今天小編分享的科技經驗：23屆計算機本科就業率狂掉3.2%，AI技能成救命稻草，歡迎閲讀。
十年前，如果你問想轉行的人怎麼快速進入科技行業，答案很可能是「學編程」。
一張培訓營的結業證書、一套基礎的編程技能，就能讓普通人敲開硅谷的大門，踏入高薪職業的快車道。
然而，如今這條路已經越來越難走了。
全球範圍内，程式員們紛紛失業，曾經風光無限的編程訓練營也紛紛倒閉。
而這一切的背後，是 AI 工具的崛起，讓編程不再稀缺，讓初學者的生存空間被無情壓縮。
在科技行業，生存的門檻正在迅速拔高。如今，僅僅會寫代碼遠遠不夠——掌握 AI 技能，才是新的求職通行證。
AI 催熱了科技行業，也篩走了跟不上節奏的人。
入門級程式員都涼了
《紐約時報》最近發布了一篇報道，其中講述了不少從編程訓練營中出來，畢業即失業的故事。
這些編程訓練營是什麼，從何而來？
在美國，自 2010 年代中期，強化的基礎編程技能課，因其被視為通向高薪職業的快捷途徑而備受推崇。
時任總統奧巴馬将其納入就業計劃，各類非營利組織也推出了類似課程，幫助不同背景的人進入科技行業，包括哈佛和伯克利在内的大學也提供了自己的編程訓練營課程。
這些課程确實奏效了。在 CourseReport 對 3000 名訓練營畢業生的 2020 年調查中，79% 的受訪者表示課程幫助他們在科技行業找到了一份工作，平均薪資增幅達到了 56%。
但随着 AI 編程工具開始普及，行業招聘正在收縮。
今年 5 月，在波士頓，Launch Academy 訓練營的創始人 Dan Pickett 決定無限期暫停課程，因為該訓練營的就業安置率從曾經高達 90% 驟降至不到 60%。
Motherboard 和 Blind 曾進行了一項 9388 名工程師參與的調查，結果顯示 66% 的人認為找工作變得更加困難。同時，Motherboard 指出，AI 的普及将導致程式員崗位的招聘人數減少。
據 CompTIA 統計的數據，與五年前相比，軟體開發人員的活躍職位發布數量下降了 56%。對于缺乏經驗的開發人員來説，這一降幅甚至更糟，達到了 67%。
加州大學聖巴巴拉分校技術管理助理教授 Matt Beane 正在研究 AI 工具的使用如何影響銀行、保險等行業中的初級程式員。
Matt Beane
「GPT 工具員（GPT monkey）這個詞反復地出現，」他説，「這些初級開發者感到自己被局限于一些瑣碎的小任務，只是借助一些 AI 工具機械地完成。」
有時，Beane 追蹤的這些初級程式員甚至連這樣的機會都沒有。因為 AI 生成的代碼往往充滿了經驗不足者難以發現的錯誤，高級開發者有時發現自己生成和編輯代碼比交給初級程式員處理更省事。
Beane 在其他被自動化取代的技能（如手術和财務分析）中也觀察到了類似的困境：初學者需要更多的專業技能才能派上用場，但獲得這種技能的實踐機會卻越來越少。
曾經，沒有大學學歷或豐富經驗的人想要進入科技行業，具備基本的編程技能即可。
然而在未來，初級程式員可能需要更廣泛的技能和更深入的培訓才能勝任工作。他們需要更多地了解自己的代碼在更大系統中的運行方式。
「圍繞商業問題的戰略思考也變得更加重要，」科技人才招聘公司 Mondo 的總裁 Stephanie Wernick Barker 表示，「所以大學學歷依然是至關重要的。」
換句話説，軟體行業最大的變化可能不是 AI 取代了軟體工程師，而是 AI 讓成為一名軟體工程師變得更加困難。
「可以説，在過去 25 年裏，這是我見過的科技行業對入門級崗位最不友好的時期。」風險投資公司 Menlo Ventures 的合夥人 Venky Ganesan 説道。
放眼國内，2021 年，知乎還有人在提問：「既然報個培訓班就可以成為碼農，那學計算機專業有什麼用？」
而現在，這些曾經打着「XX 天速通編程，輕松轉行碼農」旗号的編程培訓班們也銷聲匿迹。
一切好像都是在 2022 年有了苗頭。這一年，全球的科技公司們就開始大批量地裁員了。
并且這波裁員潮在 2023 年達到了頂峰。
好消息是，眼看着 2024 年接近尾聲，今年的裁員人數相比去年大概少了 10 萬左右。
肉眼可見地，裁員的趨勢有所放緩。
裁員潮沒有再大張旗鼓地洶湧而來，也足以證明，不是行業不行了，是行業在轉型——
AI 浪潮加速了高技能人才的需求，同時也讓低技能崗位大量消失，許多普通程式員因此面臨失業。
StackOverflow 在 5 月對 65000 名開發者的調查中，提問道：「AI 工具會威脅到你的工作嗎？」
專業開發者中，有 11.7% 的人認為有威脅，18.7% 的人不确定，69.6% 的人認為沒有。
編程初學者中，有 15% 的人認為有威脅，27.1% 的人不确定，57.9% 的人認為沒有。
認為沒有威脅的，大約相差了 10%。
許多知名的 AI 創企組織結構也説明了一切：精簡，精簡，再精簡。
Anthropic 員工數量僅約為 300 人。
Perplexity 更少，只有 36 人，公司估值卻超過 600 億。
Ilya 創辦的新公司「安全超級智能」（Safe Superintelligence，SSI）員工數量也只有 10 人。
科技巨頭們的大波裁員，也展現了行業在向高效、精簡轉型的趨勢。
AI 浪潮，衝走的都是普通人。
開發者暴增，幾乎全在搞 AI
程式員失業潮中，GitHub 上的全球開發者數量卻暴增。
部分原因在于學生群體的崛起。GitHub 教育計劃已吸引超過 700 萬名驗證參與者。同時，通過 GitHub Copilot 免費訪問計劃，學生、教師和開源維護者的使用量同比增長了 100%。
這表明，AI 不僅幫助更多人學習編寫代碼或更快構建軟體，還吸引并幫助更多人成為開發者。
另外，值得注意的是，這些暴增的「開發者」們并不一定是狹義上的軟體開發者。
Python 一躍成為 GitHub 上最常用的語言，全球開源項目不再局限于傳統軟體開發。
Python 廣泛用于機器學習、數據科學、科學計算等領網域。其使用量的增長得益于大量 STEM 從業者和愛好者加入開源社區，這些新興開發者不同于傳統的軟體開發者。
當然，系統編程語言（如 Rust）的使用量也在增加。除了 Python，JavaScript、TypeScript 和 Java 仍然是 GitHub 上使用最廣泛的語言。
Jupyter Notebooks 的使用量也激增了 92%，這可能表明從事數據科學、AI、機器學習和學術研究的人變得越來越多。
2024 年，開發者在 GitHub 上創建了超過 7 萬個公開、開源的生成式 AI 項目，并且對所有生成式 AI 項目的貢獻總量增加了将近 60%，項目總量增長了 98%。
AI 模型也正在成為開發者技術棧的一部分。
随着開發者不斷發現 AI 的新應用場景，生成式 AI 模型在軟體開發中的角色也發生了擴展，除了輔助開發者編寫代碼，還能成為開發應用程式的新構建模塊。
随着開發者對性能良好且計算成本較低的小型模型需求的增加，嵌入式 AI 模型在智能手機中的使用成為驅動這一趨勢的重要因素。
值得注意的是，2024 年，貢獻者數量增長最快的開源 AI 項目是 ollama/ollama，這表明開發者對本地運行的大型語言模型（LLM）的實驗興趣增加。
項目地址：https://github.com/ollama/ollama
随着模型變得更小、計算需求更低，預計會有越來越多的開發者将它們應用于各種程式中。
「學編程」正在讓位于「掌握 AI 技能」
需要明确的是，大多數科技從業者仍然認為應該學習編程。但僅憑它本身，能夠走的路非常有限。
有些人将其與長除法做了類比：了解其工作原理是好的，它是學習更高級數學的必要步驟。
在美國，求職建議中的「學習編程」，已經被「掌握 AI 技能」的呼聲所取代。
麻省理工學院、康奈爾大學、西北大學、哥倫比亞大學等高校紛紛推出 AI 證書課程。
訓練營們也在加快布局 AI 培訓項目，比如 Fullstack Academy 最近就啓動了為期 26 周的 AI 和機器學習訓練營。
而像博思艾倫和摩根大通這樣的公司，則為員工提供免費的 AI 課程。
根據 CompTIA 的數據顯示，與 AI 相關的熱門職位包括「機器學習工程師」和「人工智能工程師」。
這些職位要求掌握「機器學習模型的部署與擴展」以及「大語言模型的訓練、版本管理、監控和部署的自動化流程」。
要知道，沒有數學或編程背景，這些都很難快速上手。
與此同時，在微軟和領英對 9000 多位高管的一項調查中，66% 的受訪者表示，他們不會雇傭沒有 AI 技能的人，但這些技能具體是什麼卻并不清晰。
在國内，這樣的趨勢也已經有了苗頭。
據麥可思《中國大學生就業報告》統計，2022 屆、2023 屆計算機類大學生就業率相較前幾屆下滑得厲害。2023 屆的就業率甚至直接跌到全國平均水平以下，還低了 3.2%。
相比之下，電子信息類的就業率依然較為穩健。報告稱，這與近年來爆火的 5G 通信、大數據、人工智能等熱門領網域都有着密切的聯系。
不過另一方面，國内對 AI 編程工具的使用也才剛剛興起。
今年年初，全球技術招聘平台 CoderPad 的一份調查顯示，超過 80% 的開發者正在工作中使用 ChatGPT 或 Copilot。
另根據全球開發者社區平台 StackOverflow 對 65000 名開發者的調查，大約 60% 的受訪者表示他們今年使用過 AI 編程工具。
相比之下，國内知名的開發者社區平台 CSDN 的調查數據顯示，有 35% 的開發者每天使用代碼生成工具，其中 36% 認為效率提升顯著。
顯然，國内開發者對 AI 編程工具的使用比例相對較低。
但随着全球 AI 技能的需求日益增加，國内市場很可能在未來迅速追趕。
這不僅關乎工具的普及，更關乎 AI 技能的全面滲透。
國内企業在招聘中逐步引入 AI 技能要求或許只是時間問題，而這也将進一步推動開發者向 AI 領網域靠攏。
參考資料：
https://www.nytimes.com/2024/11/24/business/computer-coding-boot-camps.html
https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-2024/
http://www.mycos.com.cn/
