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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（第3页）

?t公司：追求效率和成本最优，会选择新技术。

?t老程序员：既得利益者，投入过多时间在旧技能上，转型成本高。

?t年轻程序员：学习成本低，更容易掌握新技术。

这就形成了一个“技能替代博弈”：当市场上有大量愿意学习新范式的年轻人时，企业的最佳策略是用低成本的新劳动力替换高成本的旧劳动力。

因此，老程序员即使经验丰富，也会因为“不再是最佳选择”而被边缘化。

?

六、结论

?t老程序员失业的根本原因，在于技术范式的切换：从线性编程到非线性大模型，就像当年从过程式到oop一样。

?t本质上，这是人力资本贬值与创造性毁灭的结果。

?t但并不是所有人都会被淘汰，关键在于能否快速转换思维，从“写逻辑”转向“调模型、管数据、做工程化”。

一句话总结：

大模型编程是一场革命，不是因为它更复杂，而是因为它让机器学会了“自己写规则”，从而颠覆了传统程序员的价值结构。

?

你提的这个观点很有意思，其实就是把

程序员失业

和

编程范式的演变

联系起来理解。我帮你梳理一下其中的逻辑，并加上博弈论和经济学的角度来展开分析。

?

1.

线性程序

→

非线性程序的分水岭

?t传统编程（老程序员熟悉的

c、pascal、fortran

等）：大多数是过程式线性逻辑。写一个功能就是一步一步执行，像流水线一样。

?t结构化编程

→

面向对象编程（2000年前后）：这是第一次大的范式转移。程序员需要理解“类”“继承”“封装”“多态”等抽象概念。很多老程序员不会转型，所以当时确实有一批人被淘汰。

?t机器学习、大模型编程：表面上还是「前向传导」这类矩阵乘法（线性代数），但真正的革命点是：

?t引入激活函数（非线性）

→

打破线性不可分的问题，使神经网络可以拟合复杂关系。

?t引入偏置项

→

模型具备“平移”能力，不再死板。

?t于是，一个神经网络的每一层不再只是简单的函数调用，而是能逼近任意复杂函数。这是质变。

所以，大模型编程与传统程序员写的“死逻辑”程序不同：它不是精确的

if-else

流程，而是“学习”出来的映射关系。

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