如何看待未来底层程序员面临的结构性失业风险

清醒点，不是底层程序员，而是大部分人都将经历的“结构性失业”，这是一场不可阻挡的机器替代人工的生产力革命，应对办法是抓住渗透率提升的时代红利。

一点点来说。

从古至今，人类社会的发展有个基本的条件，就是人（劳动力）本身是生产的要素之一，只不过以前是农业，而现在是工业。

未来，机械化和AI逐渐替代人工，大部分人不再作为“劳动力”而存在，有人说，这不是正好将人们从“生产”中解脱出来，走向了共产主义吗？

但，“共产主义”实际上是一个终极形态。

而过渡形态中，大部分人对生产活动没有贡献，其存在却会消耗资源和成本，如果不能妥善的安置，甚至会带来冲突和动荡。

所以一个可能的解，就是通过各种廉价的AI产品、奶头乐来安置这部分群体，给予他们一些看上去的“工作”，但相对机器的工作来说很可能没有实际价值，创造的反而是“成本”。

因此，还需搭配另一种措施双管齐下，细心的读者能推导出来，就不在文章里说了。

40%-50%甚至更高比例的人口脱离了生产，必然会带来产业上天翻地覆的变化。

这意味着过去很多产业不再有需求，所以会逐渐消失；而一些新的需求会被创造出来，相应的产业会应运而生。

这种变化是颠覆性的，我们已经站在了变革的清晨。

过去的经验、思维会被打破，必须更有力度的跟上时代，拥抱变化。

首先，要明确一个基本原则：

在变革的清晨，绝大多数人没有算力去把握“长期”，所有对长期的判断都可能是一种“妄谈”。

因此，把握“短期”，先捞一把再继续观察蛰伏会成为“核心策略”。

目前没有什么办法能把握绝对的优势，普通人能做的只能是尽力延缓自己“跌落”的速度。成为“后一批下岗的人”。

谈两点把握“短期”，拥抱变革，成为时代弄潮儿的思路：

第一条：

抓住AI渗透率快速提升的红利期和时间差，利用AI不断降维打击人力赚快钱。

比如最近爆火的倒卖ChatGPT账号。

举内容行业的例子，就是在ChatGPT尚未普及之前，借助ChatGPT等AI工具，快速生产大量内容作品，进行信息轰炸，赚取流量收益。

我之前在《羊了个羊的镰刀大法》中写过，内容行业最大的问题是不确定性，你不知道哪篇内容会突然爆火。

所以，内容行业从业者的最优策略，是采取R策略，用高频对抗概率。

过去，高频是很难做到的，因为内容创作者的精力和产能是有限的，很难做到高频的生产内容，特别是优质内容。

但注意力经济的时代，如果你不够高频，就会被甩下马，阅读量下滑，粉丝粘性下降，意味着商业价值的降低。

越来越多的大V搞工作室，养代笔写手，降低内容深度，就是这个原因。（另一个原因则是，降低内容深度，受众反而可以更广，更下沉，商业价值更高）

但ChatGPT可以将内容的生产成本降的足够低，使快速高频的信息轰炸成为可能。

另一方面，ChatGPT生产的内容，虽然不够优质，但对于中低端下沉市场已经够用，而把握住中低端下沉市场，就已经把握住了最大规模的群体。

只需稍微润色成更“爽文”，更“情绪刺激”的文风。

利用ChatGPT等AI工具，内容工作者可以多做几十甚至几百个号，并且日更。

快速攫取流量收益。

这将会对反应较慢的普通内容创作者、以及只能够生产ChatGPT水准创作者形成降维打击。

总结一下这条思路，说人话就是“打不过就加入”，帮助AI提升渗透率，革其他普通写手的命，并在这个过程中分一杯羹。

其他行业同理。

这就叫抓住时代红利。

第二条思路则是：

正面迎接AI挑战，努力提升自身专业水平，做AI暂时无法取代的存在。

还是以内容行业为例：

道高一尺魔高一丈，在AI内容的疯狂信息轰炸中，人们最终会陷入信息焦虑和迷茫，难以分辨信息的真伪。

这时候就需要比AI内容更深一层的优质内容，来帮助人们进行分辨、总结和升华。

这就是一种新需求的创造过程。

这个时候卓越的人类内容创作者又有了阶段性的优势。

当然，优势是阶段性的，不排除这部分内容也会渐渐被AI替代，需要启动下一轮升级。这是一个攻防不断交替的过程。

还是那句话，目前看不到一劳永逸，绝对优势的策略。

当然，这种提升自身专业水平，拒绝陷入流水线、模板化状态，本身也必须建立在拥抱技术和效率上，才能真正做到不被AI取代。

例如，通过ChatGPT等高效率AI工具，快速检索信息，补充知识。将AI当做老师，利用它们学习英语、外文文献，甚至自学编程。

第二条建议，可以简单概括为：“师夷长技以制夷”。

当然，这两条建议并不冲突，完全可以两条腿走路，并且跟紧变化发展，灵敏地嗅到新的机会，并及时下注。

与其焦虑恐惧，不如行动起来，积极应对现实。

毕竟，危机总是危中有机，革命也总是有人被革命，有人革别人的命。

Python的底层语言是C。大多数高级语言都是在C语言的基础上开发的，比如Python、Java、C#……，这些的底层都是C。

Python是一种广泛使用的解释型、高级编程、通用型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于1991年。可以视之为一种改良的LISP。

Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法。相比于C++或者Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序，该语言都试图让程序的结构清晰明了。

与Scheme、Ruby、Perl、Tcl等动态类型编程语言一样，Python拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。

Python解释器本身几乎可以在所有的 *** 作系统中运行。Python的其中一个解释器CPython是用C语言编写的，是一个由社群驱动的自由软件，当前由Python软件基金会管理。

底层代码是指被封装好的代码，底层代码写的就是比较原始，比较基础的代码。底层代码编写是非常接近机器的编程，使用底层开发语言（如C或汇编）。这与使用高级语言（例如Python，Java）的程序员进行编程不同。

对于java来说，底层代码一般是指框架的实现代码，这些代码一般都是一些常用代码或比较接近于原始的代码，这些代码封装好，可以方便复用和调用。而对一些 *** 作系统来说，底层代码可能就是c或者汇编，写底层代码就是做底层开发。比如java的Map类，底层代码实现：

扩展资料

编写底层代码一般要比较深厚的功底，对程序设计，代码涉及的各个方面，性能，耦合度，复用性都要很深的掌握和考虑，熟练掌握设计模式,良好的编程习惯，代码优雅，数据结构，精通各种算法。

很多java框架被淘汰，除了本身有致命的bug外，还有就是有性能更好，使用更方便的框架出现，而这些都是靠底层代码实现来决定的。

参考资料：

学习方法如下：1、首先了解MVC的工作原理 。

2、然后了解thinkphp的命名规范 文档结构 了解三者的使用过程。

3、接着要了解 controller（控制器） 、model（模型） 、view（视图 或者说是模板） 的基本使用方法。

4、开始写代码 做小项目 实现基本的增删改查功能 。

5、再小项目的基础上添加新功能 如分页 ajax 文件上传 缩略图等等。

6、可以把文档里面的代码敲一遍，然后就可以去买一些项目实战之类的书籍，或者看wordpress,thingkphp代码。

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