AI与就业 | 替代还是赋能?AI如何影响初级程序员的就业机会

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作者：微信文章
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当前许多计算机专业学生和初级程序员对人工智能如何影响就业市场抱持着疑虑与不确定的复杂态度。

► 有观点认为这些初级岗位将面临被大规模替代；

► 也有专家指出，掌握人工智能工具使用技能的从业者反而能借助技术赋能度过这段转型期。

本文基于现有数据对此议题展开辩证分析。

关键在于赋能，而非替代

“预测未来绝非易事”——诺贝尔物理学奖得主尼尔斯·玻尔的这句名言，恰如其分地提醒我们应当审慎看待关于人工智能对未来的影响的种种论断，基于严谨研究数据的分析才显得尤为重要。

在探讨生成式人工智能（生成式AI，GenAI）的影响时，我们更应关注工作将如何被改变，而非简单地讨论岗位是否会被取代。



国际劳工组织2025年5月发布的报告《生成式人工智能与就业岗位：一份完善的职业暴露风险全球指数》显示，全球约四分之一的工作岗位可能受到生成式人工智能影响，但这些岗位更可能经历工作的转型，而非完全自动化。

不可否认，近年来生成式人工智能模型的“智能”水平呈指数级提升，一些大语言模型（LLMs）在基于博士级别问题的测试中，表现已经超过了人类水平。

然而必须区分的是：通过海量训练数据获得解决特定问题的能力是一回事，而真正、有效地全面替代劳动者完成所有岗位职责的实际能力则是另一回事。



此外，人工智能的实际影响将在很大程度上取决于该技术在全球范围内的推广速度。

► 数字技能的匮乏、部署这些持续演进技术所需的高昂成本，乃至稳定电网或宽带网络等基础设施的普及程度，都将构成延缓人工智能应用及其影响劳动力市场的关键障碍。

在此背景下，国际劳工组织与世界银行于2024年联合发布的工作论文，对拉丁美洲地区数字基础设施差距可能产生的影响进行了精准评估。

焦点关注：初级程序员的职业前景

关于人工智能对劳动力市场影响的讨论由来已久，而Anthropic公司（Claude 4等模型的开发企业）首席执行官达里奥·阿莫代（Dario Amodei）的最新预测更使其成为焦点：

他认为在未来1至5年内，AI可能取代近半数行政类岗位，导致失业率上升10%至20%。

传统观点认为自动化主要取代体力劳动和重复性工业岗位，对脑力工作影响有限。

但2022年11月ChatGPT问世后，生成式人工智能模型的爆发式发展彻底改变了这一认知：相比于蓝领工作者，白领工作者反而显得更为脆弱。

如国际劳工组织报告所述，虽然文职岗位受AI影响程度最高，但高度数字化的认知型岗位（如网页开发和软件相关职业）的平均暴露指数自2023年以来增幅最大。



这一趋势源于大语言模型的快速发展——这些最初作为高级文本生成器开发的模型，随着多模态技术的出现，现已能执行更广泛的任务。

多模态技术使LLMs的能力远超文本处理范畴，可同时处理图像、视频、音频和代码等多种输入输出形式。



► 颇具悖论意味的是，计算机科学领域既是AI重大突破的创造者，也是受其影响最显著的行业之一。

这一趋势在初级岗位尤为明显：去年以来，能简化初级程序员工作（如编写或调试简单代码）的工具数量激增。

在那些视这些工具为直接竞争威胁的人士看来，这可能导致承担低附加值职责的职场新人招聘数量下降。

而随着智能自主驱动技术（agentic-driven technology）的发展（能以更自主的方式完成复杂冗长的任务），这种担忧显得更加切实。

应对不确定性：给初级程序员的建议

► 首先，尽管科技公司裁员现象确实存在——每月都能看到“X公司裁减Y名技术人员”的新闻，但这并不必然意味着大规模岗位替代的趋势。

相反，随着企业数字化程度不断提高，市场对掌握IT技能的技术人才需求将持续增长，只是这些技能需要向人工智能、大数据等新领域转型。

这一结论可以从美国劳工统计局的就业预测中得到印证：2023至2033年间，美国软件开发人员就业预计增长17.9%，远高于所有职业平均增速（4.0%）；数据库管理员和架构师岗位增速也将超过平均水平（分别为8.2%和10.8%）。



► 其次，鉴于市场对IT技术人才仍存在需求空间，初级程序员应当着力提升竞争力，为其承担的初级岗位任务创造更多附加值。

专业经验的缺失犹如双刃剑：虽然经验的缺失可能成为处理复杂任务和重大决策时的障碍，却也使初级技术人员能够更快、更自然地掌握新技术——因为他们尚未形成可能阻碍创新的固有工作模式。

初级程序员应当善用这一优势，充分利用AI为计算机领域带来的革新，来提升自身工作效率，进而成为任何一家雇佣单位的宝贵人才。



在AI的辅助下，学习新编程语言或调试代码变得前所未有的便捷，这使初级程序员能更快速有效地积累专业经验（这些经验正是晋升资深岗位所需的）。

事实上，即便编程岗位总量减少，市场对大数据专家、人工智能与机器学习专家、软件与应用开发人员等高度相关领域人才的需求——正如我们所见——仍将持续增长。

AI的应用将促进新技能的习得，帮助从业人员向不同岗位角色转型。



生成式人工智能等技术对技能体系的主要影响，或许在于通过人机协作增强人类能力，而非完全替代人力——尤其考虑到以人为本的技能始终具有重要意义。

既然如此，我们更应善用人工智能技术来提升学习效能、优化工作效率并获取能增强职业竞争力的新技能，这实属必然之选。



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https://www.ilo.org/resource/article/future-work-how-will-junior-programmers-be-affected

本文来自Observatory on AI and Work in the Digital Economy。

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