chatgpt出来还学编程吗

这话题最近是真的火，看了很多博主说的，什么让它考SAT可以击败60%的真人考生，让它做LeetCode 上hard难度的题目，7~8成题目都能做对，自动给你敲出代码只需要10~20秒...又看了一下知乎里，各帖子争论激烈，什么样的观点都有，但关键点几乎都没提到：

某项技术是否需要“完全取代某职业100%的工作内容”，才能说它会导致某职业失业？

我再换句话来问，下面的情景能否得出“底层程序员会失业”的假设？

如果ChatGPT使底层程序员的敲代码效率提高100%，但程序员的工作中仍有1/3是ChatGPT完全干不了的，可以得出以下任一预测吗？任何一个程序员都不会因此失业？只有极少数程序员会因此失业？

做过老板，扛过预算，负责过阿米巴或事业群绩效，就会明白：

以上2种预测都是错的，一定比例（≥20%）的程序员被辞退几乎是必然的！

因为虽然岗位职责没有被100%替代，但如果还用眼下这些人，去完成原定工作量的任务，人效必然严重不划算！

在2/3（1-1/3）的工作能被ChatGPT赋能后提高1倍效率的情况下，也就是每个程序员可以比原来多产出1/3的工作产出。

假设公司100个程序员，每人负责100个单位的工作量，一共就是10000个单位的工作量，其中的10000*2/3≈6667的部分中有，我用原来一半的人力不就可以完成？

虽然由于前1/3的部分与ChatGPT无关，因此于等于3333的工作量还得靠原班人马完成，但我留下个70~80个人，把这些人员原本用于后2/3工作的、被ChatGPT优化出来的时间，拼拼凑凑用来完成之前100个人做的前1/3工作，不就行了？

说到这，不用细算，我想你应该已经感觉到了，实际职场是如何看待和使用劳动力的，也基本目标了所谓技术和生产力革命是怎么“一步步”颠覆某些职业的了。

从来就不是一蹴而就，一夜之间就宣布某些技术横空出世，能100%取代某个职业，而是如上述那样，看似不过“小刀割肉”（很多楼层说的“内行完全看不上！”），实则已是“大步流星”，每年能提高工作效率15%，5年就是100%，就可能有10%~30%甚至更多人要面临失业。

也要理解，这里的很多答主其实都不是本问题提到的“底层程序员”，能说出“ChatGPT能编写的代码根本不够看的！”的基本都没从“底层程序员”角度出发。

底层程序员占到了当下整个程序员职业群体中的半数以上，从某个非全日制培训机构学习个半年大半年的，会个mysql、python就可以找到工作的！

有没有可能，这种如果5年后还100%没被影响到，或者换句话说，社会对这类底层程序员的总需求相比现在还没有明显下降？

有！可能是黑天鹅中的黑天鹅！小概率中的小概率！

其实程序员的职场就业下行趋势早就有迹象了，这是科技和生产力进步之下必然的，并不只是ChatGPT或别的什么造成的，现在国内几遍没有ChatGPT，程序员在劳动力市场的供需关系早就在持续失衡了：

之前我在写新书（书于21年8月出版）的时候已经写到过计算机程序员相关的分析，贴在这里供参考（强调一下，这是2021年3月写的，出版书籍大家都能找到，不是我说几月写的就是几月写的，不需要互联网的记忆）：

现状：计算机编程人才供给与企业需求的2:1错配

差不多从十多年前开始，随着计算机硬件时代“落幕”和互联网时代的加速发展，“学编程”开始越来越多得进入大众视野。似乎学完编程，成为一名程序员，就能与进入中关村互联网大厂拿两三万的起薪，而所需付出的代价貌似也就是发量少、头冷和996。

这当然是玩笑话，但2020年底有媒体报道，据调研统计分析显示，目前全国各类教育机构每培养出一名“合格的程序员”，能匹配的市场用人需求仅有半个。什么概念？就是人才的供需关系已达2:1错配！也就是每两个应聘程序员的求职者中只有一人最终可以找到工作！

这样的调查数据到底出自何处，准确性如何其实根本不是重点，但凡询问任何一个相关行业从业多年的资深人士该对该新闻的评价，都能得到几乎一致的认同。我们根据大量访谈了解到，不扩张的说目前全国号称具备程序员工作能力的人数在5000万以上，但这其中差不多有大几百万只掌握基础的python，大几百万只写过VB，有不少仅仅在各类在线网校里学过几个月，全都号称“合格码农”，但我们不能说他们不合格，但也绝不意味着“会编程”就能找到“编程工作”！

写本节的目的不是要偏激地告诉大家，现在学编程已经很难找到工作了，而恰恰相反，只要你学些编程，更多的情况是，类似第三节第三小节提到的商业分析一样，降低要求后找个编程工作依然难度不大，问题是在“预期”上，理想与现实的落差过大，导致最终大量找不到“预期中高薪”码农工作的求职者高不成低不就，对自身的工作不满意，对个人的职业发展也很难如意。

所以说编程类职业劳动力市场的“高端紧缺、中低端过剩”才是该行业的真实写照，而2:1错配也很好理解，假设每100个“合格码农”中只有5个高端码农，95个中低端码农，但却有50个中低端码农和这5个高端码农一起去应聘只有20个名额的高端编程岗位，结果自然就是每2个里边就有1个找不到工作，而大企业却依旧在那日日招、月月招高端编程人才。

GPT-3是一个基于深度学习的语言模型，可以生成各种文本，包括代码。尽管GPT-3可以生成编程代码，但它并不真正“学习编程”，因为它没有理解编程概念或语法规则。它只是通过对大量文本数据进行训练，学会了生成类似于编程代码的文本。尽管GPT-3可以生成看起来像编程代码的文本，但它并不能真正理解、学习或编写可执行的编程代码。编程是一种需要深入理解和逻辑推理的技能，而GPT-3仅仅是一个生成模型，没有实际编程能力。

ChatGPT本身是由OpenAI开发的自然语言处理模型，它并没有学习编程的能力。ChatGPT主要是通过预训练过程学习了大量的语言模式和语义理解，使其能够生成有逻辑和语法的文本回复。

虽然ChatGPT不能直接学习编程，但它可以与用户进行对话，并根据用户的输入生成相应的文本回复。如果用户在对话中提到关于编程的问题，ChatGPT可以试图给出有关编程的信息或建议，但这些回复仅仅是基于其预训练的语言模型生成的，并不代表其具备真正的编程能力。

对于编程相关的问题和学习，建议还是与真正的编程专家、教材或在线资源进行互动和学习。

清醒点，不是底层程序员，而是大部分人都将经历的“结构性失业”，这是一场不可阻挡的机器替代人工的生产力革命，应对办法是抓住渗透率提升的时代红利。一点点来说。从古至今，人类社会的发展有个基本的条件，就是人（劳动力）本身是生产的要素之一，只不过以前是农业，而现在是工业。机械化和AI逐渐替代人工，大部分人不再作为“劳动力”而存在，有人说，这不是正好将人们从“生产”中解脱出来，走向了共产主义吗？但，“共产主义”实际上是一个终极形态。而过渡形态中，大部分人对生产活动没有贡献，其存在却会消耗资源和成本，如果不能妥善的安置，甚至会带来冲突和动荡。所以一个可能的解，就是通过各种廉价的AI产品、奶头乐来安置这部分群体，给予他们一些看上去的“工作”，但相对机器的工作来说很可能没有实际价值，创造的反而是“成本”。还需搭配另一种措施双管齐下，细心的读者能推导出来，就不在文章里说了。40%-50%甚至更高比例的人口脱离了生产，必然会带来产业上天翻地覆的变化。这意味着过去很多产业不再有需求，所以会逐渐消失；而一些新的需求会被创造出来，相应的产业会应运而生。这种变化是颠覆性的，我们已经站在了变革的清晨。过去的经验、思维会被打破，必须更有力度的跟上时代，拥抱变化。要明确一个基本原则：在变革的清晨，绝大多数人没有算力去把握“长期”，所有对长期的判断都可能是一种“妄谈”。把握“短期”，先捞一把再继续观察蛰伏会成为“核心策略”。目前没有什么办法能把握绝对的优势，普通人能做的只能是尽力延缓自己“跌落”的速度。成为“后一批下岗的人”。谈两点把握“短期”，拥抱变革，成为时代弄潮儿的思路：第一条：抓住AI渗透率快速提升的红利期和时间差，利用AI不断降维打击人力赚快钱。比如最近爆火的倒卖ChatGPT账号。举内容行业的例子，就是在ChatGPT尚未普及之前，借助ChatGPT等AI工具，快速生产大量内容作品，进行信息轰炸，赚取流量收益。我之前在《羊了个羊的镰刀大法》中写过，内容行业最大的问题是不确定性，你不知道哪篇内容会突然爆火。内容行业从业者的最优策略，是采取R策略，用高频对抗概率。过去，高频是很难做到的，因为内容创作者的精力和产能是有限的，很难做到高频的生产内容，特别是优质内容。但注意力经济的时代，如果你不够高频，就会被甩下马，阅读量下滑，粉丝粘性下降，意味着商业价值的降低。越来越多的大V搞工作室，养代笔写手，降低内容深度，就是这个原因。（另一个原因则是，降低内容深度，受众反而可以更广，更下沉，商业价值更高）但ChatGPT可以将内容的生产成本降的足够低，使快速高频的信息轰炸成为可能。另一方面，ChatGPT生产的内容，虽然不够优质，但对于中低端下沉市场已经够用，而把握住中低端下沉市场，就已经把握住了最大规模的群体。只需稍微润色成更“爽文”，更“情绪刺激”的文风。利用ChatGPT等AI工具，内容工作者可以多做几十甚至几百个号，并且日更。快速攫取流量收益。这将会对反应较慢的普通内容创作者、以及只能够生产ChatGPT水准创作者形成降维打击。总结一下这条思路，说人话就是“打不过就加入”，帮助AI提升渗透率，革其他普通写手的命，并在这个过程中分一杯羹。其他行业同理。这就叫抓住时代红利。第二条思路则是：正面迎接AI挑战，努力提升自身专业水平，做AI暂时无法取代的存在。还是以内容行业为例：道高一尺魔高一丈，在AI内容的疯狂信息轰炸中，人们最终会陷入信息焦虑和迷茫，难以分辨信息的真伪。这时候就需要比AI内容更深一层的优质内容，来帮助人们进行分辨、总结和升华。这就是一种新需求的创造过程。这个时候卓越的人类内容创作者又有了阶段性的优势。优势是阶段性的，不排除这部分内容也会渐渐被AI替代，需要启动下一轮升级。这是一个攻防不断交替的过程。还是那句话，目前看不到一劳永逸，绝对优势的策略。这种提升自身专业水平，拒绝陷入流水线、模板化状态，本身也必须建立在拥抱技术和效率上，才能真正做到不被AI取代。通过ChatGPT等高效率AI工具，快速检索信息，补充知识。将AI当做老师，利用它们学习英语、外文文献，甚至自学编程。第二条建议，可以简单概括为：“师夷长技以制夷”。这两条建议并不冲突，完全可以两条腿走路，并且跟紧变化发展，灵敏地嗅到新的机会，并及时下注。与其焦虑恐惧，不如行动起来，积极应对现实。毕竟，危机总是危中有机，革命也总是有人被革命，有人革别人的命。

ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。通过低代码平台，只需要通过拖拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。

而且低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。

而像市场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心，JNPF保留了这种灵活的开发机制，当需要更深层次的处理业务逻辑时，如果平台开发不能完全匹配，就需要程序员通过代码开发实现相关能力与服务。而这种二次开发的需求已经超过了应用创建者的能力范围，这就需要专业的程序员基于平台去开发。与其无深究低代码是否会让程序员失业，不如去想如何通过低代码技术的加持，让程序员变得更有含金量，让低代码成为程序员工作的润滑剂。普通人如何不被OpenAI 取代。

在某些方面强于普通人的，特别是对于重复性智力劳动，如重复性写套话、写代码、画图，那么怎么不被取代？还是需要多学习、多主动思考、多实践、看更多书，做更多有挑战的事情，在认知上避免被取代的关键是不断学习和提高自己的能力，并努力适应新的环境和挑战。

ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。通过低代码平台，只需要通过拖拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。

而且低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。

而像市场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心，JNPF保留了这种灵活的开发机制，当需要更深层次的处理业务逻辑时，如果平台开发不能完全匹配，就需要程序员通过代码开发实现相关能力与服务。而这种二次开发的需求已经超过了应用创建者的能力范围，这就需要专业的程序员基于平台去开发。与其无深究低代码是否会让程序员失业，不如去想如何通过低代码技术的加持，让程序员变得更有含金量，让低代码成为程序员工作的润滑剂。普通人如何不被OpenAI 取代。

在某些方面强于普通人的，特别是对于重复性智力劳动，如重复性写套话、写代码、画图，那么怎么不被取代？还是需要多学习、多主动思考、多实践、看更多书，做更多有挑战的事情，在认知上避免被取代的关键是不断学习和提高自己的能力，并努力适应新的环境和挑战。

当今社会，计算机技术和数字化已经渗透到了各行各业，无论是教育、医疗、金融、娱乐还是生产制造，都离不开计算机和数字技术的支持。具备计算机科学知识和编程技能的人才需求日益增长，这也意味着将来这些人才将具有更好的就业前景和更高的薪资水平。学习编程能够帮助孩子们提高逻辑思维能力和解决问题的能力。编程需要遵循一定的逻辑和规则，需要不断地思考和解决问题。这种训练可以帮助孩子们培养逻辑思维和解决问题的能力，这些能力在未来的学习和职业生涯中都非常重要。

编程还能够激发孩子们的创造力和想象力。编程可以让孩子们把自己的想法变成现实，创造属于自己的世界。这种创造性的训练可以帮助孩子们培养创新精神和领导能力。

学习编程可以让孩子们获得计算机科学知识。计算机科学是未来发展的重要领域之一，掌握计算机科学知识可以帮助孩子们更好地理解数字世界的运作方式和潜在应用，为未来的发展打下坚实的基础。

我认为少儿编程将会是孩子未来竞争的一把新钥匙，因为它可以为孩子们提供未来成功所需的技能和工具，使他们在未来的学习和职业发展中更具竞争力。