（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。

    ?

    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：

    ? 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。

    ? 那时候的老程序员和现在一样：

    ? 有丰富经验，但思维定势。

    ? 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：

    ? ooP 还是人写逻辑，只是组织方式不同。

    ? 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。

    ?

    4. 博弈论的视角

    把 老程序员 vs. 新范式 看成一个博弈：

    ? 策略选择

    ? 老程序员：继续写传统逻辑 → 产出边际效益低

    ? 老程序员：转型学习 AI → 学习成本极高

    ? 新程序员：直接进入 AI 时代 → 成本低，效益高

    ? 均衡结果

    ? 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。

    ? 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：

    ? 如果所有老程序员都“硬学 AI”，大家的优势又会抵消。

    ? 但个人理性选择是“不学”，因为成本太大。

    ? 结果就是群体性的淘汰。

    ?

    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. 从确定性 → 概率性：不再追求绝对正确，而是“足够好”。

    2. 从逻辑驱动 → 数据驱动：逻辑由机器学，不是人写。

    3. 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. 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：

    ? 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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    hai