5 年后，GPT/LLM 会替代底层程序员吗？

最新推荐文章于 2025-12-12 15:09:43 发布
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#gpt #大模型 #人工智能 #大数据 #产品经理 #ai #编程

先不说行不行，GPT-4o都发布了，性能又上升了一大截。

就说它的上一个版本，GPT-4的Vision模式不知道大家用过没，就是可以读图理解的那个。

它可以做到以下的事情

这是我随手画的一个草图，我字写的难看，将就看。

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然后上传到GPT4V上，并且让它根据这个生成Html。

从结果上看，它能读懂，并生成了html代码。

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这串代码运行一下，是右边的东西

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再加上一些CSS格式，让它好看一下

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你可以看一些细节，完全没啥问题。

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渲染出来的是这样

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你就说牛不牛吧。

这样的效果，其实不管是已经的从业者，或者说是还在学校的未来的程序员们，都应该警醒起来。

你会发现近几年的技术迭代特别快，就连gpt都已经发布到了4o版本，而人类程序员要想保持对于AI的持续的竞争力，也需要不断的学习进步，特别是对于AI的学习，因为未来只有和AI有机结合的程序员才具有真正的竞争力。在AI的加持下，会编程、懂 AI、懂业务的人，就是一整个团队！这才是程序员的未来方向！

如果你还不了解大模型的专业知识，不知道如何将大模型应用到自己的工作领域中，强烈建议看下我整理的大模型学习资料，带你深入了解和掌握AI大模型技术原理和实践经验，并结合AI 大模型进行开发和落地应用实操。

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对了，如果你懂点Python，那这节课对你来说学起来会很轻松！大佬讲解的通俗易懂，不只分享前沿技术知识，更有人才需求、市场趋势分析，带你从自身情况出发，突破职业瓶颈！无论是职场晋升加薪，还是用技术赚钱，我相信你都会有很多收获。要知道，拥有行业前沿技术的程序员，是永远不会被替代的。

但，能不能代替「底层程序员」，我觉得很难说。因为按照线性发展的眼光看，那么GPT再牛，也需要一个人用才行，那这条线的人自然不觉得GPT能替代底层程序员

但是科技这玩意最大的不确定就是它存在技术爆炸，GPT最新发布的Assistant就看到了AI Agent的端倪。

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我就是让它给我做一个购物网站，并且要全部的代码还要教我如何运行，右边就是它的思考以及处理比如，你可以看到前面的get/post字样，其实就是通信里面的东西。

Post抛出指令，Get收到指令。

它的厉害之处可以生成一系列的指令并自动执行，虽然现在很多步骤还是需要人工介入，但是一旦智能程度提高。

那么给它开放足够多的接口，它是可以做成一般程序员能做的增删改查之类的工作的。

并且这是毫无疑问的。

但是能不能替代，真的很难说，因为机器换掉人，这其实是一个伦理问题。

其实说白了，任何行业在未来都会被AI或多或少的冲击到，因为ChatGPT做为一个可以持续提升智能的AI，在某些方面的智能程度超过人类并不是什么难事。

比如在面对一些机械性的有严格判断条件的环境下，它就可以很好地完成这些任务。这些任务往往是重复性的、规则性的，比如代码的编写、测试和调试。随着AI技术的不断进步，特别是自然语言处理和机器学习领域的发展，像ChatGPT这样的模型可以在不需要太多人工干预的情况下自动完成更复杂的编程任务。它可以理解人类的需求，转化为具体的编程指令，甚至能够自主学习新的编程语言和框架。

然而，即使ChatGPT在某些方面能够替代人类程序员的工作，但它依然存在局限性。首先，程序设计不仅仅是编写代码，它还涉及到对问题的深入理解、创新解决方案的提出、复杂系统架构的设计等。这些更高层次的工作需要创造力、直觉、经验和深刻的业务理解，这是目前的AI还无法完全实现的。

其次，编程很大程度上是一种艺术，它不仅仅是逻辑严密的代码堆砌，还包括代码的可读性、可维护性和优雅性。这些质量维度是通过程序员的经验、风格和偏好体现出来的，而这些目前对于AI来说还是一个挑战。

另外，程序员的工作不仅仅是编写代码，还包括与团队成员的沟通、理解客户需求、处理突发问题等。这些软技能对于一个成功的项目至关重要，而这些是目前的AI技术难以替代的。

作不仅仅是编写代码，还包括与团队成员的沟通、理解客户需求、处理突发问题等。这些软技能对于一个成功的项目至关重要，而这些是目前的AI技术难以替代的。

总的来说，虽然像ChatGPT这样的模型在未来可能在编程方面取代一些重复性和规则性强的工作，但是高层次的、需要创造力和深刻业务理解的工作仍然需要人类程序员的参与。而且，随着AI技术的发展，程序员的工作内容和方式可能会发生变化，但他们的角色和价值不会消失。相反，他们可能需要学习如何与这些先进的工具合作，共同推动技术的发展。

那么，如何快速系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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👉大模型学习指南+路线汇总👈
我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

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9周快速成为大模型工程师

第1周：基础入门

  • 了解大模型基本概念与发展历程

  • 学习Python编程基础与PyTorch/TensorFlow框架

  • 掌握Transformer架构核心原理

  • 在这里插入图片描述

第2周：数据处理与训练

  • 学习数据清洗、标注与增强技术

  • 掌握分布式训练与混合精度训练方法

  • 实践小规模模型微调（如BERT/GPT-2）

第3周：模型架构深入

  • 分析LLaMA、GPT等主流大模型结构

  • 学习注意力机制优化技巧（如Flash Attention）

  • 理解模型并行与流水线并行技术

第4周：预训练与微调

  • 掌握全参数预训练与LoRA/QLoRA等高效微调方法

  • 学习Prompt Engineering与指令微调

  • 实践领域适配（如医疗/金融场景）

第5周：推理优化

  • 学习模型量化（INT8/FP16）与剪枝技术

  • 掌握vLLM/TensorRT等推理加速工具

  • 部署模型到生产环境（FastAPI/Docker）

第6周：应用开发 - 构建RAG（检索增强生成）系统

  • 开发Agent类应用（如AutoGPT）

  • 实践多模态模型（如CLIP/Whisper）

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第7周：安全与评估

  • 学习大模型安全与对齐技术

  • 掌握评估指标（BLEU/ROUGE/人工评测）

  • 分析幻觉、偏见等常见问题

第8周：行业实战 - 参与Kaggle/天池大模型竞赛
  • 复现最新论文（如Mixtral/Gemma）
  • 企业级项目实战（客服/代码生成等）
第9周：前沿拓展
  • 学习MoE、Long Context等前沿技术
  • 探索AI Infra与MLOps体系
  • 制定个人技术发展路线图
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    👉福利篇👈
    最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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从零开始：基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南
AI天才研究院
06-07 1万+
在我们即将发布的帖子中，我们将讨论 LLM 链、意图识别、添加特定于任务的工具、集群、创建推荐系统、微调开源 LLM 以及我们测试系统的方式等话题不断改进并从研究和开源社区中学习。在零样本学习中，语言模型被要求在没有明确示例的情况下完成任务，而在少样本学习中，为模型提供了有限数量的示例，或“少样本”，嵌入在提示中. 提示对于将模型引导到一个方向并避免产生幻觉非常重要。根据您的需要，其他方法可能更有效。LLM大模型是一种基于深度学习技术的模型，它可以自动学习并理解大量的数据，从而实现高效、准确的预测和分类。
LLM在电商运营中的应用：实践与案例
AI天才研究院
08-09 767
当流量红利消退、用户需求走向精细化，电商运营正从“流量驱动”转向“认知驱动”。大语言模型（LLM）凭借深度语义理解非结构化数据处理与生成式能力，成为重构电商全链路的核心技术：从用户意图识别到个性化推荐，从商品内容生成到智能客服，从供应链预测到用户留存运营，LLM正在将“以用户为中心”的运营理念转化为可落地的技术方案。本文将从理论框架（LLM的核心能力如何适配电商需求）、架构设计（LLM与电商系统的集成逻辑）、实践案例（头部平台与品牌的落地经验）、挑战与优化。
5 年后，GPT LLM 会替代底层程序员吗？
HUANGXIN9898的博客
07-12 1064
根本用不了五年，这几个月因为AI失业的人，已经出现了！这绝对不是危言耸听！对于编程来说，只要有那些会使用GPT和大模型的程序员永远在职场上保持一定的竞争力。目前的AI已经是可以做到自我编程，自我修复bug了，比如前些日子，Cognition 推出了全自动 AI 软件工程师 Devin，世界上第一位AI程序员由此诞生，号称能自主学习新技术，自己改Bug，从写代码到改代码 一站式服务，甚至它已经成功通过一家AI公司面试。
【GPT5】5年后，ChatGPT会替代底层程序员吗？ ChatGPT到底有多厉害？
qq_43552933的博客
04-09 415
而ChatGPT的能力，截至到我的知识更新终点（最近），确实在许多方面已经很强大了，特别是在自然语言理解和生成、基本编程问题的解答、文本内容的创建等方面。技术的发展是持续的，未来的版本可能会更加强大，但是能力的提升很可能会与人类程序员的角色和技能要求的变化相匹配，而不是完全替代。程序员的工作不仅仅是写代码。五年后，ChatGPT或类似的AI技术是否会替代底层程序员，这个问题的答案取决于许多因素，包括技术发展、市场需求、教育和培训、以及对于工作质量的期望。
5 年后，GPT LLM 会替代底层程序员吗？（非常详细）从零基础到精通，收藏这篇就够了！
Libra1313的博客
07-16 585
根本用不了五年，这几个月因为AI失业的人，已经出现了！这绝对不是危言耸听！对于编程来说，只要有那些会使用GPT和大模型的程序员永远在职场上保持一定的竞争力。目前的AI已经是可以做到自我编程，自我修复bug了，比如前些日子，Cognition 推出了全自动 AI 软件工程师 Devin，世界上第一位AI程序员由此诞生，号称能自主学习新技术，自己改Bug，从写代码到改代码 一站式服务，甚至它已经成功通过一家AI公司面试。
OpenAI发布的大模型GPT-5会替代底层程序员吗？
王国平的博客
08-11 553
根据OpenAI官方发布的信息及行业专家分析，GPT-5（即GPT-5.0）在编程领域的应用将显著提升开发效率，但短期内无法完全替代底层程序员。
2025年程序员会被AI取代吗？前端岗位将消失？码农的未来出路何在
qkh1234567的博客
08-30 1401
没有公司再需要程序员了！ 这不是危言耸听，而是数据的铁证。 看看 FRED（美国经济数据平台）的最新统计数据： • 软件开发相关的招聘需求，在 2022年达到顶峰，随后出现断崖式暴跌。 • 进入 2023年后，招聘需求几乎减半，到 2024年已回落到2020年疫情初期的水平，甚至更低。
深度 | LLM会吃了开发人员吗？
m0_70839135的博客
07-26 1203
编程涉及对业务需求和用户需求的深刻理解。AI目前还难以全面理解这些复杂的背景和目标，而且当前LLM在处理长文本或多轮对话时,容易"遗忘"之前的上下文信息，导致前后不一致或逻辑混乱的问题，同时AI在大型项目中也难以理解不同模块或服务之间的复杂交互关系，导致集成问题或性能瓶颈；最近的研究显示，使用AI助手的开发者在处理安全漏洞时的表现相对较差，因此，严格的安全审查和合规性检查显得尤为值得注意。信息技术的飞跃，自动化生产的普及，让全球化的进程如火如荼，信息社会应运而生，人类的沟通和协作达到了前所未有的高度。
2025年程序员，彻底失业！AI 让前端成绝响？码农何去何从
HUANGXIN9898的博客
07-14 2316
这不是危言耸听，而是数据的铁证。看看 FRED（美国经济数据平台）的最新统计数据：• 软件开发相关的招聘需求，在 2022年达到顶峰，随后出现断崖式暴跌。• 进入 2023年后，招聘需求几乎减半，到 2024年已回落到2020年疫情初期的水平，甚至更低。• 目前来看，招聘需求的下降趋势仍在继续，并未见底。这说明什么？程序员不再是香饽饽，尤其是前端工程师，企业对招聘前端的需求已经几乎消失！你还在学 React、Vue、Angular？你还在研究 Next.js、Nuxt.js、Svelte？
LLM大模型-程序员为什么要学习大模型应用开发？
2401_85375151的博客
07-15 811
你就拿一个人家训练好的波尔模型拿过来，然后在下游进行或者分类，或者说NE2，去接一下不同的下游处理，就可以直接上手处理不同的任务，或者一般还是需要微调的，所以你再训练一下就可以解决实际问题了。这就是游戏里需求，也非常大。当然说让它完全替代你的代码不可能，但是你可以用它给你写一些框架性东西或具体的一个小问题，可直接让他写，然后拿过来你试下好不好用，甚至有bug也可以让他改一下。就好像你开发应用一样，你现在去开发操作系统，你除非说国产替代，正常来讲，微软和苹果已把操作系统完全占领，你不可能再打开空间。
程序员下岗？不存在的！饭碗暂时保住了
chengxuyuanyy的博客
04-23 1303
尽管淘汰焦虑已近在咫尺，但其实，从报道细节和行业发展现实来看，AI程序员取代“人类程序员”这一担忧，目前仍然有些早了。
AI夺不走程序员饭碗？2025人机协作战场生存指南
skyksksksksks的博客
07-10 1576
AI技术正在深刻重构IT行业的价值链，引发职业分化和技能升级。数据显示，基础性岗位如初级开发、运维等面临高达60%的替代率，而需要复杂系统设计、跨界洞察的岗位价值飙升。AI作为效率放大器，将人类工程师从代码实现转向问题定义，催生AI训练师、垂直领域架构师等新兴角色。人机协作呈现新形态：AI承担执行层工作，人类聚焦创意发起（35%）、伦理把关（25%）等核心价值。典型案例显示，医疗AI诊断系统中人类负责临床需求提出和伦理审查，AI完成90%代码生成。这场变革的本质不是岗位消失，而是创造者价值的重新锚定——当A
大模型集成指南：智能客户画像系统如何融合LLM提升用户标签生成效率（附案例）
AI天才研究院
08-08 849
想象一下，你经营着一家电商公司，每天面对海量的用户数据，却不知道如何精准地了解你的客户。你的营销团队想要推出个性化的促销活动，但因为缺乏对客户的深入理解，只能进行广泛而低效的推广，投入了大量资源，却收效甚微。这时，智能客户画像系统就像是一盏明灯，为你照亮了精准营销的道路。然而，传统的智能客户画像系统在生成用户标签时，可能面临效率低下、准确性不足等问题。而随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，一种新的解决方案出现了：将LLM融入智能客户画像系统，大幅提升用户标签生成效率。
使用RPA通过GPT大模型AI Agent自动执行业务流程任务企业级应用开发实战：Part 11 模拟真实环境运行
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1.背景介绍 现代社会、国家和企业都处于“数字化时代”，生活物品越来越多地被数字化、网络化，无论是生活用品还是工作事项。在这样的背景下，信息化已经成为经济发展的重要组成部分。“无所不在”的信息化带来的灾难性后果非常严重。如今的许多大型机构和企业都会面临不同程度的竞争力和影响力的挑战。在这种情况下，人工智能（AI）应用能够帮助企业完成更多的重复性和常规性
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标题和描述中提到的关键知识点包括：“ChatGPT的GPT”和“教师是否会被ChatGPT取代”。首先，需要明确“GPT”的含义，随后探讨人工智能（特别是ChatGPT）在教育领域的应用以及其对教师职业的潜在影响。 ### ChatGPT...
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