“程序员”为什么即将失业呢？

其实这个问题是众多“程序员”一直担心的问题，过去有“程序员”35 岁过时论，现在随着 ChatGPT 的不断发展完善，“程序员”失业论便站上了风口浪尖，那么作为“程序员”中的一员，个人也是很慌的，于是赶紧关注了一下导致最近关于“程序员”即将失业的一些幕后推手的 ChatGPT，可以说 ChatGPT 的出现，在一定程度上确实会推动“程序员”技术的改革，但是至于会不会导致“程序员”失业，这里就不做置评。下面客观的来谈一下个人的看法。

风口浪尖的“程序员”

可以说，每一次技术的革新，首先被推上风口浪尖的就是“程序员”，比如说云服务的出现，大量的企业服务云托管云运维，然后这时候就会有人说运维同学可以下岗了，运维已经没有用武之地了。但是运维同学的价值不仅仅是运维，很多时候技术上的一些实现方案也是需要运维同学的支撑的，云服务的出现，取代的是运维同学的基础劳动，但是真正核心的劳动价值还是在运维同学自身，另外运维同学也是需要自身不断的学习，不能说抵触技术的革新，而应该是拥抱变化，提升自我，这样才能顺应技术的潮流，越走越远。。。

再说说低代码，可以说低代码的出现对于前端同学的威胁不容小觑，但是带来的效率提升更是不容小看。过去一个页面前端同学可能需要两倍的时间，那么现在低代码的出现，很多组件可以直接套用，那么前端同学的工作就剩下组件整合，页面优化补充等，效率的提升，耗时的缩减显而易见；前端和后端的复杂度，个人作为一个后端来看的话，前端其实一点不简单，不是说低代码页面就可以取代前端同学，前端的很多 js、深度引用、各种作用域的套用看的真是相当头大，所以说面对变化，不能恐慌，放下心好好接受，认真学习来让这些变化为我们自己的成长助力，这才是作为开发者该有的心态。

ChatGPT 的出现

ChatGPT 的出现可以说发展神速，很快就从最初的 ChatGPT 到了现在的 GPT-4。

看图就知道 GPT-4 的模型训练参数数量相对于 GPT-3 提升了 6 倍之多，达到了 1 万亿参数，大家对于这个模型训练参数数量可能没有实际的概念，这里举个简单的例子。比如说，人类大脑皮层神经元的链接数约为 1000 万亿个，而现在 GPT-4 的的模型预计有 1 万亿参数，那么随着参数指数级的增长，在 GPT-5 时是不是离人类大脑皮层神经元链接数更近一层。目前 GPT-4 的主要方向已经涉及到更高的自然语言处理，那么后续 GPT 的继续进化会向着智能化 AI 更进一步。可以说随着 GPT 的不断发展，对于“程序员”的威胁也是越来越明显，过去一个需求可能需要两天，那么以后当你把一个需求描述清楚之后，GPT-N 也许 2 秒就可以实现，因此“程序员”失业的风险不是完全的不可能。虽然 ChatGPT 不至于三年内终结编程之路，但是三年内带来翻天覆地的变化是很有可能的，因此作为“程序员”的我们不能坐以待毙，必须迎头而上，提升自己才是王道。

失业潮

当看到这三个字的时候，心中很是沉重。可以说，不管是什么工作，面临失业终究不是喜闻乐见的事。AI 是什么，Artificial Intelligence 人工智能，是可以代替人去工作的，现在随处可见的 AI，和无所不在的物联网，科技的发展可以说让你想都想不到，智能电器随处可见，小到扫地机器人，大到各种单一功能的机器人，AI 无时无刻不在替代着人们的工作。所以说失业潮不是今天才有的，而是一直就存在，只是没有涉及到你所在的行业而已，因此我们能做什么呢？如何面对失业潮？面对失业焦虑我们该怎么办？

如何做

面对失业潮，面对的失业焦虑，每一个人都会心中恐慌，难以平静。有那么一瞬间你是不是还会怀疑技术革新、科技进步究竟是好还是不好？当然，技术进步是为了让生活更美好，随着科技的发展，时代的变化，一些岗位的消失是不可阻挡的，而同样也会诞生一些新的职业，一些 AI 无法代替的职业。面对失业焦虑，我们能做的就是顺应时代变化，接受新技术，让 AI 为我们所用，把 AI 当做是你的得力工具，而不是替代你的产品。处在风口浪尖的“程序员”，有人说不做技术，做技术管理是否就不会有失业风险了。可以说技术管理只是面对技术革新的一个方向而已，并不能保证是一定稳妥的操作，还是那句话，新东西出来了，我就研究他搞透他，就个人的感觉来看，GPT-4 确实能替代一部分的开发者工作，但是并不能替代全部，作为开发者的你们是否有经历过开发的内容用语言无法描述的时候，因此说我们要做逻辑强者，不做 AI 工具人，提升自己核心价值，这才是独一无二的竞争力。奋斗吧，学习吧，努力吧，“程序员”。