今天小編分享的科技經驗：AI殺死了程式員培訓班：花1.3萬美元學編程，卻連面試機會都沒有？，歡迎閲讀。
從編程培訓班畢業之後，Florencio Rendon 連一次面試的機會都申請不到。
在三年之内第三次被建築公司解雇之後，Florencio Rendon 坦言 " 這成了壓垮我心态的最後一根稻草。"
于是，這位 36 歲的退伍軍人決定通過編程培訓班謀求一條薪資更高的職業道路。然而，他的求職經歷卻折射出一個更加嚴峻的現實：在 AI 技術快速發展和行業競争日益激烈的雙重夾擊下，編程崗位的就業門檻正在急劇升高。
他從 2023 年 4 月開始上課，憑借退伍軍人的補助金，他支付了 1.3 萬美元的學費。雖然課程内容很有挑戰性，但他驚喜地發現自己還是能夠一路過關，并在四個月後從這期遠程培訓班順利畢業。
但是，從申請編程培訓班到正式畢業，Rendon想象中通往更好生活的 " 黃金入場券 " 卻早早過期。一項統計顯示，當時約有 13.5 萬名初創企業和科技行業的員工被解雇。與此同時，OpenAI 推出的 ChatGPT 等可作為編程助手的新型 AI 工具卻迅速成為主流。很明顯，編程崗位的前景正在發生變化。
根據 CompTIA 統計的數據，相較于五年之前，軟體開發人員的活躍崗位發布數量下降了 56%。對于缺乏經驗的新手開發者來説，相關崗位的縮減幅度更大，高達 67%。
風險投資公司 Menlo Ventures 合夥人 Venky Ganesan 表示，" 我想説，這是我過去 25 年來在科技行業見過的最糟糕的新人入職環境。"
多年以來，所有重要人物（包括蘋果 CEO 蒂姆 · 庫克，還有很多學生的家長）都建議 " 學習編程 "。這似乎是條亘古不變的真理：編程技能 + 努力工作 = 養家糊口。
但現在，這個等式似乎不再成立。
不可抗拒的 AI 浪潮
自 2010 年以來，面向基礎編程技能的培訓課程一直被譽為通往高薪崗位的捷徑，更成為未接受過大學教育的群體們的求職福音。奧巴馬總統将其作為就業計劃的一部分，非營利組織紛紛設立相關課程，共同推動具有不同背景的人們進入科技行業，哈佛大學及伯克利大學等知名高校也發布了自己的學習教材。
而且當時這一切确實有效。CourseReport 曾在 2020 年對 3000 名從培訓班畢業的學生們進行一項調查，79% 的受訪者表示這些課程幫助他們找到了科技行業的工作，平均薪資增長達 56%。
但随着新興 AI 工具開始成為主流，科技行業也收窄了招聘通道。2022 年，谷歌 AI 團隊 DeepMind 報告稱，他們已經在編程競賽中測試了其 AI 模型 AlphaCode，結果與 " 經過數月到一年培訓的新人程式員 " 水平相當。
之後經歷幾年發展，如今面向普通程式員的 AI 工具再次迎來顯著改進。今年 9 月，OpenAI 發布了最新版本的 ChatGPT。它能夠以不同于以往版本模型的方式計算答案，特别是在代碼編寫方面表現更佳。谷歌的 AlphaCode 和 GitHub Copilot 等工具能夠針對特定目标生成代碼片段，還可測試 / 優化現有代碼并查找 bug。
開發者們也紛紛上報了更加有力的證據：軟體開發者社區 Stack Overflow 在今年 5 月組織了一項涵蓋 6.5 萬名開發者的調查，其中約 60% 表示自己曾在年内使用過 AI 編程工具。
但也有人覺得 AI 技術的發展并不會宣告編程崗位的終結。麻省理工學院計算機輔助編程小組負責人 Armando Solar-Lezama 就一直在思考如何持續提升編程工作的自動化水平，他認為 AI 工具仍然缺乏很多哪怕初級程式員就必須具備的技能。例如他的研究表明，像 GPT-4 這樣的大語言模型無法真正理解自己在用代碼解決怎樣的問題，有時還會犯下極其荒謬的錯誤。
他指出，" 説起更基礎的技能，包括知道如何推理一段代碼、如何在大型系統中追蹤 bug，這些都是當前模型所無法實現的用例。"
然而，AI 科技确實正在改變軟體的開發方式。一項研究發現，AI 編程助手能夠将開發人員的生產力提升 20%。谷歌公司 CEO Sundar Pichai 在最近與分析師的電話會議上表示，該公司超過四分之一的新代碼現在由 AI 生成，只是還須人類工程師進行審查和批準。
與歷史上一切關于自動化的讨論一樣，人們傾向于用兩種方式預測這波變革趨勢的結果。Solar-Lezama 認為 AI 工具對于編程從業者來説是件好事，畢竟随着編程門檻變得越來越低，我們就能開發出更多、更好的軟體產品，用它來解決以往不值得用程式解決的問題，大大提升整個社會的運轉效率。
但另一種觀點則是 "現實情況相當嚴峻。" 在線編程教學服務商 Codecademy 的聯合創始人 Zach Sims 坦言，如今編程培訓班畢業生們的就業前景頗為堪憂。
招聘：GPT 程式 " 猿 "
需要澄清的是，Solar-Lezama、Sims 乃至本文撰寫中采訪過的幾乎所有技術從業者，仍然對學習編程技能持肯定态度。 只是有些人認為這更類似于小學生學習四則運算：意義更多在于理解其原理，而非憑手動運算謀生。換言之，這是在為學習更高級的數學知識打下基礎，其本身的應用意義已經不大。
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 工具的應用，對于銀行和保險等行業中前五大頭部企業的新人程式員有何影響。
他表示，"GPT 程式「猿」的説法正反復出現。新人們覺得自己現在只能接觸到一些零散的任務，并且會借助 AI 相關工具來完成。"
在調查當中，他發現不少新人程式員連這樣的機會都沒有。由于 AI 生成的代碼充斥着各種錯誤，沒有多年開發經驗往往很難發現，因此高級開發人員寧願自己去修改由 AI 生成的代碼，也不願把工作交給新人程式員。
Beane 還觀察到，其他正在被自動化改造的崗位也面臨着同樣的挑戰，比如外科手術和财務分析：初學者需要更多的知識積累才能真正上手，但幫助他們建立這種專業知識的工作機會卻越來越少。
曾有一段時間，對于像 Rendon 這樣沒有接受過大學教育且缺乏從業經驗的人們來説，掌握基礎編程技能是進入科技行業的首選敲門磚。但未來，新人程式員們可能需要掌握更廣泛的技能、接受更多培訓才能真正工作。他們恐怕要更深入地理解自己編寫的代碼要如何在更廣泛的系統當中運作——但能做到這一點，還叫新人程式員嗎？
科技人才招聘公司 Mondo 的總裁 Stephanie Wernick Barker 表示，針對業務問題制定戰略也成為愈發重要的一項能力，" 所以大學學位仍然是王道。"
換句話説，軟體工作當中發生的最大變化，可能并不是 AI 取代了軟體工程師，而是讓新人們更難以成長為合格的軟體工程師。
從學習編程到學習 AI
在充斥着陳詞濫調的求職建議當中，" 學習編程 " 已經逐漸轉變為 " 學習 AI 技能 "。
麻省理工學院、康奈爾大學、西北大學、哥倫比亞大學等眾多高校紛紛推出了自己的 AI 認證資質。Rendon 參加的編程培訓班 Fullstack Academy 最近也開設了為期 26 周的 AI 與機器學習課程。博思艾倫和摩根大通等公司，則開始向員工提供免費的 AI 課程。
根據 CompTIA 的數據，最受歡迎的 AI 職位包括 " 機器學習工程師 " 和 "AI 工程師 "。這些招聘信息中列出的部分技能包括 " 部署和擴展機器學習模型 "，以及 " 大語言模型訓練、版本控制、監控及部署流程自動化 "。
如果沒有數學或者編程背景，新人們顯然不可能快速掌握這些技能。
其他一些 "AI 技能 " 則更令人難以把握。微軟和 LinkedIn 最近對 9000 多名高管開展一項調查，其中 66% 的受訪者表示他們不會雇用沒有 AI 技能的人，但卻説不清這些所謂 AI 技能究竟是什麼。
而盡管技術發展迅速，但 AI 到底能完成哪些任務也仍然存疑：不同的人可能對此有不同的理解，但大家普遍認為 AI 可能還需要幾年甚至幾十年才能基本在功能性上與人類大腦持平。
風險投資人 Robert Wolcott 在西北大學凱洛格管理學院和芝加哥大學布斯商學院教授商業課程。他向焦慮的父母們建議稱，最好讓孩子們學習自己感興趣的東西，哪怕是古代建築研究——當然，統計學、會計學和計算機課程也是必須掌握的。
Ganesan 強調，"最重要的，永遠是掌握學習能力。"
全球技術服務公司 World Wide Technology 的首席技術官 Mike Taylor 則帶來一份更加直白的技能清單：" 掌握解決問題的能力 "、" 樹立商業敏鋭度和價值觀 " 以及 " 培養清晰且有説服力的溝通技巧 "。
然而與 " 學習編程 " 相比，他們的建議顯然不那麼容易付諸行動。對于剛剛從 Fullstack Academy 畢業的 Rendon 來説，接下來的道路可謂一片迷茫。由于一直得不到編程崗位的面試機會，他只能回歸建築行業。随着項目結束，他再次被解雇。在今年 8 月初結束了采訪之後，他正在認真考慮新的選項。Rendon 報名參加了大學課程。在第一堂計算機科學課上，教授向他講述了計算機的發展歷程。這與編程培訓班完全不同。Rendon 感慨道，" 這種更成體系的教學方式，似乎讓我看到了新的希望。"
寫在最後
AI 浪潮下，美國編程培訓與 IT 從業者面臨的困境并非孤例。在中國，IT 培訓行業同樣經歷了從輝煌走向迷茫的轉折，深圳便是一個典型的縮影。這座中國科技之都曾是無數人進入編程行業的理想起點，培訓班遍地開花，學員數以千計。然而，如今深圳的碼農培訓班正逐漸走向沒落。
據 " 深圳微時光 " 報道，過去的深圳 IT 培訓班盛況空前。培訓機構一次性開設十多個班級，教室内人頭攢動，"360 行，行行轉 IT" 的口号吸引了大量轉行者和想要深造的人。那時，企業對技術要求相對寬松，初級開發崗位充足，培訓班的就業率一度接近 100%。
然而，随着市場的飽和和 AI 技術的崛起，這一切已不復存在。如今的許多培訓機構運營舉步維艱，班級規模明顯縮小，學員就業率也大幅下降。即使是擁有本科或碩士學歷的科班學生，在完成培訓後，依然面臨着難以找到對口工作的風險。
AI 技術的普及進一步加劇了這種困境。國内越來越多的企業開始使用代碼生成工具優化生產力，大量技術含量較低的開發任務都實現自動化。相比招聘初級程式員，企業更傾向于依賴熟練使用 AI 工具的開發者，這些工具不僅能夠快速生成代碼，還可以優化和調試，大幅降低成本。
AI 不僅改變了代碼的編寫方式，也在重新定義程式員的職業路徑。對于那些希望通過培訓班實現職業躍遷的人來説，這條路變得更復雜，也更加充滿挑戰。
