大型语言模型等生成式 AI 应用的运行机制决定了它们会从交互中持续学习 —— 没有任何企业愿意用 自家核心数据来 "喂养" 公共 AI 应用。 面对商业秘密和核心数据泄露的风险，许多企业选择直接封杀生成式 AI 应用。 这种看似能阻断敏感信息流入未授权平台的做法，实则催生了更危险的 "AI 影子化" 现象 —— 员工开 始通过私人设备登录、将数据转发至个人账户，甚至截图绕过监控系统上传，使得企业安全防线的盲区 不断扩大。 对许多人而言，生成式人工智能（GenAI）最初只是居家和个人设备上的新奇尝试。 但如今，AI 已深度渗透职场生态 —— 在提升生产效率的同时，也让企业暴露于巨大的安全漏洞之中。 敏感公司数据正以各种形式（无论有意或无意）持续流入公共 AI 系统，IT 与网络安全负责人疲于应 对。 一旦专有数据被公共 AI 工具处理，这些信息就可能成为模型的训练数据，最终服务于其他用户。例如 2023 年 3 月，某跨国电子制造商就曾被曝发生多起员工将产品源代码等机密数据输入 ChatGPT 的事 件。 另一种方案是将员工引导至经企业认证的 AI 平台，这些平台在保持同等功能的同时，能有效保护商业 机密。 【 ...

文 | 王启隆 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 投稿或寻求报道 | zhanghy@csdn.net 在计算机技术七十余年的演进史上，一个幽灵始终在行业上空徘徊——"程序员即将被机 器取代"。 然而，这并非 ChatGPT 爆火后才出现的新近焦虑，而是贯穿整个信息时代、最具韧性的预言之一。 每当一项旨在简化软件开发、降低技术门槛的重大技术跃迁出现时，"程序员末日论"便会应声而起， 以不同的技术名义，在每一个时代向同一个职业宣判死刑。 从 1950 年代编译器的诞生，到今天大 语言模型的崛起，历史已经上演了整整八轮几乎一模一样的"替代"故事。 所以，让我们一起追溯历史上这八次主要的"程序员替代论"浪潮，看看程序员如何"死而复生"，探究 程序员们"不死的秘密"。 自动化的黎明（1950 年代） 没有显示器，没有键盘，更没有我们熟悉的 IDE。 这个年代所谓的"程序员"，是一小群数学家和逻辑学家。他们的工作，是在一张张表格上手动填写一 长串令人费解的八进制码，每一个数字都对应着机器的一条指令、一个内存地址。然后，这些编码被 送去穿孔，变成一叠厚厚的卡片。 约翰·巴克斯 ，后来 FORTRAN 语言的发 ...