正文
——Tim O'Reilly，《管理正在管理企业的机器人》，麻省理工学院斯隆管理评论，2016 年 5 月 21 日
在每一次这样的浪潮中，旧技能变得过时——仍然有用，但不再必不可少——而新技能则成为成功的关键。目前仍然有少数程序员在编写编译器，数千人编写流行的 JavaScript 框架和 Python 库，但有数千万的人在编写 Web 和移动应用程序以及支持它们的后端软件。数十亿用户在消费他们生产的产品。
然而，突然之间，非程序员似乎可以简单地用英语（或你所选择的其他自然语言）与 LLM 或专业的软件智能体交谈，即可用 Python（或你所选择的其他编程语言）获得有用的原型。甚至还有一个新的流行词来形容这种情况：
CHOP，即“面向聊天编程”（Chat-OrientedProgramming）
。高级推理模型的兴起开始证明可以通过提供一个解释复杂任务的高级提示词来让人工智能生成复杂的程序。因此，有很多人说“这次不一样了”，人工智能将完全取代大多数人类程序员，事实上，是大多数知识工作者。他们说，我们面临着一波普遍的人类失业潮。
但我并不这么认为。当一项突破性的技术将先进的计算能力交到一个更大的群体手中时，普通人确实可以做曾经只有训练有素的专家才能做的事情，但这种突破也带来了新的服务和对这些服务的需求，这是一种只有少数人能够理解的深奥的魔法。
如今正在到来的魔法是迄今为止最强大的，我们正在开始一段深刻的探索和创造时期，试图理解如何让这种魔法发挥作用，并从它的魔力中获得新的优势。采用这项技术的聪明的开发人员将会受到追捧，因为他们能够做更多的事情，专注于增加价值的更高层次的创造性工作。
人工智能不会取代程序员，但它会改变他们的工作。最终，程序员今天所做的大部分工作可能会像使用示波器进行调试的旧技能一样过时（嵌入式系统程序员除外）。程序员大师和有先见之明的技术观察家 Steve Yegge 指出，被取代的不是初级和中级程序员，而是那些固守过去而不拥抱新编程工具和范式的人。那些掌握或发明新技能的人将会供不应求。掌握人工智能工具的初级开发人员将能够超越那些不懂人工智能的高级程序员。Yegge 称之为
“顽固开发者之死”
。
我的想法不仅受到我自己过去 40 多年计算机行业经验和 Yegge 等开发人员的观点的影响，还受到经济历史学家
James Bessen
研究工作的影响。他研究了 19 世纪初第一次工业革命在马萨诸塞州洛厄尔纺织厂的发展脉络，随着熟练的工匠被由“非熟练”劳动力操作的机器所取代，人类的工资确实下降了。但 Bessen 通过比较新工业工厂工人和旧家庭手工艺人的工资记录，发现了一件奇怪的事情。一名学徒工匠达到熟练技工的全额工资所需的时间，与新入门级非熟练工厂工人达到全额工资和生产力所需的时间差不多。这两种体系下的工人实际上都是熟练工，只是拥有不同的技能。
Bessen 发现，在工业革命的头 50 年里，工资水平在大部分时间里都保持平稳或低迷，然后才开始飙升并带来普遍的繁荣，其中主要有两个原因。首先，工厂主囤积了新生产力带来的好处，而不是与工人分享。第二个原因是，最大的生产力增长需要几十年才能实现，因为关于如何最好地利用新技术的知识尚未广泛传播。发明家们花了几十年时间才让机器变得更加强大，使用机器的人想出了新的工作流程使机器更加高效，创造出了可以用机器制造的新产品，更广泛的企业采用了新技术，工人掌握了使用这些新技术所需的技能。工人们不仅需要新的技能来使用机器，还需要修理、改进机器，创造机器所暗示但尚未完全实现的未来。所有这一切都是通过 Bessen 称之为“干中学”的过程来实现的。
只有少数人走在采用新技能的前列是不够的。Bessen 解释说，“对工厂、行业和社会来说，重要的不是培训一个工人需要多长时间，而是创造一支稳定、训练有素的劳动力队伍需要多少时间”（《干中学》(
Learning by Doing
)，第 36 页）。今天，每一家将受到这场革命影响的公司都需要承担起责任。我们需要一支精通人工智能的劳动力队伍。毕竟，编程到底是什么？不就是人类让计算机执行命令的方式吗？“编程”越来越接近人类语言，我们的机器可以理解我们，而不必让我们用它们的母语 0 和 1 或某种专门编程语言的混杂语与它们交谈，这应该是值得庆祝的。
人们将创造、使用和改进更多的程序，新的行业将诞生，以便管理和构建我们所创造的东西。历史的经验告诉我们，当自动化使人们想要或需要的产品变得更便宜、更容易的时候，
需求的增加往往会导致就业的增加
。只有当需求得到满足时，就业率才会开始下降。在编程方面，我们离这一点还差得很远。
杰文斯悖论又来了！随着 AI 变得更高效、更容易获得，我们将看到它的使用量的激增，变成一种我们欲求无穷的商品。https://t.co/omEcOPhdIz
——萨蒂亚·纳德拉（@satyanadella）2025 年 1 月 27 日
毫不奇怪，沃顿商学院教授兼 AI 布道者
Ethan Mollick
也非常支持 Bessen 的研究观点。这就是为什么他如此有说服力地主张“始终把 AI 摆在台面上”，让它参与你工作的方方面面，并探索“什么是有效的，什么是无效的”的边界。这也是为什么他敦促公司使用 AI 来增强员工的能力，而不是取代他们。关于如何应用这项新技术，有很多东西需要学习。
企业应用研发的最佳来源是对现有员工的探索
，因为他们使用 AI 来解决问题并寻找新的机会。
微软副首席技术官之一 Sam Schillace 同意我的分析。在最近的一次对话中，他告诉我，“我们正在围绕 AI 系统发明一种新的编程范式。当我们从桌面时代进入互联网时代，尽管技术栈的层级保持不变，但每一个层级中的东西都发生了变化。我们仍然有编程语言，但它们从编译型变成了解释型。我们仍然有团队，但他们从瀑布式变成了敏捷式，再到 CI/CD。我们仍然有数据库，但它们从 ACID 变成了 NoSQL。我们从一个用户、一个应用程序、一个线程变成了多用户、分布式，等等。我们现在在用 AI 做同样的事情。”
