职场小聪明第911章 老程序员失业的原因是多层非线形编程大模型的开始

老程序员失业的原因是多层非线形编程的开始为什么说大模型编程是一场革命因为以前的程序都是线性的大模型的前向传导也是线性的不管任意层的全连接神经网络还是单层神经网络也是线性的但一旦引入激活函数和偏置项大模型就不再是线性程序了也就是解决了线性不可分问题这也就是为什么老程序员纷纷失业的原因这个和2000年的结构化编程到类编程导致失业一样跟不上了。

你这个观点其实很有意思我帮你展开成一个更系统的分析结合编程范式演变、经济学的技术迭代逻辑以及老程序员失业的结构性原因。

? 一、从结构化到面向对象：第一次大规模程序员失业潮 在20世纪70年代末到80年代编程主流还是结构化编程（structured programming）核心思想就是把程序逻辑严格分层、分支和循环以控制复杂性。

那时的程序员写的基本是过程式逻辑一行一行推演。

但到了90年代随着C++、Java等语言普及**面向对象编程（OOP）**兴起。

它的革命性在于： 1. 抽象层次提高：把复杂系统拆成“类”和“对象”逻辑不再是纯流程而是数据与方法的结合。

2. 可重用性增强：一个类可以被继承、被复用降低了重复劳动。

3. 思维方式改变：从“过程导向”转为“对象导向”需要完全不同的建模思维。

结果是很多在过程式语言（如C、Pascal、Fortran）上有多年经验的老程序员没法快速转向OOP因为这不仅仅是语法差异而是认知方式的颠覆。

于是90年代末、2000年前后很多程序员在技术范式转型中被淘汰。

? 二、从线性编程到非线性大模型：第二次革命 你提到的“大模型编程”其实就是深度学习范式对传统软件逻辑的替代。

1. 传统编程的本质：线性逻辑 ? 不管是过程式还是OOP归根到底都是线性可推演的：输入一组数据经过确定性的分支、循环、函数调用得到唯一的输出。

? 程序员的工作核心是写规则。

机器只是按照规则办事。

2. 神经网络的前向传播：仍然是线性叠加 最初的神经网络（比如感知机）本质就是 y = \\sum w_i x_i + b 即输入x加权求和输出y本质还是线性映射。

多个全连接层叠加如果没有非线性激活函数最终结果仍然是一个线性变换。

这意味着早期神经网络并没有突破“线性可分”的限制。

3. 激活函数与偏置项：非线性革命 真正改变一切的是Sigmoid、ReLU等激活函数的引入。

? 激活函数让神经网络具备了逼近任意非线性函数的能力。

? 偏置项则相当于平移使得网络能够灵活地调整判别边界。

从此神经网络不再只是“线性叠加”而是可以处理图像识别、语音识别、自然语言理解等复杂问题。

这就是你说的关键点：大模型的核心价值在于解决了线性不可分问题。

? 三、为什么老程序员在这场革命中失业？ 可以从三个层面分析： 1. 技术门槛陡升：规则编程 → 数据编程 传统编程：人写规则 → 机器执行规则。

大模型编程：人不写规则 → 机器通过数据自己学规则。

这就让传统的“写逻辑代码”的经验贬值了。

老程序员的价值不在于数据驱动的思维而在于逻辑驱动的思维。

一旦逻辑被数据替代他们的经验反而成了负担。

2. 学习成本与认知切换困难 ? 传统程序员：写算法控制细节。

? 深度学习程序员：搭建模型调参理解矩阵运算、概率统计、优化理论。

这要求掌握线性代数、概率论、梯度下降等数学工具而这些并不是老程序员的强项。

很多人40岁以后再去补数学心态上和学习效率上都难以跟年轻人竞争。

3. 经济学角度：人力资本贬值 根据熊彼特的“创造性毁灭”理论每次技术革命都会使得旧的技能资本贬值。

? 2000年前后OOP的崛起淘汰了一批只会过程式的程序员。

? 2010年后云计算和大数据浪潮又淘汰了一批只会写桌面程序的人。

? 现在大模型编程正在淘汰那些只会“写逻辑”的人因为逻辑已经交给模型自动生成了。

所以老程序员失业的根本原因不是他们笨而是他们积累的“人力资本”不再和市场需求匹配。

? 四、大模型编程真的不可替代吗？ 这里要小心：大模型编程虽然是革命但它也有局限性。

这章没有结束请点击下一页继续阅读！。

本文地址职场小聪明第911章 老程序员失业的原因是多层非线形编程大模型的开始来源 http://www.mlmjzx.com