Lập trình viên máy tính
Người khác cũng đã xem
Rủi ro tự động hóa đã được tính toán
Rủi ro cao (61-80%): Các công việc trong hạng mục này đối mặt với mối đe dọa đáng kể từ việc tự động hóa, vì nhiều công việc của họ có thể dễ dàng được tự động hóa bằng công nghệ hiện tại hoặc gần tương lai.
Thêm thông tin về điểm số này, và cách tính nó có sẵn ở đây.
Cuộc thăm dò ý kiến của người dùng
Khách thăm trang web của chúng tôi đã bình chọn rằng có khả năng công việc này sẽ được tự động hóa. Sự đánh giá này được hỗ trợ thêm bởi mức độ rủi ro tự động hóa đã được tính toán, ước lượng có 70% cơ hội cho việc tự động hóa.
Bạn nghĩ rủi ro của việc tự động hóa là gì?
Khả năng nào mà Lập trình viên máy tính sẽ bị thay thế bởi robot hoặc trí tuệ nhân tạo trong 20 năm tới?
Tình cảm
Biểu đồ sau đây được bao gồm ở bất cứ nơi nào có một lượng lớn phiếu bầu để tạo ra dữ liệu có ý nghĩa. Những biểu đồ trực quan này hiển thị kết quả thăm dò ý kiến của người dùng theo thời gian, cung cấp một chỉ báo quan trọng về xu hướng cảm xúc.
Cảm xúc theo thời gian (hàng quý)
Cảm xúc theo thời gian (hàng năm)
Sự phát triển
Số lượng vị trí làm việc 'Computer Programmers' dự kiến sẽ giảm 9,6% vào năm 2033
Tổng số việc làm, và dự kiến số vị trí tuyển dụng
Dự báo cập nhật sẽ được công bố vào 09-2025.
Lương
Tại 2023, mức lương hàng năm trung bình cho 'Computer Programmers' là 99.700 $, hoặc 47 $ mỗi giờ
'Computer Programmers' đã được trả mức lương cao hơn 107,4% so với mức lương trung bình toàn quốc, đứng ở mức 48.060 $
Lương theo thời gian
Dung tích
Tính đến 2023, có 120.370 người được tuyển dụng làm 'Computer Programmers' tại Hoa Kỳ.
Điều này đại diện cho khoảng 0,08% lực lượng lao động có việc làm trên toàn quốc
Nói cách khác, khoảng 1 trong 1 ngàn người được tuyển dụng làm 'Computer Programmers'.
Mô tả công việc
Tạo, chỉnh sửa và kiểm tra mã và tập lệnh cho phép các ứng dụng máy tính hoạt động. Làm việc từ các thông số kỹ thuật được xây dựng bởi các nhà phát triển phần mềm và web hoặc các cá nhân khác. Có thể phát triển và viết các chương trình máy tính để lưu trữ, định vị và truy xuất các tài liệu, dữ liệu và thông tin cụ thể.
SOC Code: 15-1251.00
Bình luận
Leave a comment
So its pretty hard to train an ai that can be adapted to every it infrastrcuture. It also is a risk since it would mean giving ai access to 100% of the system, which is a concerning security risk.
One day there may be an ai that can do that, but even then it will require programmers that maintain the ai and check/test code that it wrote since someone will need to take responsbility for what the ai does. And since i cant even gurantee my own code to work at all times in different cases, I sure as hell wont take responbility for some ai code no matter how good the ai is
PR review is getting handled by AI now. Gemini, Copilot, and CodeRabbit are taking over.
Security has always been weak. They just force 2 factor and call it a day. Look at the NPM supply attacks because one guy took the bait on an email.
Please take into account the trajectory of progress rather than the current state of things.
But though AI (= LLMs) has gotten better in the sense of creating more complex outputs, it otherwise suffers from exactly the same problems as early versions: no compositionality, no continual learning, no consistency, and no self-correction.
If you ask it to fix a certain bug fix in a complex codebase, you have a high chance that it also starts to change something completely unrelated. It doesn't really grasp how precisely elements make up the complex whole; instead, it applies pattern-matching, by which it gets misled. You can waste days with AI on what would be a five-minute manual fix.
Also, junior devs' job isn't to churn out mediocre code for generic, long-solved tasks or create the 1000th to-do list app. Instead, they get onboarded and are supposed to familiarize themselves with your codebase to improve it. But you know that "PT" in ChatGPT stands for "pre-trained?" So AI doesn't learn anything new. AI is like suffering from anterograde amnesia.
Anyway, neither apps nor code are like a commodity where "more is better". In the end, the point is to create something new. Otherwise there is not much point: just use an already existing and tested library. And it's exactly the "new" part where AI sucks because it struggles to transcend its training data.
So no, AI is incapable of replacing junior devs.
It would have a lot of immediate positive effects if AI worked like you describe: it would insanely empower open-source projects (often lacking maintainers) to fix all their long lists of bugs or introduce new features. But this is not what we observe at all. Because AI is overhyped and underdelivers.
-> MNCs keep laying off juniors while recording profits. Why? Because they have trained their AIs to do the jobs of 100s of people. Where they needed 100 people, they only need 1 now.
-> OpenAI just hired ex-bankers to develop financial AIs that will eventually replace junior finance professionals in their company. Others are following suit.
-> Salesforce has openly admitted to cutting jobs because of AI. So have many other top companies.
Don't get me wrong, I think AI is way off from completely replacing digital labour. I almost agree with you on most of your points.
But it's getting there, and it's getting there quickly. It's only a matter of time until researchers develop a new system that supersedes transformer models. And judging by the Billions being burned every day on AI research, it's almost inevitable.
I think you'll find the "AI 2027" paper very interesting. Please do have a read. And thanks for your reply :)
Để lại phản hồi về nghề nghiệp này