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标题: AI 对 IT 编程的冲击有多大 [打印本页]

作者: 孟词宗 时间: 前天 02:09
标题: AI 对 IT 编程的冲击有多大
本帖最后由孟词宗于 2026-9-16 02:15 编辑

AI时代，大家都在谈 AI 对各行各业的冲击。而其中冲击最大的莫过于IT业了。原先 IT 专业虽然已经不如互联网泡沫那时那么吃香，但毕业后找一份能糊口的工作还是挺容易的。但现在 AI 一来，IT 专业简直成了大学专业毒药，毕业生基本找不到对口的工作。

不论中美还是世界其他地方，对于 IT 毕业生都不友好。

中国今年秋季的情况
后端开发岗位需求：同比下降 52%
前端开发岗位需求：同比下降 48%
测试与运维岗位需求：分别下降 25% 和 22%

而美国计算机科学（CS）专业应届生（22-27岁）的失业率已攀升至 6.1%。计算机工程（CE）专业应届生的失业率更是高达 7.5%。这一数字不仅明显高于全美应届大学毕业生的平均失业率（约 5.7%），甚至达到了艺术史、生物学等传统文理科专业的两倍以上。从 2023 年硅谷大裁员（当年裁员超 26 万人）开始，诸如 Meta、微软、亚马逊、英特尔等科技巨头至今仍在严格控制人力成本，最先被砍掉或不予补缺的就是需要耗费导师精力、成长期较长的应届生岗位。以前用来给应届生“练手”的基础代码编写、软件测试和简单 Debug 任务，现在正大面积被 AI 编程助手以“更低成本、更高速度”取代。

说到编程，现在早就不需要人来写代码了。不但不用写，审核和修改也都是 AI 了。下面这个油管上的视频可以提供一些感性认识（https://www.youtube.com/watch?v=hl5r2vAzCb0 ）

视频播主自称在IT大厂干了25年，是高级构架师，最近被解雇了。于是他干起了视频播主这份很有钱途的工作。这真不是在讽刺，而是这位自称能周入11,000美刀（通过广告和赞助），一年下来怎么也有50万了。

这个视频里他介绍了怎么使用 AI 来做软件。他需要一个网页链接生成器。他给AI （Kimi）提了要求。然后SDLC（软件开发生命周期）中的规划（Planning）、分析（Analysis）、设计（Design）、开发（Development）、测试（Testing 包括审核）都是由 AI 完成的。AI 也可以进行最后两步的部署（Deployment）和维护（Maintenance），但他选择自己干。

整个过程从提出要求到将产品部署到生产环境一共就两天时间，花了他50美刀左右。而如果用人来干的话，一般需要一个包括构架师，分析员，程序员，测试员和开发运维员的团队至少两星期的时间。相当于 AI 编程的 25 倍。

因此AI对效率的提高程度是过去的SDLC运行模式无法竞争的。

大概这就是为啥他给大厂解雇了。

作者: 隧道 时间: 前天 10:07
其实IT还好，毕竟各行各业需求不一样，还是需要人用AI订制的。
现在感觉数学才惨，不知道最近AI解决数学难题是用死力气穷举，还是从逻辑上严格证明。
其实数学难题从计算机普及后，穷举就很容易了，应该是后者。
数学难题全世界才多少个，养活多少数学工作者。。

作者: 孟词宗 时间: 前天 10:22

隧道发表于 2026-9-16 10:07
其实IT还好，毕竟各行各业需求不一样，还是需要人用AI订制的。
现在感觉数学才惨，不知道最近AI解决数学难 ...

这点陶哲轩倒是举了个很好的例子。

开普勒发现行星运动定律前，曾尝试过各种复杂的几何模型和错误假设。结果推出的结果还不如“地心说”精确。最后发现不能把天体轨道设为圆形，改为椭圆形后就完美了，而且比“地心说”模型简单多了。

AI 的确可以用穷举法或其他方法证明一些东西。事实上，AI 出现之前数学家们就已经用计算机辅助证明了很多东西了，例如“四色定理”就是用计算机穷举来证明的。但是，AI 只能在其知识范围内进行验证，而不能跳出规范，独辟蹊径（英文叫作 thinking out of the box) 来进行研究。而开普勒把行星轨道设为椭圆就属于跳出规范，独辟蹊径了。

所以如果把 AI 当作一个工具，当作大脑的延伸，那么 AI 会有无穷的帮助。如果把 AI 当作大脑的替代，那么最终就是大脑的退化和知识探索的终结。

作者: 隧道 时间: 前天 10:41
本帖最后由隧道于 2026-9-16 10:42 编辑

孟词宗发表于 2026-9-16 10:22
这点陶哲轩倒是举了个很好的例子。

开普勒发现行星运动定律前，曾尝试过各种复杂的几何模型和错误假设。 ...

这个例子也不太好，显然轨道设为圆形前提下工作不算AI，能得出椭圆形轨道更符合结果的才是AI。
或者说不会恰当的使用AI。
AI的确只能在已有知识框架里工作。
目前的AI联想，推理能力很有限。
我经常利用AI从不同角度逼近，证明与完善我的一个专业观点，但我就是不点破。
如果是人类的话，应该已经明白过来了。
开始我还认为以AI对日常实物的联想推理能力，早就应该知道我想干啥。
后来我明白，这是一个非常专业的领域，AI语料有限，而且我的思路是新的。
起码网络上，论文里没有，AI就只能围着打转转。
其实我一直认为数学里的各种猜想没啥意义，只要在应用范围内，穷举证明成立就足够了。

作者: 孟词宗 时间: 前天 11:52

隧道发表于 2026-9-16 10:41
这个例子也不太好，显然轨道设为圆形前提下工作不算AI，能得出椭圆形轨道更符合结果的才是AI。
或者说不 ...

你这不正好完美证明了我举的例子

你经常利用AI从不同角度逼近，证明与完善专业观点，但就是不点破。但是 AI 不会自发从不同角度逼近吧？还得靠你指示吧？

如果开普勒时代有 AI ，那么他的最早提示词可能是“对任意行星而言，太阳与行星的连线在相等时间内扫过相等的面积。”这对于 AI 来说很容易，毕竟地心说也能得出这个结论，而如果采用日心说圆形行星轨道也能得出这个结论。

于是开普勒认为 AI 很有用。继续要 AI 证明“所有行星轨道半长轴的三次方跟公转周期的二次方的比值都相等。”AI 估计就抓瞎了。这是由于 AI 的知识范围只有地心说的本轮与辅轮，或着日心说的圆形轨道。不管怎么证明都无法符合第谷的观测数据。而地心说的拟合结果更接近。

这时开普勒是不是应当放弃日心说而提出地心说其实反而是真理？毕竟 AI 拟合的结果如此。

而开普勒的创举则是脱出日心说的现有框架，提出“所有行星绕太阳运动的轨道都是椭圆，太阳处在椭圆的一个焦点上。”

当开普勒把这个提示加入 AI 的提示词后，AI 才可能不用地心说而得出更精确和简洁的拟合，从而提出证明。

所以人的作用是提出0到1, AI 则是 1 到 N。

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