由 AI 生成的文章摘要
AI正在通过需求端和供给端的双重影响加速初级技术岗位的消失。需求端因AI提升生产力而缩减初级岗位；供给端学生因过度依赖AI碎片化学习，丧失深度技术能力，导致人才供给与行业需求脱节。长期来看，这种趋势将扩大技术人才鸿沟。应对之道在于警惕AI依赖，明确其工具属性，保持核心竞争力才能避免被淘汰。
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前几天刷抖音看到很多人在分析 AI 对未来产业的宏观影响，发觉有一个经典观点用在这里很合适：
人们总是倾向于高估新技术带来的短期冲击，却低估其长期影响
基于这个观点，我开始重新考虑 AI 对程序员行业的影响，然后我发现，AI 对我们，尤其是对于初级技术岗位应聘者的影响，远比很多人想象的大得多，甚至可以说，在没有其他因素影响的情况下，随着 AI 的发展，可能会导致初级技术岗位完全消失，靠吃程序员这碗饭逆天改命的阶级跃升通道可能会完全消失。
我觉得 AI 对广义上的软件行业（包括互联网行业）造成的影响要分两部分看待：需求端影响和供给端影响。
需求端影响可能是大部分人都能想到的问题，即因为 AI 可以胜任大部分初级技术工作，AI “赋能”现有员工带来的生产力提升远超招招聘一个新人带来的边际效益，因此企业倾向于缩减初级岗位规模，导致初级技术岗位需求减少。
但是我想说的是，AI 不断进化给供给端（也就是学生，无论是来自社会还是来自大学）带来的影响恐怕更加严重，而且带来的影响可能是非常长远的，这是因为：AI 正在破坏传统式“稳扎稳打”的技术学习路径，强迫使用者产生路径依赖，进而逼迫其采用一种短视频式的碎片化学习方式进行学习，甚至不学习，而这种学习方式造就的所谓技术人员实际上在技术能力上完全被机器替代，成为 AI 的奴隶，而非其使用者
如果你不理解上面这段话，不妨可以想想看，在 LLM 诞生之前你是如何学习新知识，以及搜索技术解决方案的；而在 LLM 诞生后你又是如何做的。显然，由于 LLM 实在“太好用”，这可能会导致大部分学生丧失深度学习完整技术体系的能力：因为他们认为一旦有问题 LLM 就可以回答他们完美无缺的答案，甚至可以让 LLM 帮他们去写代码。
另一方面，对于高级技术人员来讲，他们只是拿 AI 作为研究和询问的辅助工具，在有足够技术知识背景储备的情况下，他们得以指出 LLM 回答中存在的明显问题，或是在实践中发现这些问题，但学生则完全不会这么做，他们只会照单全收，这种过度依赖 LLM 输出结果的趋势是十分可怕的。
结果就是，供给端的绝大部分人会完全失去满足需求端以及社会要求的，进入软件行业所需要的基础能力，进而完全被后者淘汰。
短期内，也许我们还没能看出学生在这种“大模型时代”发生的异变，但是长期来看，几乎可以确定的说，供给端影响可能会深刻改变这个行业的人才供应方式和流向，甚至可能造成严重的人才鸿沟。
首先，虽然上面说的很可怕，但实际上（国内）招聘市场也许并不会变得很恐怖，因为校招对于大部分公司来讲是一个政府的固定计划指标，无论学生的技术能力如何，岗位总量不会有很大的变化，而社招提供的初级技术岗位本来就已经所剩无几，再减少点也不会有很大的变化。
但是，即便如此，我还是要说，无论是初级学习者还是资深程序员，我们都一定要警惕这样的趋势，保住自己的核心优势，这并不是说要完全放弃使用 AI（否则就和因噎废食没什么区别了），而是说要懂得 AI 的边界和了解自身的核心能力。使用 AI，而不是被 AI 使用，保持好奇心，不断提升自己的核心竞争力。只有这样，才能在不断的技术迭代和大时代下保住自己的饭碗，不被淘汰。
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