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如何建立学校网站,怎样让自己网站的文章被百度收录,应该如何做营销型网站,seo站长工具综合查询就在刚才#xff0c;AWS CEO Matt Garman 站出来说了一句看似“反潮流”的话#xff1a;别急着用 AI 换掉初级开发者。理由听上去也很合理——他们更懂 AI、成本更低、而且是未来的人才储备。破天荒#xff01;这一次#xff0c;硅谷难得没有在吵着“让AI取代程序员”。就在…就在刚才AWS CEO Matt Garman 站出来说了一句看似“反潮流”的话别急着用 AI 换掉初级开发者。理由听上去也很合理——他们更懂 AI、成本更低、而且是未来的人才储备。破天荒这一次硅谷难得没有在吵着“让AI取代程序员”。就在刚才AWS CEO Matt Garman 站出来说了一句看似“反潮流”的话别急着用 AI 换掉初级开发者。理由听上去也很合理——他们更懂 AI、成本更低、而且是未来的人才储备。在一档采访节目中Matt 直言不讳地表示企业不该把“裁掉初级开发者”当成 AI 时代的降本捷径。他给出的判断很直接初级开发者反而是对 AI 工具最熟的一群人。AWS CEO别急着用 AI 换掉初级开发者过去两年来尤其是AI Coding赛道大行其道的现下“程序员被AI替代”似乎已经成为板上钉钉的事情。而国内外不少知名技术大佬也曾警告这一趋势。就在这样的背景之下终于有人站出来公开反对这种看似“很省钱”的做法用 AI 替代初级工程师。在 The Big Interview 节目中AWS CEO Matt Garman 直接开怼把初级员工换成 AI是他听过“最愚蠢的想法之一”。有一种想法是干脆把所有初级工程师、所有初级员工都替换掉只留下最资深、最有经验的员工再配上一堆智能体。这种做法迟早会自我崩塌。如果你没有在构建人才梯队没有培养、带教初级员工我们往往发现很多最好的想法恰恰就来自这里。对于任何想做长期公司的组织来说这都是一个根本无法成立的选项。同时他也谈到了自己如何看待 Agentic AI 在未来几年真正改变工作方式的路径。他给出的三个核心理由。理由一初级开发者往往比资深员工更懂 AI 工具Garman 的第一个判断很现实“第一根据我的经验很多最初级的员工反而是最熟练使用 AI 工具的人。他们最知道如何把这些工具的能力榨干。”原因并不复杂。刚毕业的开发者是和新技术一起成长起来的一代人。他们在学校、实习阶段就已经接触并使用 AI 编程工具愿意尝试新功能、探索捷径、研究如何和 AI agent 高效协作。2025 年 Stack Overflow 开发者调查显示55.5% 的早期职业开发者每天都会在开发流程中使用 AI 工具这个比例反而高于资深开发者。来源Stack Overflow他们对新工具的熟练度直接转化成效率。相比之下很多资深开发者已经形成稳定工作流迁移到 AI 辅助模式本身就需要时间。甚至有研究指出超过一半的 Z 世代员工正在反向帮助资深同事提升 AI 技能。多说一嘴Django项目作者Simon Willson 也曾发表类似的观点。他发现初级开发者使用AI工具频次更高理解更深。理由二初级开发者本来就不是省钱的“主要杠杆”第二点Garman 把账算得很清楚“第二他们通常是公司里成本最低的一群人。刚毕业薪资也相对较低。如果你真的是在做成本优化他们并不是最该被优化的对象。”初级员工的薪酬和福利成本本来就不高裁掉他们带来的节省十分有限。从纯财务角度看这并不是一笔聪明的买卖。更现实的是真正有效的成本优化从来不是只盯着某一个人群而是审视整个组织结构和支出结构。有数据表明约 30% 的公司在裁员后不但没有省钱反而因为返聘、重组、效率下降等问题整体成本上升。理由三没有初级开发者人才管道会断裂第三点是长期会反噬公司自身。“第三这件事迟早会反噬自己。如果你没有在培养人才管道没有带新人、教新人我们经常发现很多最好的想法正是从这里来的。”可以把公司想象成一支运动队如果你只留下老将从不招募新人那当老将退役时谁来接班应届毕业生带来的不仅是人力更是新的思维方式、最新的技术视角、强烈的学习和创新动机。更重要的是他们构成了公司未来的中坚力量。如果一家企业长期停止招聘初级开发者本质上是在主动切断自己的内部晋升通道。时间一长就会发现无人可培养、无人可提拔、领导层开始断层变得“青黄不接”。Deloitte 的一份报告也指出技术类岗位的增长速度预计将达到美国整体劳动力增长速度的 约两倍。如果缺乏持续进入的初级技术人才企业很可能在未来几年遭遇真实的人才短缺。图片AI不会导致大规模失业很多读者可能会跟小编的第一反应一样这是不是出来发表“替员工说话”政治争取的言论来了还真不是。作为全球最大云计算平台之一的负责人Garman 从众多客户那里观察到企业真实使用 AI 的方式。也正因为如此他反而更警惕短期的效率幻觉可能会给公司留下长期的结构性伤害。此外Garman 也没有否认AI给软件开发带来的冲击“你的工作一定会改变。”但他判断AI 会同时提升公司和员工的生产力。当技术让一件事变得更容易人们往往会想做得更多——更多软件、更多产品、更多市场、更多客户。开发者的角色会持续演化写代码只是其中一部分。更快学习新技术、理解系统整体价值将成为基本能力。这也呼应了 Geoffrey Hinton 的判断计算机科学专业依然重要。扎实的基础能力正是未来高价值岗位的入场券。Garman 最后的判断很明确从中期到长期来看我非常确信AI 最终创造的工作机会会多于它最初取代的那些。AI 会改写路径但不会替你走完这条路。企业如果现在就把“培养新人”这件事丢掉几年后很可能会发现自己无路可走。评论区已经沦陷每次讨论AI与程序员评论区总是刹不住闸。这一次更是可以用“沦陷”来形容了。不管是Hackernews还是Reddit上都似乎可以看到“争议”外溢出了屏幕。其中小编注意到高赞评论里主要集中在“初级程序员和资深程序员”问题发现的能力上。一位网友这样评价初级程序员很勇敢往往可以问出一些虽然“愚蠢”但又很又很本质的问题。这些“用人工智能取代初级员工”的观点忽略了一点初级员工的主要职责从来都不是廉价的键盘手。他们是组织里唯一可以问“愚蠢”问题而不用担心丢脸的人而这些问题往往是让你意识到自己抽象概念是无稽之谈的唯一信号。这位网友继续解释AI的作用在于消除初级开发人员许多令人尴尬又枯燥乏味的工作比如在 Stack Overflow 上盲目搜索合适的 API、编写冗长的样板代码、以及因为缺少导入项而耗费数小时。如果一个还算不错的模型能够帮他们缩小搜索范围那么他们就可以把更多的时间花在“我们的系统是如何运作的”上而不是“我们代码中 for 循环的用法”。如果你采用这样的架构然后决定“太好了现在我们完全不需要初级员工了”你基本上是在说你想要一家没有记忆、没有人才培养体系的公司——只有一群不断缩小的资深员工争论战略而没有人真正成长为他们那样的人。这显然是一种公司文化的问题。很快就有网友反驳也有很多资深程序员不怕丢面子这反而是资深者的特质。总之争议点似乎开始变成了资深与老鸟特质的大讨论了。当然Reddit上的也有很激烈的讨论。甚至不少AWS前员工表示现在技术管理上出了一些方向变化。有一位网友描述了一个细节他们和 AWS 共建“创新中心”过去是一起写系统、拆架构现在变成了不管你需要什么推上来的永远是 AI 工具。而真正能解决问题的方案反而要靠工程师私下互相补课。相信这个争议依旧会持续很久。毕竟更多人担心的其实是另一件事当技术公司采用各种 AI 工具之后组织本身是不是也在丧失必要且珍贵的技术判断力谁还在真正为工程结果负责如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量