每样新技术的诞生应用和发展都有可能造成对应的岗位淘汰，并衍生新的工作机会，人工智能也一样。

例如高速收费站的ETC正在逐渐取代了不少人工收费岗位，但同时也有新的运维岗位诞生；例如快递自动分拣机器出现正在取代人工分拣，同时也一样有新的操作员岗位需求出现。

科技在进步，人也得进步。

工作机会取决于个人有没有跟着步伐进行自身技能升级，敢于拥抱变化。

本人从业互联网和计算机相关行业，以下就围绕相关行业聊下个人看法，希望可以给题主一些启发。

一、现在的大环境

近两年大厂裁员的消息此起彼伏，各行各业都越来越卷，而随着ChatGPT的出现，互联网行业和计算机相关岗位更加首当其冲。

计算机行业技术的更新迭代更快，从业者需要不断的学习和更新知识储备。否则如逆水行舟，一不小心就会被行业逐渐淘汰，老员工如此，新员工也一样。

本人曾在公司项目部呆过一段时间，因为涉及到产品开发需求，常常会和技术开发部的同事打交道。

过去提出一个新的需求，常常负责该项目的开发部经理收到后就会开始召集开会，做预评估和工作量分配以及进度需求节点反馈等。

而在开发阶段，是最容易导致需求延期的。

而导致延期的主要原因不外乎下面几个:

1.遇到莫名其妙的BUG，往往调试一天无果。

2.框架老旧。

3.遇到新的需求更新，要加新插件。

老员工以往都是自己先研究、写代码，不断调试。而对于初级程序员来说，往往是老员工给一个任务需求，讲下大体思路，然后开始写代码，从中学习经验和纠正，总之两者需要的时间都不短，所以每天早上，我们都可以看到项目组老大追着在开发组老大后面要时间节点。

但现在是个非常讲究效率的时代，在你慢慢研究和学经验的时候，可能机器已经快一步超过了你。

随着技术发展，现成的模型、框架越来越多，而AI大模型自己就有广泛的知识和一些基础的推理能力，比当年需要程序员自己慢慢实践学习的效率显得更高跟快。

编程提效当中的大模型趋势是势不可挡的，AI大模型在实际使用场景中的落地也正在加速飞快。

例如百度文心大模型，三月份发布，七月份升级的文心大模型3.5，模型效果提升50%，训练速度提升2倍，推理速度提升30倍。在实际应用中，它可以在工程师编码过程中自动推荐和生成代码。目前这些功能已通过智能工作平台“如流”应用于百度的工作流程中，帮助提升工作效率，提高决策质量。

人工智能的广泛应用，也预示着越来越多企业会需要借助大模型为自己的业务赋能，而掌握AI大模型应用技术开发技能的程序员势必势必更受欢迎，也一下子拉开了和普通的程序员的差距。

就如开头所说的，工作机会取决于个人有没有跟着步伐进行自身技能升级，敢于拥抱变化。

二、未雨绸缪，提前规划职业

过去那种一份工作可以干一辈子的时代早已一去不复返，随着人工智能的开发和普及，每个人面对的职业压力只会越来越大。

就如内燃机发明后，只用了10年左右，就把海量的马车夫和驯马行业彻底淘汰。

同理，随着AI技术应用的逐渐广泛，过去一个多工种团队才能搞定的事情，现在一个人就能搞定。

所谓“未雨绸缪好过急中生智”，而换工作并不是急中生智就能马上解决的，需要未雨绸缪提前规划好自己的职业生涯。

三、工作机会不是取决于时代，而是取决于自己

人工智能的到来，取代的是一些重复性强，枯燥乏味的可复制性工作，有新的领域出现就会有新的岗位衍生。

就如90年代的BB机，当时的传呼台客服是个香饽饽的职位，许多人抢破头争着要进去，但其实工作很单调，就是不断的接电话打字，现在这个行业早已消失不见；还有各网站的人工客服，也逐渐被智能客服取代大部分工作，甚至现在的直播行业，也出现了数字人直播。

有人说“程序员将会全面被AI取代”，这句话对于现阶段来说，有点制造焦虑的嫌疑，细想下虽然为时尚早，但将来也不一定没可能。

现在大语言模型比以前的代码生成和解释能力都有质的飞跃，甚至已经加入了插件机制，支持超长文本输入，含有长文本摘要和问答插件。

AI大模型极大的缩短了掌握知识的路径和时间，有了AI的加持，有少量编程经验的人，也可以通过提示词就写出比初级工程师更优秀的代码。

之前低代码的出现，也曾经有人讨论过程序员会否被淘汰，但低代码虽然令编程效率提高却不能满足复杂的场景也不够灵活，因此无法真正取代大多数的程序员。

而AI大模型的出现，生成代码的能力已经很强，技术迭代是一个必然的过程，而大量失业的将是一些还蹲在原地，不进行新技能学习的程序员。

最后，世界上唯一不变的，就是变化。

所有美好结果的发生，都是刻意为之的结果。

在人工智能逐渐普及的今天，善用人工智能的人，终将会取代不会善用智能的人。

我们更加需要持续的学习，才能在这个时代获取更多的资源和优势，不那么轻易的被淘汰。

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