先说结论：
- 很小部分程序员会失业。（如果工作内容很简单，那么未来几年会失业）
- 会使用AI技术提高自己能力、辅助自己办公的程序员不会失业。
分析实际原因
尽管深度学习和大模型在许多领域取得了令人瞩目的成果，但它们仍然需要程序员来设计、实现和优化这些模型，未来仍然需要程序员。下面从一个需求的开发过程来分析原因：
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设计和开发新的算法和模型：深度学习只是机器学习的一种方法，还有其他许多算法和模型需要程序员来研究和开发。程序员可以设计新的算法和模型方面发挥着重要作用，以满足不断变化的需求。
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数据处理和准备：深度学习需要大量的数据来训练模型，而数据并不总是干净、准确或者完整的。程序员在数据处理和准备方面发挥着重要作用，确保数据的质量和适用性。
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架构设计和性能优化：大规模的深度学习模型需要优化的硬件和软件架构，以确保其在实际应用中的高效性能。程序员需要设计和优化这些架构，以提高模型的训练和推理速度。
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调试和故障排除：尽管深度学习模型可以在大规模数据上取得很高的准确率，但它们仍然可能出现错误或者产生不合理的结果。人在调试和故障排除的能力，以修复这些问题并提高模型的可靠性必不可少。
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业务需求和创新：深度学习只是解决现实世界问题的一种工具，程序员需要根据特定的业务需求来应用和定制这些工具。我们需要与领域专家和业务人员合作，了解并解决实际问题。
总之，尽管深度学习和大模型的发展使得机器学习在许多任务上取得了巨大的成功，但我们程序员仍然是关键的驱动力，负责设计、开发和优化这些模型，以实现更好的结果和更高的性能。