从编程培训班毕业之后，Florencio Rendon 连一次面试的机会都申请不到。
在三年之内第三次被建筑公司解雇之后，Florencio Rendon 坦言“这成了压垮我心态的最后一根稻草。”
于是，这位 36 岁的退伍军人决定通过编程培训班谋求一条薪资更高的职业道路。然而，他的求职经历却折射出一个更加严峻的现实：在 AI 技术快速发展和行业竞争日益激烈的双重夹击下，编程岗位的就业门槛正在急剧升高。
他从 2023 年 4 月开始上课，凭借退伍军人的补助金，他支付了 1.3 万美元的学费。虽然课程内容很有挑战性，但他惊喜地发现自己还是能够一路过关，并在四个月后从这期远程培训班顺利毕业。
但是，从申请编程培训班到正式毕业，Rendon想象中通往更好生活的“黄金入场券”却早早过期。一项统计显示，当时约有 13.5 万名初创企业和科技行业的员工被解雇。与此同时，OpenAI 推出的 ChatGPT 等可作为编程助手的新型 AI 工具却迅速成为主流。很明显，编程岗位的前景正在发生变化。
根据 CompTIA 统计的数据，相较于五年之前，软件开发人员的活跃岗位发布数量下降了 56%。对于缺乏经验的新手开发者来说，相关岗位的缩减幅度更大，高达 67%。
风险投资公司 Menlo Ventures 合伙人 Venky Ganesan 表示，“我想说，这是我过去 25 年来在科技行业见过的最糟糕的新人入职环境。”
多年以来，所有重要人物（包括苹果 CEO 蒂姆·库克，还有很多学生的家长）都建议“学习编程”。这似乎是条亘古不变的真理：编程技能 + 努力工作 = 养家糊口。
但现在，这个等式似乎不再成立。
不可抗拒的 AI 浪潮
自 2010 年以来，面向基础编程技能的培训课程一直被誉为通往高薪岗位的捷径，更成为未接受过大学教育的群体们的求职福音。奥巴马总统将其作为就业计划的一部分，非营利组织纷纷设立相关课程，共同推动具有不同背景的人们进入科技行业，哈佛大学及伯克利大学等知名高校也发布了自己的学习教材。
而且当时这一切确实有效。CourseReport 曾在 2020 年对 3000 名从培训班毕业的学生们进行一项调查，79% 的受访者表示这些课程帮助他们找到了科技行业的工作，平均薪资增长达 56%。
但随着新兴 AI 工具开始成为主流，科技行业也收窄了招聘通道。2022 年，谷歌 AI 团队 DeepMind 报告称，他们已经在编程竞赛中测试了其 AI 模型 AlphaCode，结果与“经过数月到一年培训的新人程序员”水平相当。
之后经历几年发展，如今面向普通程序员的 AI 工具再次迎来显著改进。今年 9 月，OpenAI 发布了最新版本的 ChatGPT。它能够以不同于以往版本模型的方式计算答案，特别是在代码编写方面表现更佳。谷歌的 AlphaCode 和 GitHub Copilot 等工具能够针对特定目标生成代码片段，还可测试 / 优化现有代码并查找 bug。
开发者们也纷纷上报了更加有力的证据：软件开发者社区 Stack Overflow 在今年 5 月组织了一项涵盖 6.5 万名开发者的调查，其中约 60% 表示自己曾在年内使用过 AI 编程工具。
但也有人觉得 AI 技术的发展并不会宣告编程岗位的终结。麻省理工学院计算机辅助编程小组负责人 Armando Solar-Lezama 就一直在思考如何持续提升编程工作的自动化水平，他认为 AI 工具仍然缺乏很多哪怕初级程序员就必须具备的技能。例如他的研究表明，像 GPT-4 这样的大语言模型无法真正理解自己在用代码解决怎样的问题，有时还会犯下极其荒谬的错误。
他指出，“说起更基础的技能，包括知道如何推理一段代码、如何在大型系统中追踪 bug，这些都是当前模型所无法实现的用例。”
然而，AI 科技确实正在改变软件的开发方式。一项研究发现，AI 编程助手能够将开发人员的生产力提升 20%。谷歌公司 CEO Sundar Pichai 在最近与分析师的电话会议上表示，该公司超过四分之一的新代码现在由 AI 生成，只是还须人类工程师进行审查和批准。
与历史上一切关于自动化的讨论一样，人们倾向于用两种方式预测这波变革趋势的结果。Solar-Lezama 认为 AI 工具对于编程从业者来说是件好事，毕竟随着编程门槛变得越来越低，我们就能开发出更多、更好的软件产品，用它来解决以往不值得用程序解决的问题，大大提升整个社会的运转效率。
但另一种观点则是“现实情况相当严峻。”在线编程教学服务商 Codecademy 的联合创始人 Zach Sims 坦言，如今编程培训班毕业生们的就业前景颇为堪忧。
招聘：GPT 程序“猿”
需要澄清的是，Solar-Lezama、Sims 乃至本文撰写中采访过的几乎所有技术从业者，仍然对学习编程技能持肯定态度。 只是有些人认为这更类似于小学生学习四则运算：意义更多在于理解其原理，而非凭手动运算谋生。换言之，这是在为学习更高级的数学知识打下基础，其本身的应用意义已经不大。
加州大学圣巴巴拉分校技术管理助理教授 Matt Beane 正在研究 AI 工具的应用，对于银行和保险等行业中前五大头部企业的新人程序员有何影响。
他表示，“GPT 程序「猿」的说法正反复出现。新人们觉得自己现在只能接触到一些零散的任务，并且会借助 AI 相关工具来完成。”
在调查当中，他发现不少新人程序员连这样的机会都没有。由于 AI 生成的代码充斥着各种错误，没有多年开发经验往往很难发现，因此高级开发人员宁愿自己去修改由 AI 生成的代码，也不愿把工作交给新人程序员。
Beane 还观察到，其他正在被自动化改造的岗位也面临着同样的挑战，比如外科手术和财务分析：初学者需要更多的知识积累才能真正上手，但帮助他们建立这种专业知识的工作机会却越来越少。
曾有一段时间，对于像 Rendon 这样没有接受过大学教育且缺乏从业经验的人们来说，掌握基础编程技能是进入科技行业的首选敲门砖。但未来，新人程序员们可能需要掌握更广泛的技能、接受更多培训才能真正工作。他们恐怕要更深入地理解自己编写的代码要如何在更广泛的系统当中运作——但能做到这一点，还叫新人程序员吗？
科技人才招聘公司 Mondo 的总裁 Stephanie Wernick Barker 表示，针对业务问题制定战略也成为愈发重要的一项能力，“所以大学学位仍然是王道。”
换句话说，软件工作当中发生的最大变化，可能并不是 AI 取代了软件工程师，而是让新人们更难以成长为合格的软件工程师。
从学习编程到学习 AI
在充斥着陈词滥调的求职建议当中，“学习编程”已经逐渐转变为“学习 AI 技能”。
麻省理工学院、康奈尔大学、西北大学、哥伦比亚大学等众多高校纷纷推出了自己的 AI 认证资质。Rendon 参加的编程培训班 Fullstack Academy 最近也开设了为期 26 周的 AI 与机器学习课程。博思艾伦和摩根大通等公司，则开始向员工提供免费的 AI 课程。
根据 CompTIA 的数据，最受欢迎的 AI 职位包括“机器学习工程师”和“AI 工程师”。这些招聘信息中列出的部分技能包括“部署和扩展机器学习模型”，以及“大语言模型训练、版本控制、监控及部署流程自动化”。
如果没有数学或者编程背景，新人们显然不可能快速掌握这些技能。
其他一些“AI 技能”则更令人难以把握。微软和 LinkedIn 最近对 9000 多名高管开展一项调查，其中 66% 的受访者表示他们不会雇用没有 AI 技能的人，但却说不清这些所谓 AI 技能究竟是什么。
而尽管技术发展迅速，但 AI 到底能完成哪些任务也仍然存疑：不同的人可能对此有不同的理解，但大家普遍认为 AI 可能还需要几年甚至几十年才能基本在功能性上与人类大脑持平。
风险投资人 Robert Wolcott 在西北大学凯洛格管理学院和芝加哥大学布斯商学院教授商业课程。他向焦虑的父母们建议称，最好让孩子们学习自己感兴趣的东西，哪怕是古代建筑研究——当然，统计学、会计学和计算机课程也是必须掌握的。
Ganesan 强调，“最重要的，永远是掌握学习能力。”
全球技术服务公司 World Wide Technology 的首席技术官 Mike Taylor 则带来一份更加直白的技能清单：“掌握解决问题的能力”、“树立商业敏锐度和价值观”以及“培养清晰且有说服力的沟通技巧”。
然而与“学习编程”相比，他们的建议显然不那么容易付诸行动。对于刚刚从 Fullstack Academy 毕业的 Rendon 来说，接下来的道路可谓一片迷茫。由于一直得不到编程岗位的面试机会，他只能回归建筑行业。随着项目结束，他再次被解雇。在今年 8 月初结束了采访之后，他正在认真考虑新的选项。Rendon 报名参加了大学课程。在第一堂计算机科学课上，教授向他讲述了计算机的发展历程。这与编程培训班完全不同。Rendon 感慨道，“这种更成体系的教学方式，似乎让我看到了新的希望。”
写在最后
AI 浪潮下，美国编程培训与 IT 从业者面临的困境并非孤例。在中国，IT 培训行业同样经历了从辉煌走向迷茫的转折，深圳便是一个典型的缩影。这座中国科技之都曾是无数人进入编程行业的理想起点，培训班遍地开花，学员数以千计。然而，如今深圳的码农培训班正逐渐走向没落。
据“深圳微时光”报道，过去的深圳 IT 培训班盛况空前。培训机构一次性开设十多个班级，教室内人头攒动，“360 行，行行转 IT”的口号吸引了大量转行者和想要深造的人。那时，企业对技术要求相对宽松，初级开发岗位充足，培训班的就业率一度接近 100%。
然而，随着市场的饱和和 AI 技术的崛起，这一切已不复存在。如今的许多培训机构运营举步维艰，班级规模明显缩小，学员就业率也大幅下降。即使是拥有本科或硕士学历的科班学生，在完成培训后，依然面临着难以找到对口工作的风险。
AI 技术的普及进一步加剧了这种困境。国内越来越多的企业开始使用代码生成工具优化生产力，大量技术含量较低的开发任务都实现自动化。相比招聘初级程序员，企业更倾向于依赖熟练使用 AI 工具的开发者，这些工具不仅能够快速生成代码，还可以优化和调试，大幅降低成本。
AI 不仅改变了代码的编写方式，也在重新定义程序员的职业路径。对于那些希望通过培训班实现职业跃迁的人来说，这条路变得更复杂，也更加充满挑战。