近来在京西、阿狸、380等互联网大鳄掌门人的迷之抢断下，已经被“996”工作制度压得闯不过气的程序员们集体“造反”了。
有技术人员在著名代码托管平台GitHub上发起了一个名为“996.ICU”的项目，借此抨击互联网公司的超时工作，并得到了大批程序员的响应(其实并没有哪些卵用)。
其实，并非只有台湾是程序员的“血汗鞋厂”。在硅谷，以互联网为中心的“奋斗神学”也长期兴起，朝九晚五的工作者却会被当作Loser看待，天使投资人GaryVaynerchuk还出版了一系列推崇极端工作的畅销书，例如《CrushIt!》，鼓励“逐梦互联网”的年青开发者们每天工作18个小时。扎克伯格也曾告诉他的教徒们，创立公司如同加入海豹突击队一样。
今年，就有一位Uber工程师JosephThomas自尽，并在遗赠上将此归罪于公司的高压文化、长时间工作和不堪重负的心理压力。
为何996拼搏文化不再有程序员乐意埋单?它们不以前和“下一代科技富豪”一样是互联网的光环和标签吗?
问题的根源其实在于，职业程序员(负责编辑代码的软件工程师)本来是一项智力活动，它的典型形象本来是这些在车库中改变世界的开发者。但随着互联网产业的急速膨胀，它早已渐渐在向体力劳动转移了。
对此，《黑客与作家》的作者保罗•格雷厄姆，做过一个特别好的概括——
“……(你)只是一个负责实现领导意志的技术工人，职责就是依照尺寸说明书写出代码，虽然与一个挖沟渠的工人是一样的，从这头挖到那头，仅此而已，从事的都是机械性的工作。”
其实，只能在程序开发流程里充当一种代码工具的程序员，久而久之都会面临极其残酷的窘境，那就是在劳动力市场上显得毫无议价能力：公司让他做哪些就得做哪些，做不完就无止窘境加班，不想做就只能离开。
而对于互联网企业来讲，当核心的技术职工被强制加班而逐渐耗损，她们没有时间来思索“添加/删节这个功能有没有必要”“代码是否优美”“自己的技术理想”，企业的产品体验也很难得到创新与升级。
其实，实行“996机制”的目的是“合法”逼迫程序员们主动辞职的除外。对于大部份不得不通过“996”来提升生产力的公司来说，这似乎是一个老娘关系的“双输”局面。
理想的模式是如何的?其实我们可以思索一个新的可能性：那就是将大量如今必须由人类程序员完成的机械工作交给AI，让职工从沉闷而漫长的“体力劳动”中解脱下来，去从事更有价值的“智力工作”，进行有效的创造。
机器和人类互相配合，重新寻回日趋达到边界的开发效率，这可能吗?起码微软脑部的最新研究成果正在企图到达它。
互联网圈的劳动力革命：让神经网路编撰“源代码”
人类软件工程师究竟过着哪些样真实的日子呢?
顶级互联网公司的软件工程师挣得多，大约早已是共识了。被誉为程序员求职利器的急聘网站Triplebyte统计，硅谷的中级软件工程师月薪的月薪经常可以达到14万港元到17万港元，折合人民币约在92亿元到112亿元。还不包括许多额外的期权、分红、福利等等。
在中国，中级工程师也可以轻轻松松步入一线城市的高收入群体。
而“光鲜”背后的代价就是，几乎所有的程序员都在超时工作。一位Google的可靠度工程师从早上9点始终工作到深夜之后完全是常态。而得益于湾区的高楼市，她们常常还须要耗费3-4个小时的通勤时间在路上。
和工作时长一样恐吓程序员健康的，还有可怕的工作压力。高速的工作节奏、严苛的项目截至日期，大量积压的工作任务，在处理对公司较为关键的事物时的恐惧，这种都是高薪光环背后独有的“阴影”。许多硅谷程序员们都为此而步入漫长的“职业疲倦”期(崩溃状态)。
更为残酷的是，一旦她们的工作效率出现衰退，“性价比”就会变得极为“不实惠”，并早早结束自己的职业生涯(你可以管这叫优化、裁员、996，whatever)。
既然大公司的程序员和流水线工人没哪些区别(严格依照设计稿和需求用代码将产品一模一样地实现下来)，这么用AI将她们从超负荷的工作量中解脱下来，就是极为必须且有价值的了。
微软脑部最新放出的论文，就才能让神经网路来完成这项高价值的工作——源代码编辑。具体是如何实现的呢?
想要让神经网路学会“编程”，首先要让它了解人类程序员是怎样完成这一工作的。微软脑部的解决方案就围绕理解人类编撰代码的过程(比如GitHub的commit)展开，并使用深度神经网路模拟了整个编辑过程。
具体的过程是这样的，研究人员搜集了来自数千Python开发者的数百万次细细度的源代码，建立了一个小型编辑序列数据集，训练出了一个模型，企图让它学会“编程”。
疗效显示，在给定编辑序列的情况下，模型能晓得前面该如何继续「写代码」。这就和语言模型一样，给定一小段话，模型能够接着用自然语言「编下去」。
例如给出两个编辑序列(HistoryA和HistoryB)。经过两次编辑后，两个序列都有了相同的编码状态(State2)，但HistoryA正在给foo函数添加一个额外的参数，HistoryB正在从foo函数中移除第二个参数。
通过对原始状态和编辑序列(Edits1&2)的观察，研究人员发觉，神经网路“预测代码”并晓得前面如何“编下去”，是完全可行的。
这么接出来的问题是，怎样让机器将预测结果以合理而高贵的形式呈现下来呢?
研究人员为“机器程序员”考虑了两种表征形式：显式表征和隐式表征。
显式表征由一个两阶段的LSTM网路实现，第一阶段就能编码每一个状态序列，第二阶段会将上面已观察到的编辑序列解码下来，因而，实例化序列中每一次编辑的状态结果就会被“照猫画虎”地将代码呈现下来。
而为了不让“AI程序员”的作品“反类犬”，还须要带入隐式表征，这就要求，采用的隐式模型除了才能对隐式表征进行操作，就能更好地捕捉到编辑内容和编辑上下文之间的关系序列，从而更好地学习策略。
微软人员参考了Transformer的位置编码与Multi-headAttention(MHA)，整修了一个强悍的隐式注意力模型，编码器会将初始状态和所有已知编辑编码为隐藏向量，解码器会将其解码为每一个编辑的位置、以及给定位置的编辑内容。
(隐式注意力模型)
结果显示，改建后的隐式模型——双向注意力模型，才能在真实数据中实现高确切率、精准置信度和较好的可扩充性。它与显式模型的协同工作几乎可以解决所有任务，甚至是这些涉及元字符和具有较长替换序列的任务，这使机器洞察人类工程师的编程意图、并在将来写出“神似人类”的代码成为了可能。
简单来说这项研究的奇特之处就在于，微软脑部用一个神经网路来学习优秀人类工程师的编程经验，不仅仅只是简单地把需求套进去得到一堆结构和功能相像的“静态”代码，而是去理解工程师的意图、决策等等，并将其应用到自己的编码过程中去。
其实，对于一线程序员和科技公司来说，这确实是个福音。由于她们总是须要去处理这些高度重复性、做不完的需求，而一个人的有效工作时间和精力总是有限的，机器的加入将直接减少程序员的工作量和疲劳感。
但这并不是急着豁达的时侯，就目前的研究现况来看，距离“AI程序员”上岗还有很长一段路要走。
程序员们的“解放之路”，仍然很长
一个又一个地完成开发任务，即便是平庸的。做不完只能加班，从这个角度看，程序员(以及中级工程师)们的生活，和养猪场的公鸡，，并没有哪些本质区别，总之每天都必须完成N个蛋的生产指标。
不幸的是，“下蛋”只能由公鸡完成，而“编程”这件事，目前也只能由人类来完成。诱因也很简单，“AI程序员”还只存在于构想和研究阶段。
首先，机器编撰代码的能力还远远不够，真实疗效有待验证。
代码似乎是个“动词”，它代表一种“动态”过程，须要很强的泛化能力能够完成。优秀的开发者常常会依照新需求、新的网路环境、bug的修补、最新的营运活动、公司的战略意图等等各类不断变化的诱因来建立代码，某种程度上这也是分辨普通程序员与牛逼程序员之间的重要标志。而让机器按照过去的代码序列来动态判定和预测将要发生的编辑内容，目前的性能完全不足以支撑实际应用。
另外，虽然性能达到了，机器也只能完成相对简单的任务，也就是这些流水线上的机械工作。假如想要开发出比较复杂和创新性的产品，这么优秀的程序员以及高硬度的工作还是不可防止的。
更关键的是，机器开发的成本也并不低。诸如在微软脑部的这篇研究中，显式模型的资源消耗就很大，但是随着数据量的降低，它的成本也在指数级提高。例如宽度为100的插入序列比真实数据集中的序列小十倍，但在运行时方面早已存在一个数目级的差别。
换句话说，假如雇用一个程序员能够搞定，企业为何要花更多的钱和更高的风险去使用AI呢?
其实现今思索这个问题还言之过早，但现实早已很显著，未来程序员想要获得工作机会，是否乐意996早已不是决定诱因了，而是因为人比机器更实惠。
由此，我们从微软向程序员这样的“高精尖”工种发起冲击的研究动作背后，其实可以感遭到一丝不同寻常的气味。
关键不在996：互联网公司究竟如何了?
在这场“反对996”的全球事件背后，重点似乎不在于“996”是否合情合理合法，而是直面一个问题，互联网公司们究竟都如何了?
我们来做一道简单论证题。
已知：
很长一段时间内，程序员的高工作硬度是由“高工资+高预期+技术理想”共同埋单的;
高薪水源自于互联网公司的高市值;
高预期(股票、期权、分红、理想)等由互联网上市、融资等商业模式的完成来实现兑付。
这么，在未能坐实市值的大资本环境下，互联网企业回归正常的市值空间，程序员的劳动“薪资”应该怎样兑付?
过去六年互联网企业的奇迹般下降，都是在这样的“一夜实现创富梦”的故事下完成的。在普遍不赢利甚至找不到挣钱形式的，才能领到大笔资金，以期“以小博大”。在行业繁荣之际，包括生产力核心的程序员们，都对于“奋斗文化”也保持着一定程度的沉默，甚至默认这是合理的。
但现实是，互联网的产业链和商业规则早已大变样了。互联网企业的市值再也不是“赌博游戏”，而开始与传统实体拉平(效率优势不再)，甚至因为常年的泡沫变得略有些贵了(高薪资的低性价比)。在新的故事背景下，随着企业IPO/融资而快速实现“财务自由”的神话开始显得遥遥无期，劳动者自然会指出现货兑付。这也是为何，关于“996机制”的讨论总是围绕“有无加班费”展开。
有网友嘲讽，“996的薪水构成是10%的人民币和90%的福气”。曾经这叫“硅谷梦”，如今却变得有点爆笑。
时代变了，一方面传统互联网企业“靠流量变现”的下降模式再也走不下去了，资本玩法早已到了穷途末路(主要是没钱了)。互联网企业想要生存下去，不能再靠实惠的价钱(由于补助不起)，而是借助创新，借助健康的赢利模式，借助低劳动力价钱的成本优势。
然而，一个极尽可能“压榨”程序员剩余价值的企业，一个职工未能有充足的时间思索、优化的工作环境，真的能诞生出创新产品吗?答案其实是否定的。
另一方面，无论职工或政府，都在“强迫”科技公司打消“以榨取换效率”的看法。新一代的职工希望才能开放自由地工作，而非像骡马一样长期忍受高硬度的工作，借此换来的高薪资被觉得是不值得的。而不少政府也开始介入，美国就准备筹建新的监管机构，来逐渐结束科技公司“自我监管”时代，保障高技术职工的权益。
“人力成本空间”日渐缩小，将主意打到机器头上就十分地顺理成章、喜闻乐见了。
程序员的职业未来会如何?
其实，有一部份“斯德哥尔摩”程序员可能会因而倍感紧张。虽然机器较之人类，在忍让和生产效率上，是有过之而无不及。别说996了，只要舍得掏水费，这而且007(早0点到晚0点一周两天)模式都能干的“编程怪物”!
先别急着恐慌，害怕之后连“996”的机会都没了，引入AI对于大部份程序员来说，更真实的场景可能是这样的：
首先，大部份机械的工作就会在机器的帮助下更高效率地完成。互联网企业要通过越来越多的营运活动实现产值，程序员的任务也会越来越流程化，而AI可以比较高效地完成基础源代码开发，取代这部份机械劳动，减轻开发者的工作压力。
同时，软件工程师的职位重心开始向创造力和兴趣转移。过去的产业膨胀器，好多人选择从事弄成工作只不过是为了一份高的工资和光环，经过几个月的培训才能上岗，但对于钻研技术、产品创新毫无兴趣。未来，这些经过短期培训才能上手的低技能程序员岗位就会被机器取代，而高技能、高创造性的工程师的价值，则会史无前例地提升，自然也就毋须每晚在笔记本前踱步十几个小时。
这样，程序员这个职业本身的“新陈代谢”也会减弱，职业生命急剧延长。
在很长一段时间内，快速的技术更新和高硬度的工作压力，促使互联网企业更乐意招收这些年青的开发者。但她们的职业生涯很快还会抵达困局，开发速率开始慢出来(虽然实务经验也在下降)，但因为机械工作只会越来越多，还会被更年青的劳动者所替代，从而被公司“优化”掉。
假如把这些耗损型、体力型的工作统统丢给机器去做，也许程序员们的价值就不再是产出代码的“生产工具”，考评标准也不再是是否忠实有效地完成了KPI，而是“自由意志”和创造思维的彰显。
从这个角度看，AI消融的是这些非创造性的工作壁垒，对于已经疲倦不堪的程序员群体来说，对技术的期盼应当会远远小于被技术淘汰的焦虑。由于惟有这么，能够从胡冬瓜加大棒的“骡子”命运中逃出下来，去找寻工作和生活的乐趣与价值。
用一句老掉牙的话来说，工作也好，生活也好，让我们给时光以文明，而不是给文明以时光。
