谷歌裁员千人,搅动硅谷!终身编程终结,我们何以苟活?

2024-01-16 17:52

本文主要是介绍谷歌裁员千人,搅动硅谷!终身编程终结,我们何以苟活?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

新年第一个月,硅谷爆发了新一轮裁员潮。在这波浪潮中,有消息称谷歌计划裁员千人,另有Meta、Unity、Discord等多家公司也陆续放出了裁员的消息。就当前的就业环境来说,技术人员似乎面临着极其严峻的考验。

过去的一年间,生成式AI发展迅猛。AI在代码能力上的飞跃让人在心生期待的同时也不免怀有忧虑。AI带来的生产力变革必然会降低科技公司对于初级程序员的需求,再加之经济周期下行的大背景,招聘市场的饱和也并不令人意外。那么,在充满着变数的又一次技术浪潮下,如何应对,如何求存,成为了这一代程序员必须直面的命题。本文作者站在一线的视角,给出了如下参考。

在写这篇文章的时候,焦虑、热情、恐惧等诸多情绪萦绕着我。作为一名程序员,我总是被这些情绪裹挟。但在相当长的时间内,它们从未如此混乱交织。

我的工作给了我一定的安全感,我的公司保持着一种可持续的商业发展模式。尽管如此,我的情绪波动是真实存在的。尤其是在经历了动荡的2023年后,我不得不审视生成式人工智能的发展将会给工作和生活带来的变化。

作为程序员,我们需要用一种非理论的、聚焦现实的心态来应对这一挑战。如果要定义这种心态,我想到的是下面这三条准则。

1、准备好学习

在软件领域,曾经有一段时间,学习是令人兴奋的。这意味着要修补人类可读的语言(Java、C++ 和 .Net),同时要有足够的速度赶上硬件,解决有趣的问题并告知全世界。

然后,在2010年之后的十年里,在见证了Javascript、Python的崛起以及移动设备的普及后,编程与技术逐渐脱钩,开始向业务紧密靠拢。敏捷文化不是这一转变的原因,但肯定促成了这一转变的实现。

纯粹的技术主义者开始被贴上过时/僵化的标签。年龄歧视逐步占据上风。编程语言之争日趋泛滥,还时常促成某些百万星级的不成熟的框架的诞生。

在那段时间里,学习的意义被弱化,沦为一种必须在短时间内收获速成的必需品。而到了当下这个时代,学习成为一种必须履行的义务。

“准备好学习”虽然是老生常谈,但没有它,任何关乎决心的愿望清单都会显得空洞。因为“学习新东西”在不同的阶段有不同的意义。

在有生之年,每当一个程序员提到学习时,都会有不同的意义:

  • 当尝试学习一门新语言时,学习意味着熟悉新的语义并将它们与已知的旧语义相关联。如果这是程序员的第一语言,那么相关性将与现实世界相关。如果这是他的 N+1 种语言,则相关性将与他的第(1...N)的语言有关。
  • 当学习一个新的架构时,如果没有合适的文档,之前的所有学习都会失效。这是因为大脑依赖于心智模型,而新的架构会强制创建新的模型。仅由 API 组成的后端现在还包含一个处理加密的安全层,反之亦然。
  • 当程序员适应新工作时,学习意味着熟悉具有不同智力、出身、角色和权力结构的人。对于书呆子来说,这可能比普通人驾驭新环境要困难得多。没有脚本可以成功做到这一点。你必须边做边学,每一个错误不仅会带来新的学习内容,还会带来意想不到的职业成果。

这些都不难。但仅仅需要做好纳新、除弊和适应的准备就可以区分出珍珠和鱼目。

在任何时候,如果你的周围人(同事和上司)觉得你还没有准备好适应新事物,你就有可能失去你的职位或者声誉。

在当今的编程环境中,根本没有余裕松懈,即使是为了重用你之前学习的内容。

如果你想创建一个可重用的组件来使当前的功能集变得很酷,那么当然可以。但不能保证它会在6个月内变得毫无用处——你将被迫为不理解你痛苦的产品组织创建一个新的工具。

2、准备好被替换

生成式人工智能的时代即将到来。虽然还没有出现大规模的解聘现象。但它对底线的影响是相当明显的。在像 Upwork 这样的平台上,你就可以看到撰稿人和设计师的岗位和收入在大幅下降。

我有一个非常理性的老板,他觉得GenAI不会很快取代程序员。他对GitHub Copilot的立场如下:

我们的代码太糟糕了,人工智能甚至无法理解掌握它。这就是我们应对机器崛起的机制。

ChatGPT 发布后,我与他进行了一次有趣的对话,彼时他认为我们不会被GPT取代。

在接下来的3个月内,公司高管们参观了我们的办公室。他们说我们的CEO正在与 OpenAI 领导层保持联系。他们正在就通过Azure来大规模利用GenAI进行谈判。此外没有透露其他细节,但最有可能的落地领域是客户服务聊天机器人。

我们感觉更安全了。

然而,会议结束后不久,谣言四起。一些团队的开发人员可以访问 GitHub Copilot,在那里他们可以评估 GenAI 如何让他们的工作生活变得更好。

在芬兰,这并不令人难以置信。毕竟,在这里,工作与生活的平衡胜过一切。如果开发人员能够在1个月内推出一项功能,而不是惯例的3个月,并且能够在下午3点下班,而不是往常的5点,谁会不高兴呢?

可一旦交付上市带来的利润显而易见,老板们还能视若无睹吗?如果是,那么同样的问题可以再问问投资者们。

不可否认,GenAI 有时会因为幻觉问题显得很蠢。但开发者同样如此。管理者能够区分这两种愚蠢行为吗?我们能否相信他们能够量化这两种愚蠢行为,进行比较,并选择从长远来看危害更小的一种?

如果你无法被取代,你将被迫与你的新助手——AI一起工作。不管你喜欢与否,你都不能解雇它,尽管它是个新手。你必须驯服它,并“对抗”它的抵抗。基本的经济假设是,它对公司的成本远低于你——一个以各种可能的方式获得产品所有权但拥有少量股票的人。

在冲突时期,你收到的只有来自HR的苦乐参半的判断:“也许,你面临着适应环境的挑战——找到最适合你的新事物,不是吗?”雪上加霜的是,他们还会继续:“我们非常渴望帮助您找到新的冒险。我们为您注册了这个新的基于AI的工作配对网站,前3个月免费!”

3、沿着价值链移动

我的一位同事厌倦了无休止的办公时间、不断变化的项目和难以学习的情况。此外,无薪加班,以致于没有时间陪伴家人,更让他感到恼火。

有一天,他辞职了。

几个月后,他创建了一家公司,为我们公司提供礼宾服务,主要是为员工提供代理协助服务,比如预订航班、预约医生、申请液化气瓶更换、新开银行账户、重新签发护照申请等等。“只需签署我们为您提供的表格,我们将代表您提交。”

在无纸化还不是流行词、繁杂琐事需要面对面进行的时代,这类服务无疑是一个福音。

由于这项服务属于员工福利,所以我们公司代表我们支付了费用。为什么?因为它节省了员工作为请假理由的无数时间(经理无法拒绝)。

还有一个故事。我有个朋友在银行工作,不过长久以来他已经厌倦了累人的营销工作。我一直劝他辞职,去探索一个有影响力的营销职业。他一直说那不是他的菜。

有一天,他给我带来了一个想法。“我们的银行需要大量客户表格来进行KYC程序(注:一种核实客户身份,管理银行风险的程序)。大多数时候,银行工作人员都忙于处理这些琐事。我打算成立一家公司来处理这件事,并向我引进的每个客户收取高额费用。”

我觉得这太棒了。因为这个项目不涉及营销工作或用户获取。他只要建议他的银行同事将新的银行客户转向他。然而银行将变得完全依赖他。

后来我知道,他因为资金不足,招不到足够的人手,只好打消了这个念头。但不可否认,这的确是一个很棒的点子。

我不知道管理层如何区分“向价值链上游移动”和“向价值链下游移动”——但上面两个例子讲述了适合不同用例的故事。许多技术创业者都以这样或那样的形式开始——是否与他们当前的雇主合作另当别论。

4、结论

希波克拉底曾说:非常时期就得采取非常措施。

程序员通过自动化“消灭”了很多工作:数据录入员、电话推销员、银行出纳员——这个名单是无穷无尽的。当我搜索“被程序员淘汰的工作”这个词时,谷歌给了我一个被AI淘汰的工作列表。

与其他工作相比,程序员面临的“被抹杀”的速度和程度都要高得多。人工智能领域看起来有一线希望,但这种情况不会持续太久。它可能会成为其自身发展的牺牲品。当涉及到大模型的功能时,同样是响应随机的人类查询,与自然语言生成相比,代码生成要容易得多(而且 GPU 方面更便宜)。

一个人必须始终学习足够深入,以使他/她当前的交付有用且有价值。与此同时,我们必须时刻为市场转变做好准备。终生从事编程的日子已经结束了。   

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