因为 ChatGPT，未来十年中国会新增五亿程序员

我听过的最不可能的预测是「ChatGPT 会取代程序员的工作」。

恰恰相反，因为 ChatGPT 等工具的出现，我断言未来的十年里，中国新增 5 亿以上的程序员。

程序员的效率提升一直在飞速进行

有人说因为 ChatGPT 可以写程序了，所以程序员要失业了。但是，在程序员的世界里面，生产效率一夜提升 100 倍的事情几乎天天都就会发生。

比如，最早用 C 语言写程序的时候，大家就是调用系统库里面的各种排序算法（比如 sort ）来排序，而不是自己写冒泡排序啥的。函数库里面的每一个函数，都是以前的程序员的努力的结晶，自己调用就是效率提升。就连最简单的一个随机数发生器，一个哈希算法，或者一个简单的平方根函数，要是自己写，对大多数人来说，没个一周半个月搞不定吧。

以前需要写一个月的前端代码，用 React， Vue 这样的前端框架可能一个小时都不要。整个程序员的世界都是封装一个个的程序库和框架，用 PIP 或者 NPM 像 App Store 一样的机制，全球大协同，效率一直在 100 倍、 100 倍的提升中。ChatGPT 只是最近的一次提升而已。

效率越高的行业从业者越多

那么，每一次效率的百倍提升，让程序员原来 1 个月的工作 1 个小时就完成了，会带来程序员的大规模失业吗？

我们只要看过去 20 年程序员群体的总人数，到底是上升了还是下降了就知道了。

20 年前，中国的程序员往多里说就十万。如果按「替代」逻辑，每一次效率提以后，就可用更少的人就可以干掉他们原来的活儿的话，程序员人数会从 10 万一路降到 5 个人就够了。实际上是这样吗？现实中，中国现在的程序员群体已经上升到接近一千万。

这就奇怪了。为什么一个行业的效率越高，从业人数越多呢？这个现象是不是很反直觉？

其实很好理解。人和一件事情如果有两种做法 A 和 B。如果，A 做法的效率原地踏步很多年，B 做法的效率每年都翻番，也就是用做法 B，一年以后一个人可以产出以前两个人的成果，4 年后是以前 16 个人的成果，那么做法 B 的从业者的工资一定是做法 A 的人的工资的很多倍。那么，做法 A 的人是不是应该辞掉 A 的工作而加入 B ？

以农业为例。做法 A 是农民自己去犁地；做法 B 是开着农用机械去犁地。当 B 比 A 效率高太多的时候，农民都去当农机司机了。这就导致了表面上的农民失业，农机司机从业者暴增。

我们很多事情都可以用两种方法来做：人手工做或者用信息系统来做。后者在互联网，移动设备的加持下的效率提升有目共睹。那么，用系统的方式完成工作，需求会越来越大，加入的人越来越多，也就是现在程序员越来越多的原因。其实，在程序员的群体人数增加了 100 倍的同时，他们的总体产出可能已经增加了 1 百万倍。

效率越高的行业进入门槛越低

另外一方面，每一次生产效率的跃迁，都会带来从业者进入门槛的极大降低。程序员们千万不要悲伤，觉得自己要被取代。回头看看，我们现在用 Python 这样的高级语言写程序，就是机器语言 到 汇编语言 再到 高级语言升级的受益者。我们不能自己刚进了一扇门，享受了便利，就想法子堵死别人进来的入口。

生产效率的每一次提升，都带来收益明显翻番，进入门槛明显减低的双重吸引力，巨量的人的涌入是必然的。

人人都是程序员

大家也不要觉得程序员的工作多么神秘。

大家看看如下两句话，第一句是 Python 程序，第二句是自然语言。这中间的差异到底有多大？

if(hour == 8) print("该起床了")如果八点了，就告诉我该起床了

唯一的差别是，以前，计算机对自然语言的处理能力有限，不理解后者这种不严谨的说法，只理解前面这种规整的表达（包括引号，括号，等号等约定）。所以，程序员只是一群用更规范的自然语言写指令的人。

如果我们把使用 ChatGPT 等这样的人接接口，用自然语言阐述自己的需求，指挥机器更高效的完成任务的人都叫做程序员的话，我就敢大胆的预测，在未来十年里面，中国会新增 5 亿程序员。这个程序员定义当然没有问题，能让机器按照自己的想法做事情的人，难道不叫程序员吗？如果一定要用汇编语言编程才算程序员的话，现在的程序员一个都能叫程序员了。

只不过，这些新入行的程序员，不见得是以程序员的名义获取报酬。法律程序员我们还是会习惯的称他们为律师；医生程序员还是医生；而秘书程序员还叫秘书。

把程序员作为全职职业的，或许在着 5 亿人中的比例有所下降，就如同智能手机催生出了 10 亿的摄影师一样。只是我们在发朋友圈的时候，已经忘记了这我们做的事情曾经是一份专门的职业。

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