前哈佛大学教授断言: 最快4年内大量程序员将失业或薪资暴跌!

前哈佛的计算机教授马特·韦尔什，现在在Palantir负责AI系统，他最近提到一件事，AI写代码的速度实在太快了，快到让人来不及反应，他不是凭空猜测，而是看过数据才这么说的，比如GitHub Copilot和亚马逊的CodeWhisperer这两个工具，在2024年就明显变得更强了，推理成本降低了87%，补全代码的准确率从原来的一半多提升到了接近90%，在企业里，程序员每天会用到它们七八次，这已经成了他们的日常工作。

很多人觉得现在的AI还很笨，生成的代码经常出错，所以不慌，但韦尔什提醒说这其实最危险，大家习惯拿2023年的Copilot当参照，以为进步是慢慢来的，其实技术早进入爆发期了，就像爬坡爬到陡崖突然冲下去那样，大厂招聘已经变了风向，招人更看重会不会调教AI、能不能快速验证结果，而不是手写多少行代码。

现在程序员工作开始出现不同层次，做重复性工作的人，比如编写简单脚本、拼装界面组件、连接基础接口，这些任务大部分已经被人工智能替代，中级和高级的程序员需要学习与人工智能配合工作，把重点转向设计系统结构、检查边界问题、关注伦理风险，工资水平反而比以前下降百分之二十到三十，反而是那些既熟悉业务流程、又能够训练人工智能的人变得抢手，尤其在金融领域和工业系统里，这类程序员的薪水比传统程序员还要高出一部分。

微软和谷歌这些公司在内部尝试了“AI优先”的开发流程，新项目需要的人力直接减少了四成多，阿里云去年底公布的数据更具体：他们平台上超过一半的代码由AI生成，人工只需要花原来五分之一的时间来检查就行，Palantir今年初裁员时明确提到“代码生产岗位”是自动化的首要目标。

学校还在教学生背Python和Java的算法题，企业招聘却已经加上新要求，需要会判断AI写的代码是否可靠，懂得怎么提示AI减少错误，LinkedIn统计显示，前50家科技公司中，有38家的职位描述都列入了这类能力，教育走得慢，产业跑得快，中间的差距让一些人学了东西却用不上。