做游戏网站需要注意的问题,那类型网站容易做排名,孩子学编程网上课程哪家好,WordPress文章固定连接html新年第一个月#xff0c;硅谷爆发了新一轮裁员潮。在这波浪潮中#xff0c;有消息称谷歌计划裁员千人#xff0c;另有Meta、Unity、Discord等多家公司也陆续放出了裁员的消息。就当前的就业环境来说#xff0c;技术人员似乎面临着极其严峻的考验。 过去的一年间#xff0c…新年第一个月硅谷爆发了新一轮裁员潮。在这波浪潮中有消息称谷歌计划裁员千人另有Meta、Unity、Discord等多家公司也陆续放出了裁员的消息。就当前的就业环境来说技术人员似乎面临着极其严峻的考验。 过去的一年间生成式AI发展迅猛。AI在代码能力上的飞跃让人在心生期待的同时也不免怀有忧虑。AI带来的生产力变革必然会降低科技公司对于初级程序员的需求再加之经济周期下行的大背景招聘市场的饱和也并不令人意外。那么在充满着变数的又一次技术浪潮下如何应对如何求存成为了这一代程序员必须直面的命题。本文作者站在一线的视角给出了如下参考。
在写这篇文章的时候焦虑、热情、恐惧等诸多情绪萦绕着我。作为一名程序员我总是被这些情绪裹挟。但在相当长的时间内它们从未如此混乱交织。
我的工作给了我一定的安全感我的公司保持着一种可持续的商业发展模式。尽管如此我的情绪波动是真实存在的。尤其是在经历了动荡的2023年后我不得不审视生成式人工智能的发展将会给工作和生活带来的变化。
作为程序员我们需要用一种非理论的、聚焦现实的心态来应对这一挑战。如果要定义这种心态我想到的是下面这三条准则。
1、准备好学习
在软件领域曾经有一段时间学习是令人兴奋的。这意味着要修补人类可读的语言Java、C 和 .Net同时要有足够的速度赶上硬件解决有趣的问题并告知全世界。
然后在2010年之后的十年里在见证了Javascript、Python的崛起以及移动设备的普及后编程与技术逐渐脱钩开始向业务紧密靠拢。敏捷文化不是这一转变的原因但肯定促成了这一转变的实现。
纯粹的技术主义者开始被贴上过时/僵化的标签。年龄歧视逐步占据上风。编程语言之争日趋泛滥还时常促成某些百万星级的不成熟的框架的诞生。
在那段时间里学习的意义被弱化沦为一种必须在短时间内收获速成的必需品。而到了当下这个时代学习成为一种必须履行的义务。
“准备好学习”虽然是老生常谈但没有它任何关乎决心的愿望清单都会显得空洞。因为“学习新东西”在不同的阶段有不同的意义。
在有生之年每当一个程序员提到学习时都会有不同的意义
当尝试学习一门新语言时学习意味着熟悉新的语义并将它们与已知的旧语义相关联。如果这是程序员的第一语言那么相关性将与现实世界相关。如果这是他的 N1 种语言则相关性将与他的第1...N的语言有关。当学习一个新的架构时如果没有合适的文档之前的所有学习都会失效。这是因为大脑依赖于心智模型而新的架构会强制创建新的模型。仅由 API 组成的后端现在还包含一个处理加密的安全层反之亦然。当程序员适应新工作时学习意味着熟悉具有不同智力、出身、角色和权力结构的人。对于书呆子来说这可能比普通人驾驭新环境要困难得多。没有脚本可以成功做到这一点。你必须边做边学每一个错误不仅会带来新的学习内容还会带来意想不到的职业成果。
这些都不难。但仅仅需要做好纳新、除弊和适应的准备就可以区分出珍珠和鱼目。
在任何时候如果你的周围人同事和上司觉得你还没有准备好适应新事物你就有可能失去你的职位或者声誉。
在当今的编程环境中根本没有余裕松懈即使是为了重用你之前学习的内容。
如果你想创建一个可重用的组件来使当前的功能集变得很酷那么当然可以。但不能保证它会在6个月内变得毫无用处——你将被迫为不理解你痛苦的产品组织创建一个新的工具。
2、准备好被替换
生成式人工智能的时代即将到来。虽然还没有出现大规模的解聘现象。但它对底线的影响是相当明显的。在像 Upwork 这样的平台上你就可以看到撰稿人和设计师的岗位和收入在大幅下降。
我有一个非常理性的老板他觉得GenAI不会很快取代程序员。他对GitHub Copilot的立场如下
我们的代码太糟糕了人工智能甚至无法理解掌握它。这就是我们应对机器崛起的机制。
ChatGPT 发布后我与他进行了一次有趣的对话彼时他认为我们不会被GPT取代。
在接下来的3个月内公司高管们参观了我们的办公室。他们说我们的CEO正在与 OpenAI 领导层保持联系。他们正在就通过Azure来大规模利用GenAI进行谈判。此外没有透露其他细节但最有可能的落地领域是客户服务聊天机器人。
我们感觉更安全了。
然而会议结束后不久谣言四起。一些团队的开发人员可以访问 GitHub Copilot在那里他们可以评估 GenAI 如何让他们的工作生活变得更好。
在芬兰这并不令人难以置信。毕竟在这里工作与生活的平衡胜过一切。如果开发人员能够在1个月内推出一项功能而不是惯例的3个月并且能够在下午3点下班而不是往常的5点谁会不高兴呢
可一旦交付上市带来的利润显而易见老板们还能视若无睹吗如果是那么同样的问题可以再问问投资者们。
不可否认GenAI 有时会因为幻觉问题显得很蠢。但开发者同样如此。管理者能够区分这两种愚蠢行为吗我们能否相信他们能够量化这两种愚蠢行为进行比较并选择从长远来看危害更小的一种
如果你无法被取代你将被迫与你的新助手——AI一起工作。不管你喜欢与否你都不能解雇它尽管它是个新手。你必须驯服它并“对抗”它的抵抗。基本的经济假设是它对公司的成本远低于你——一个以各种可能的方式获得产品所有权但拥有少量股票的人。
在冲突时期你收到的只有来自HR的苦乐参半的判断“也许你面临着适应环境的挑战——找到最适合你的新事物不是吗”雪上加霜的是他们还会继续“我们非常渴望帮助您找到新的冒险。我们为您注册了这个新的基于AI的工作配对网站前3个月免费”
3、沿着价值链移动
我的一位同事厌倦了无休止的办公时间、不断变化的项目和难以学习的情况。此外无薪加班以致于没有时间陪伴家人更让他感到恼火。
有一天他辞职了。
几个月后他创建了一家公司为我们公司提供礼宾服务主要是为员工提供代理协助服务比如预订航班、预约医生、申请液化气瓶更换、新开银行账户、重新签发护照申请等等。“只需签署我们为您提供的表格我们将代表您提交。”
在无纸化还不是流行词、繁杂琐事需要面对面进行的时代这类服务无疑是一个福音。
由于这项服务属于员工福利所以我们公司代表我们支付了费用。为什么因为它节省了员工作为请假理由的无数时间(经理无法拒绝)。
还有一个故事。我有个朋友在银行工作不过长久以来他已经厌倦了累人的营销工作。我一直劝他辞职去探索一个有影响力的营销职业。他一直说那不是他的菜。
有一天他给我带来了一个想法。“我们的银行需要大量客户表格来进行KYC程序注一种核实客户身份管理银行风险的程序。大多数时候银行工作人员都忙于处理这些琐事。我打算成立一家公司来处理这件事并向我引进的每个客户收取高额费用。”
我觉得这太棒了。因为这个项目不涉及营销工作或用户获取。他只要建议他的银行同事将新的银行客户转向他。然而银行将变得完全依赖他。
后来我知道他因为资金不足招不到足够的人手只好打消了这个念头。但不可否认这的确是一个很棒的点子。
我不知道管理层如何区分“向价值链上游移动”和“向价值链下游移动”——但上面两个例子讲述了适合不同用例的故事。许多技术创业者都以这样或那样的形式开始——是否与他们当前的雇主合作另当别论。
4、结论
希波克拉底曾说非常时期就得采取非常措施。
程序员通过自动化“消灭”了很多工作数据录入员、电话推销员、银行出纳员——这个名单是无穷无尽的。当我搜索“被程序员淘汰的工作”这个词时谷歌给了我一个被AI淘汰的工作列表。
与其他工作相比程序员面临的“被抹杀”的速度和程度都要高得多。人工智能领域看起来有一线希望但这种情况不会持续太久。它可能会成为其自身发展的牺牲品。当涉及到大模型的功能时同样是响应随机的人类查询与自然语言生成相比代码生成要容易得多而且 GPU 方面更便宜。
一个人必须始终学习足够深入以使他/她当前的交付有用且有价值。与此同时我们必须时刻为市场转变做好准备。终生从事编程的日子已经结束了。
