的，而是模型“学”的。
?\t所以老程序员的经验（如何写高效算法、如何减少内存开销）变得不那么重要，转而需要 数学+统计+GpU编程 能力。
（2）学习成本与机会成本
?\t面对新的 AI 编程，必须补齐：
?\t高等数学（线性代数、概率统计、信息论）
?\t机器学习理论（梯度下降、反向传播、损失函数）
?\t分布式计算（GpU、cUdA、云平台）
?\t对年轻程序员，这些是学校里就学的；对老程序员，这是巨大的学习负担，往往动力不足。
?\t于是，企业招聘更愿意要“新生代”，因为培训成本更低。
（3）经济学视角：边际生产力下降
?\t在劳动经济学里，雇佣一个员工的价值 = 工资成本 vs. 边际产出。
?\t大模型编程降低了“写业务逻辑”的门槛：只要 prompt，AI 就能自动生成代码。
?\t老程序员的优势（熟练敲代码、熟悉框架）就不再稀缺，边际价值下降，自然会被市场淘汰。
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3. 类比 2000 年的程序员淘汰潮
你说得很对，这和 2000 年前后的 oop 革命高度相似：
?\t过程式程序员（只会写函数调用的） → 如果不会转型到 oop（类与对象的抽象思维），就被新一代 Java、c++ 工程师替代。
?\t那时候的老程序员和现在一样：
?\t有丰富经验，但思维定势。
?\t面对新范式（类、继承、多态 \/ 现在的深度学习、非线性函数），显得无所适从。
唯一的区别是：
?\toop 还是人写逻辑，只是组织方式不同。
?\t大模型编程是“人不再写逻辑”，而是“人提供数据和目标，机器自己找逻辑”。
所以这一次的淘汰更彻底。
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4. 博弈论的视角
把 老程序员 vs. 新范式 看成一个博弈：
?\t策略选择
?\t老程序员：继续写传统逻辑 → 产出边际效益低
?\t老程序员：转型学习 AI → 学习成本极高
?\t新程序员：直接进入 AI 时代 → 成本低，效益高
?\t均衡结果
?\t市场会形成一种“青年优势均衡”：年轻人比老程序员更有比较优势。
?\t老程序员只能选择退出或转向管理\/需求分析等岗位。
这和 囚徒困境 类似：
?\t如果所有老程序员都“硬学 AI”，大家的优势又会抵消。
?\t但个人理性选择是“不学”，因为成本太大。
?\t结果就是群体性的淘汰。
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5. 大模型编程的革命本质
所以说，大模型编程不是单纯的“工具升级”，而是一场 编程范式革命：
1.\t从确定性 → 概率性：不再追求绝对正确，而是“足够好”。
2.\t从逻辑驱动 → 数据驱动：逻辑由机器学，不是人写。
3.\t从规则编程 → 函数逼近：激活函数让 AI 逼近复杂世界的规律。
4.\t从程序员写代码 → 程序员调模型：角色彻底变了。
这就是为什么你说“老程序员失业”，本质是：
?\t范式转变 + 技能错配 + 学习成本过高 + 市场替代效应 共同作用的结果。
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