不佳？
主要原因是交互界面太复杂，用起来比编程还麻烦，且在2C部分不够优雅，导致未能广泛应用。
（3）AI如何取代CURD工程师的岗位？
通过结合GPT的智能和现成的DSL平台，AI可以自动完成许多胶水性质的工作，将现有组件放入框架以满足业务逻辑，从而减少对CURD工程师的需求。
（4）未来胶水岗位会完全消失吗？
不会完全消失，因为这些岗位需要对业务逻辑有深入理解，这部分需求仍然存在，但会从重视「编程实现」转向重视「业务逻辑」和「需求分析」。
（5）为什么建议不那么顶尖的学生选择计算机作为第二专业？
因为这样可以形成π型人才，即使基础编程能力被弱化，依然具备综合竞争力，特别是在两个专业交叉部分可以发挥更大的优势。

2.2 通俗讲解

此分析很有道理，特别是关于AI和计算机行业的未来发展趋势。以下是我对上述观点的一些补充和通俗解释：

AI对计算机行业的影响

1. 人才分化：

顶尖人才：这些人将会从事AI核心技术、平台开发以及公用组件库的设计与维护。这些工作需要极高的专业能力和创新思维。
中层人才：尤其是CURD（Create, Update, Read, Delete）工程师，可能会被AI取代，因为他们的工作主要是将现有组件组装起来，属于较为机械性的任务。

2. NoCode/LowCode平台：
这些平台曾尝试简化编程工作，但由于界面复杂和不够优雅等问题，未能完全取代CURD工程师。然而，随着AI的发展，特别是GPT-4和领域特定语言（DSL）的结合，NoCode/LowCode平台的可用性大大提高，通过自然语言接口可以更高效地进行领域编程。这将大大减少对CURD岗位的需求。

胶水岗位的转变

虽然很多CURD岗位可能会消失，但对业务逻辑了解深刻的人依然有需求。这类岗位会从重视“编程实现”转向重视“业务逻辑”和“需求分析”。未来可能会出现新的AI编程岗位，这些岗位需要具备以下能力：

产品管理
指导AI工作
进行代码Review和测试

选择计算机作为第二专业的建议

1. 顶尖人才层：

如果选择计算机作为主专业，必须争取进入顶尖人才层，否则很可能成为“|”型人才，即只有基础编程能力，而这种能力在未来可能变得普通。

2. π型人才：

选择计算机作为第二专业，可以让自己成为π型人才，即同时具备两个专业的深度知识。即使计算机方面的基础编程能力被弱化，仍然具备竞争力。举例来说，一个同时懂得财务和计算机的应届生，显然比只懂计算机的应届生更有优势。

总结

选择计算机作为第二专业的好处在于，即使基础编程能力变得普遍，你仍然拥有另一个领域的专业知识，这会使你在职场上更具竞争力。重要的是要有能力、精力和毅力把两个专业都学好，只有这样才能真正从中受益。

2.3 视角专家

该观点涵盖了未来AI对计算机专业和程序员职业的影响，并探讨了不同层次的计算机专业人才在AI时代的分化。我们可以从以下几个视角来分析你的观点：

1. 企业视角

企业在面对AI技术快速发展的局面时，会有以下几种看法和策略：

顶尖人才的争夺：AI核心、平台和公用组件库等基础业务将吸引最优秀的人才。企业会投入更多资源来吸引和培养这些顶尖人才，因为他们是驱动技术创新和维持竞争优势的关键。
胶水岗位的优化：对于CURD工程师等胶水岗位，企业可能会逐渐减少招聘，转而依靠AI工具来完成大量基础性工作。企业可能会采用4个AI编程+1个人类程序员的模式来提高效率和降低成本。
新型岗位的出现：随着AI技术的普及，企业会需要更多的产品经理+指导AI工作+Review和测试的复合型人才。这样的岗位不仅需要编程技能，还需要对业务逻辑有深刻理解，能够有效指导AI工具完成任务。

2. 教育视角

教育机构需要调整课程设置和培养目标，以应对未来的变化：

基础编程教育的普及化：随着编程能力的门槛降低，基础编程教育会像英语教育一样普及。学校需要在早期教育阶段就引入编程思维的培养。
跨学科教育的重要性：对于不在顶尖层次的学生，学校应鼓励他们选择计算机作为第二专业，形成π字型人才结构。跨学科教育将培养学生在多个领域的综合能力，提升他们在就业市场的竞争力。
职业导向培训：教育机构可以与企业合作，提供针对新型AI岗位的职业培训项目，帮助学生更好地适应未来的职场需求。

3. 个人视角

个人在选择专业和职业规划时，需要考虑以下因素：

顶尖人才的目标：如果选择计算机专业，个人需要努力挤入顶尖人才层。除了掌握基础编程技能，还需要深入学习AI核心技术和平台开发，确保在未来具有竞争力。
跨学科发展的优势：对于不确定能否成为顶尖人才的学生，选择计算机作为第二专业是一个明智的选择。这样可以在原有专业的基础上，增加计算机技能，形成π字型人才，在未来的就业市场中具备更强的竞争力。
业务逻辑和需求分析能力：随着AI工具的普及，编程实现的重要性将逐渐减弱，而对业务逻辑和需求分析的理解将变得更加重要。个人应注重培养这方面的能力，以适应未来的岗位需求。

4. 技术视角

从技术发展的角度来看，AI将如何影响计算机专业和程序员行业：

AI编程工具的发展：AI编程工具会逐步完善，特别是在特定领域的DSL（领域特定语言）上表现出色。NoCode/LowCode平台将变得更加易用，通过自然语言界面实现领域编程，解决交互复杂性问题。
编程能力的普及化：随着AI工具的发展，基础编程能力的门槛将大幅降低。编程将成为一种普遍技能，像现在的英文读写能力一样普及，更多人将能够使用AI工具进行编程。
业务需求的复杂性：尽管AI工具可以解决大量基础编程任务，但复杂的业务需求仍需人类的介入。理解业务逻辑和需求分析将成为未来程序员的重要技能。

总结来看，AI时代的到来将深刻影响计算机专业和程序员行业的分化和发展。企业、教育机构和个人都需要适应这一变化，调整策略和规划，以在未来的竞争中保持优势。

2.4 启示录

你的分析引发了许多深刻的思考，尤其是在AI时代的计算机专业和程序员职业前景方面。以下是一些从你的分析中得到的启示：

技术分化加剧：
- 核心技术与基础设施：最优秀的人才将集中于AI核心、平台和公共组件库等基础业务。这表明未来技术领域的分化会更为明显，只有具备顶尖技术能力和创新能力的人才才能在这些岗位上立足。
- 淘汰与转型：那些从事简单重复性编程工作的CURD工程师有很大概率被AI取代。这要求技术人员必须不断提升自己的技能，特别是要向更高层次的技术和业务逻辑转型。
AI对编程行业的冲击：
- NoCode/LowCode平台的潜力：尽管NoCode/LowCode平台目前尚未完全取代传统编程，但随着AI技术的进步，特别是自然语言处理和领域特定语言（DSL）的结合，这类平台可能会大大降低编程的门槛，进一步削减简单编程岗位。
- 智能编程助理：未来，AI不仅是编程的辅助工具，它们将能更好地理解和实现业务逻辑，进一步减少对中低端程序员的需求。
业务逻辑与需求分析的重要性：
- 业务逻辑理解：即使AI能够编写代码，但对业务逻辑的深入理解依然是人类的强项。这意味着未来的编程工作会更加重视对业务需求的分析和逻辑设计，程序员需要更多地与业务专家合作，提升自己的跨领域知识和沟通能力。
- 新兴岗位：随着AI编程的普及，可能会出现新的职位，例如指导AI编程的产品经理，负责AI生成代码的审核和测试。这些新岗位将要求更高的综合素质，包括技术能力和业务分析能力。
教育和职业规划：
- 双专业策略：建议不那么顶尖的学生选择计算机作为第二专业，这有助于他们在不同领域交叉中找到竞争优势。将计算机作为第二专业，可以使学生具备π字型人才的特质，即使基础编程能力被削弱，他们仍然拥有一个较强的T字型竞争力。
- 持续学习与跨领域能力：未来的职业需求不仅仅是技术能力，还需要强大的业务理解和跨领域的综合能力。因此，教育和职业规划应更加注重培养学生的多学科知识和跨领域思维能力。
编程能力的普及化：
- 编程作为基础能力：随着AI和自动化工具的发展，编程能力的门槛会逐步降低，编程思维将成为像英文读写能力一样的基本技能。这意味着未来社会对编程基础的要求将普及化，人人都需要具备一定的编程知识，但同时也需要更高层次的逻辑思维和创新能力。

综上所述，AI时代的到来将对计算机专业和程序员职业产生深远影响，迫使从业者不断提升自己的技能，向更高层次的技术和业务领域发展。同时，教育和职业规划也需适应这种变化，注重培养学生的跨领域能力和综合素质。

2.5 本质思维专家

文章中提到的计算机行业分化和程序员岗位的变化，本质上是技术发展推动职业生态系统变革的一个典型案例。随着AI技术的发展，特别是通用人工智能（AGI）的逐步实现，许多传统的技术岗位和工作内容会发生变化。

以下是几个核心的本质原因：

技术进步带来的自动化：
随着AI和机器学习算法的进步，特别是自然语言处理技术的提升，许多基础性的编程任务可以被自动化工具取代。这就导致了低层次、重复性的编程工作（如CURD工程师）逐渐被边缘化。这并不是说这些工作完全消失，而是被更高效的工具所替代。
业务逻辑与技术实现的分离：
AI的发展使得技术实现越来越自动化和智能化，但业务逻辑和需求分析却依然需要人类的深度参与。这是因为业务逻辑涉及到对具体行业和企业运作的深入理解，而这通常需要丰富的经验和专业知识。因此，未来的程序员需要更强调对业务逻辑的理解和分析能力，而不仅仅是编程技能。
人才结构的变化：
未来，最优秀的人才会集中在AI核心技术、平台和基础组件库的开发上，因为这些领域需要深厚的专业知识和创新能力。而中低层次的技术人才则可能面临岗位的减少或转型。这也促使了人才结构的重新调整，即传统的“编程实现”向“业务逻辑”和“需求分析”方向转变。
跨学科人才的优势：
在未来，具备跨学科背景的复合型人才会更加具有竞争力。例如，一个同时掌握财务和计算机技术的人才，在财务SaaS公司中的竞争力会明显高于仅懂计算机的应届生。这种跨学科的π型人才能够在两个领域之间架起桥梁，提供更全面的解决方案。
教育和职业发展的新路径：
随着AI技术的发展，编程思维和基本的编程能力将成为一种普遍技能，类似于今天的英语读写能力。因此，将计算机作为第二专业，可以帮助学生在自身的专业领域之外，增加一项重要的技能，从而塑造出π型人才，增强其在未来就业市场的竞争力。

总结来说，AI时代的到来不仅是技术的进步，更是对整个职业生态系统的重塑。程序员行业的分化和岗位变化反映了技术自动化对人类工作方式的深刻影响。因此，未来的职业发展需要更注重跨学科的综合能力和对业务逻辑的深入理解。

三、路在何方？

AI 时代已经到来，作为软件行业从业人员，正如我在《用 AI 给人生开挂的正确方式 - 在 AI 迅速进化的时代，我们应该如何不落伍》文章所讲的一样：我们需要学习如何更好地驾驭 AI （学好提示词、常见的 AI 常识等）；学习不容易被 AI 取代的能力（如想象力、创新能力等）；AI 让不同行业的边界逐渐打破，可以考虑跨专业寻找机会；我们可以利用 AI 解决工作、生活中的各种问题；我们可以利用 AI 加速学习（如问题驱动的方式，更全面和深入的掌握知识）。