程序员必看:AI 是把 “双刃剑”,如何成为不被淘汰的 “执剑人”?

在这个AI重构生产力的时代,一个危险的认知正在蔓延:程序员是否正在成为"濒危物种"

作为一把"双刃剑",AI 既能提高开发效率,也可能让部分程序员面临被淘汰的风险。那么,在 AI 时代,我们如何才能成为"执剑人",而不是被时代抛弃的牺牲品?我将将从 AI 对编程行业的影响、程序员的核心竞争力变化,以及如何主动适应 AI 时代三个方面进行探讨。

一、AI 如何改变程序员的工作方式?

AI 在编程领域的应用越来越广泛,其中最具代表性的包括:

1. 智能代码生成

AI 辅助编程工具如 GitHub Copilot、ChatGPT Code Interpreter 等,能够帮助开发者快速生成代码、优化逻辑,甚至自动修复错误。这样,程序员可以将更多的精力投入到业务逻辑和架构设计上,而不是繁琐的编码工作。

2. 自动化测试与调试

传统的软件测试和调试是一个耗时的过程,而 AI 可以通过静态分析、单元测试生成、自动错误修复等方式,大幅度提升软件质量。例如,DeepCode 这样的工具能够实时检测代码中的安全漏洞和潜在缺陷。

3. 低代码 /无代码平台

越来越多的企业采用低代码和无代码平台,如 OutSystems、Bubble、PowerApps 等,使得非专业开发者也能创建应用程序。这些工具虽然不能完全取代高级开发人员,但确实减少了对基础编码技能的需求。

4. 自然语言编程

AI 使得代码开发更加接近自然语言。例如,微软的 Copilot 已经可以理解开发者的意图,并根据需求生成完整的函数或类。这种方式大大降低了编程的门槛,使得更多人可以参与到软件开发之中。

这些变化意味着,传统的"敲代码"模式正在被重新定义,程序员的价值不再只是写代码,而是更多地体现在解决问题的能力上。

二、AI 时代,程序员的核心竞争力如何变化?

面对 AI 赋能的新时代,程序员的核心竞争力不再仅仅是"掌握某种编程语言"或者"熟练使用某个框架",而是更偏向于思维、架构和创新能力。以下是几个关键点:

1. 从“代码工匠”向“技术架构师”转型

AI 能够帮助程序员完成基础的编码工作,但系统架构、数据设计和技术选型仍然需要人类的智慧。例如,在开发一个分布式系统时,程序员需要考虑高并发、负载均衡、数据一致性等问题,这些是 AI 目前难以完全替代的。

2. 提升问题分析与解决能力

未来的程序员需要更多地专注于业务逻辑和问题解决,而不仅仅是实现代码。例如,在金融、医疗、工业自动化等行业,开发者不仅要懂技术,还要深入理解行业需求,才能设计出真正有价值的解决方案。

3. 掌握 AI 相关技能

既然 AI 正在改变编程方式,那么程序员应该学会如何利用 AI。例如,掌握机器学习基础知识、使用 AI 进行代码优化、编写 AI 训练模型等,都会成为未来程序员的重要技能。

4. 培养跨学科能力

随着 AI 在各行各业的渗透,程序员需要具备跨学科能力,例如懂金融的程序员可以开发智能投顾系统,懂生物医学的程序员可以参与 AI 辅助药物研发。跨学科能力将成为程序员的重要竞争力。

5. 提升软技能

未来的程序员不仅要懂技术,还要具备沟通能力、团队协作能力和创新思维。因为随着 AI 的发展,程序员的角色将更像“技术顾问”,需要与产品经理、设计师、市场团队等不同角色协作,推动产品的落地。

三、如何主动适应 AI 时代?

面对 AI 带来的变革,程序员应该主动调整自己的职业发展路径,成为真正的"执剑人"。以下是一些具体的策略:

1. AI 协作,而非对抗

与其担心 AI 取代自己,不如学会如何利用 AI 提升工作效率。例如,使用 AI 进行代码审查、自动化测试,甚至让 AI 帮助优化算法,而自己则专注于更高层次的架构和设计。

2. 持续学习,提升技术深度

AI 时代,程序员的核心竞争力更多体现在深度上,而非简单的代码编写。深入研究计算机科学的核心领域,如操作系统、编译原理、算法、数据库等,将让你在 AI 时代依然具备不可替代的价值。

3. 关注 AI 相关技术

学习 AI 相关技术,如机器学习、深度学习、大语言模型等,即使不从事 AI 开发,也可以利用这些技术优化自己的编程工作。例如,掌握 TensorFlow 或 PyTorch,可以让你在需要 AI 解决方案时更具优势。

4. 培养系统思维

未来的程序员需要具备更强的系统思维能力,能够从整体上理解一个系统的架构,设计出高效、可扩展的解决方案。这需要不断积累项目经验,并学习优秀的架构设计案例。

5. 探索更多元化的发展路径

程序员的职业发展不应局限于"编码"本身,而应向更多元的方向发展。例如:

  • 技术管理:如果你擅长团队管理,可以向 CTO、技术总监方向发展。
  • 产品创新:如果你对产品有兴趣,可以结合技术能力探索 AI 赋能的产品创新。
  • 技术创业:AI 时代孕育了大量新的创业机会,例如 AI 编程工具、自动化测试平台、智能客服等。

四、最后

AI 既是程序员的对手,也是强大的助手。它削弱了对传统编码能力的需求,但增强了对深层次技术和创新能力的要求。在这个变革的时代,真正的"执剑人"不会被淘汰,而是会主动适应,掌控 AI,为自己创造更大的价值。

未来的程序员,不是"码农",而是技术的掌控者,是 AI 时代的架构师。只有不断提升自己的认知和能力,我们才能在 AI 时代中立于不败之地,成为真正的“执剑人”。

五、如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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六、为什么要学习大模型?

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年,人才缺口已超百万,凸显培养不足。随着AI技术飞速发展,预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

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七、大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手,方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间,少走弯路;方向不对,努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划,带你从零基础入门到精通!

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档,我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档(电子版),它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础。

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3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告,针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估,以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用,以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

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4、大模型项目实战&配套源码

学以致用,在项目实战中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

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5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我精心整理了一份大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余

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适用人群

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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