Gemini对于未来就业的分析

在可见的未来，AI 不会完全“取代”你的工作，但它会极大地“重塑”你的工作方式。

1. 哪些部分会被 AI “吃掉”？

凡是高重复性、逻辑单一的低熵值工作，正在迅速被 AI 蚕食。基础代码编写 ，比如写一个标准的 DataLoader，搭建一个基础的 ResNet/UNet 框架，或者写一段数据预处理脚本。这些工作以前可能要花你半天，现在 AI 几秒钟就能生成。你以前可能需要花几小时通读一篇论文才能抓住核心，现在 AI 可以帮你快速提炼摘要、解释公式含义。常见的环境配置错误、维度不匹配（Shape mismatch）等问题，AI 几乎能秒解。这部分工作本质上只是信息的搬运与初级加工，AI 确实做得比人快。

2. 哪些部分是不可替代？

这部分涉及深度思考、物理直觉和复杂系统设计，是目前的大模型（LLM）很难触及的。

AI 的强大止步于执行，而无法触及洞察。AI 懂代码，但它不懂“物理”，更不懂现实世界的复杂性。它始终是基于理想化数据训练的产物，面对现实场景中千奇百怪的“脏数据”和长尾分布的 Bad Case，AI 给出的通用方案往往显得脆弱且缺乏鲁棒性。作为人类工程师，你的价值在于对数据的敏锐直觉和对物理本质的理解——你需要去分析为什么模型失效，去针对性地“调参炼丹”，去设计能够处理极端边缘案例的预处理流程。此外，AI 擅长的是基于概率的“模仿”与“插值”，它能写出 Transformer 的代码，却无法凭空根据特定的算力限制和业务痛点，发明出一种全新的、高效的架构。这种从无到有的顶层设计能力，是“制造”与“创造”的根本区别。

总结

未来的算法工程师，更像是一个技术主理人。过去，你 80% 的时间在写代码、改 Bug，20% 的时间在思考。未来你 80% 的时间在设计算法逻辑、阅读前沿论文、分析极难的 Case，而把写代码、写文档、做基础测试这 80% 的体力活丢给 AI。你不会被 AI 取代，但你会被善用 AI 的人取代。