入行Java岗

工作时长不变，现在用AI工作虽然效率高了，但是干的活更多了，感觉大脑一天都闲不下来，还不如之前。

最近看到Andrej Karpathy（特斯拉前AI总监）的一篇文章，感触很深。想和大家聊聊AI对程序员的真实影响。他说Geoffrey Hinton（深度学习三巨头之一）在2016年预测AI图像识别会让放射科医生全部失业。结果呢？快10年过去了，放射科不仅没消失，反而发展得挺好，职位还在增长。这个例子很能说明问题。虽然实验室里AI识别准确率99%，很牛逼！！但是真实场景往往复杂得多：模糊的图像、罕见的病例、需要结合病史判断...AI代替不了医生。就像leetcode刷题和实际开发是两码事。你刷了100题，就真能上手做开发了？答案是否定的。放射科医生的工作也不只是"看片子"...

现在的代码世界里，Java开发的入门门槛正在被AI无情地拉平，那种仅凭熟练背诵Spring注解就能在团队里立足的日子已经一去不复返了。对于职场新人来说，AI让所有人瞬间站在了同一起跑线上，它能瞬间帮你填平技术栈的经验差距，这反而让真正的业务理解和技术选型能力变得更加珍贵。我们不再是被困在重复劳动里的“码农”，更像是一个把控节奏的指挥官，如何审视AI生成的代码质量、如何架构一个高可用的系统，这些无法被轻易算法化的顶层思维，才是我们在职场站稳脚跟的根本。回想半年前刚入职时，面对庞大的遗留代码库和陌生的业务逻辑，那种无从下手的窒息感至今记忆犹新，往往要花上一周时间才能理清个大概脉络。而现在，AI工具就像是一位随叫随到的资深导师，能迅速帮我们定位核心逻辑、解释复杂的依赖关系，这种从“苦力型”探索到“交互式”学习方式的转变，极大地压缩了新人的适应周期。

大厂工资倒挂已经不新鲜了。老员工辛辛苦苦干了两三年，应届生工资比他工资还高一截。这话听着很扎心，但确实反映了一个现实：AI时代正在重构「经验」的价值。以前的工作是线性积累模式：新人犯错 → 老人指导 → 积累经验 → 成为专家 → 经验溢价 这个模型里，时间=经验=竞争力。一个10年经验的财务，处理复杂账目比新人快10倍，这就是壁垒。 AI时代的颠覆但现在AI把这个逻辑打破了：知识获取成本归零 以前学Java要报培训班、看厚书、跟着大佬写代码。现在问GPT就行，它能给你定制化的学习路径，还能实时答疑。新人三个月达到的水平，可能以前要两年。前段时间没上过大学的小哥通过AI工具自学进入了顶级AI公...