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全球程序員炸鍋!老黃倫敦放豪言:編程語言的未來是「Human」

人工智能 新聞
「編程的未來是Human語言」,AI掀起編程70年來最大變革,從對話到代碼,「氛圍編程」與自然語言成為主角。老黃預(yù)言,AI讓人人都能成為人機交互的橋梁。

你知道人類目前的編程語言到底有多少種?

C、C++、C#、Java、Python、PHP、JavaScript、Go、Rust……

但不論有多少種,這些都不重要了。

未來也許只會剩下唯一一種編程語言,AI將徹底改寫人機交互的定義。

倫敦科技周上,老黃一句話震撼全場:「未來新的編程語言應(yīng)該叫Human」!

多虧了人工智能,即使非程序員也可以編寫代碼。

讓計算機編寫程序的方法就是「禮貌地詢問」,就像你向一個人提出請求一樣。

現(xiàn)在,突然之間……出現(xiàn)了一種新的編程語言。

這種新的編程語言叫做「Human」。

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老黃的意思很明顯——

沒有人會去再學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法導(dǎo)論,甚至提示詞工程都已經(jīng)過時。

未來你最應(yīng)該學(xué)會的是如何用Human語言來和AI溝通——不論是中文、英語、法語、德語還是孟加拉語。

沒有操作系統(tǒng)、沒有C語言、沒有Java、沒有Python、無需再學(xué)習算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),只要你會說「Human」語言。

人機交互將真正進入一個全新的時代,程序員作為職業(yè)或許從此將消失,任何人都可以用Human語言來和AI、和機器溝通。

這個趨勢已經(jīng)在現(xiàn)實中不斷地上演和被強化。

Vibe Coding(氛圍編程)+ Human語言 = 人人都是程序員。

別以為這只是概念噱頭——現(xiàn)實世界已經(jīng)走在前面了!市場對AI編程工具的熱情不斷爆發(fā)。

Cursor、Windsurf等估值不斷的走高:

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這些AI編程助手可以輕松地將用普通人類的語言寫成的提示轉(zhuǎn)化為代碼。

依賴這些AI助手編寫完整程序的做法,催生了被稱為「Vibe Coding(氛圍編碼)」的編碼范式,甚至Vibe Coding之上還有「氛圍界面」。

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回顧編程語言誕生的歷史,當下我們正處于「Human編程語言」的新輪回。

AI迫使我們再次重新發(fā)明了編程語言——Human會成為人機交互最終的橋梁嗎?

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AI讓我們回到原點

人類重新發(fā)明編程語言

未來的人機交互或?qū)⒔⒃谧匀槐磉_與形式精度的完美結(jié)合上。

人類多年來實現(xiàn)了「與計算機對話」的夢想,卻發(fā)現(xiàn)必須教它們?nèi)绾?/span>精確傾聽。

想象你在給一個語言流利但從未出過門的人指路。

你說:在那棵大樹那里左轉(zhuǎn)。

他卻問:哪棵樹?多大算大?是你的左邊,還是樹的左邊?

經(jīng)歷無數(shù)次糊涂的旅程后,你最終制定了一套精確的指令:

出門向北走三條街,在街角的麥當勞處左轉(zhuǎn)。

70年前計算機發(fā)展的真實寫照——如今又再度上演。

1950年代,科學(xué)家嘗試用英語與計算機交流,結(jié)果慘敗。于是他們發(fā)明了FORTRAN、COBOL等編程語言——這些正式、精準、無歧義的交流方式。

之后就是我們熟悉的各種編程語言,這些語言推動了數(shù)字時代幾十年的發(fā)展。

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直到AI出現(xiàn),我們又能用自然語言對計算機發(fā)號施令了。

像ChatGPT就能理解「幫我寫個按字母排序名字的函數(shù)」。

人類友好型計算,似乎回來了。

但劇情反轉(zhuǎn)來了:我們發(fā)現(xiàn)了當年放棄自然語言的那些老問題,又重新找上門

于是人類又一次被迫發(fā)明正式語言來解決問題。

歡迎來到計算史上最大規(guī)模的「似曾相識」。

第一次失敗

時間是1954 年,喬治城大學(xué)的研究人員正準備創(chuàng)造歷史。

他們開發(fā)出一臺能自動將俄文翻譯成英文的機器。

演示非常成功——60句話翻譯無誤,媒體紛紛宣稱「實時翻譯」已成現(xiàn)實。

但真相是:這一切不過是障眼法。

系統(tǒng)只能識別250個詞和6條語法規(guī)則,測試句子也都是精心挑選的。

就像你只會把特定的句子比如「貓是黑的」翻成法語,卻自稱發(fā)明了萬能翻譯器。

最終,1966年的ALPAC報告宣判機器翻譯比人工翻譯更貴、更慢、更不準。

自然語言計算宣告死亡。

正式編程語言革命

FORTRAN之父John Backus一語道破:用自然語言與計算機交流,是「一場近身肉搏」。

他提供了激進的解決方案:創(chuàng)造專為人與機器溝通而設(shè)計的新語言——編程語言。

正式編程語言的四大基石:

  1. 無歧義語法:程序只有一種解釋方式
  2. 組合語義:復(fù)雜意思由簡單部分構(gòu)成
  3. 無上下文結(jié)構(gòu):不依賴文化或背景知識
  4. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ):基于邏輯推理而非人類解釋

這不僅是技術(shù)選擇,更是生存之道。正式語言解決了人與機器之間的溝通難題,才有了后來的計算機革命。

AI帶來新一輪混亂。

時間快進到2022年11月,ChatGPT發(fā)布,僅用五天用戶突破百萬。

你可以對它說:「幫我寫個分析客戶數(shù)據(jù)并生成圖表的Python腳本」,它竟然能完成!

ChatGPT彰顯的前景似乎無限「美麗」:

  • 不再死記語法
  • 用英語(自然語言)編程
  • AI真正「理解」你的需求

然而,幾百萬用戶開始日常使用后,熟悉的問題再次出現(xiàn)。

穿著新衣的老問題

問題1:多義詞陷阱(再現(xiàn))

讓ChatGPT「bark up the right tree」(用對方法)——是操作樹型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?還是處理錯誤日志?模糊性再次成為障礙。

問題2:語境混亂(仍在)

「設(shè)個八點的鬧鐘」—— 它會問:早上還是晚上?哪個時區(qū)?哪一天?自然語言依舊假設(shè)存在共享上下文。

問題3:編造問題(新麻煩)

AI的新問題是「自信地胡說八道」:它能生成看似真實的學(xué)術(shù)文章,但作者和期刊全是假的;它會寫調(diào)用根本不存在的API的代碼??雌饋硐裾娴?,其實全錯。

問題4:可靠性缺失(更嚴重)

讓它寫整整500字,結(jié)果總有偏差。日常用途無妨,但對于關(guān)鍵系統(tǒng),這是致命問題。

我們再次撞上了1950年代的同一堵墻。

正式編程語言回歸

科技界并未因AI出錯而放棄,而是像當年一樣,開始構(gòu)建更可靠的正式系統(tǒng)。

第一步:提示工程框架

程序員不再隨意發(fā)問,而是設(shè)計結(jié)構(gòu)化提示:

  • 逐步思考法:強迫AI展示推理過程,例如「我們一步一步來」
  • CLEAR框架:清晰、邏輯、證據(jù)、行動、結(jié)果
  • Few-shot示例法:提供明確的行為范例

這些不只是技巧,而是正在形成的新型 AI 交流正式語言

第二步:AI標記語言

正在出現(xiàn)專為 AI 設(shè)計的新語言:

  • 模型上下文協(xié)議(MCP):被稱為「AI 的USB-C」,標準化 AI 與工具之間的連接方式
  • AIML 演進版:基于XML的結(jié)構(gòu)化對話語言
  • 智能體通信協(xié)議:AI與AI之間對話的正式語言,Agent2Agent

第三步:結(jié)構(gòu)化框架

公司開始構(gòu)建系統(tǒng)化方法:

  • LangChain:用于管理AI對話的模板系統(tǒng)
  • Constitutional AI:用正式規(guī)則訓(xùn)練AI
  • RAG系統(tǒng):讓AI的回答有事實依據(jù)

趨勢清晰可見:

1950s:自然語言失敗→正式編程語言

2020s:自然語言AI崛起→出現(xiàn)問題→正式AI交流語言再現(xiàn)→進化為新的Human編程語言

我們正見證「提示編程語言」(Prompt Programming Languages)的誕生 ——

在自然語言風格下,融入計算精度的正式系統(tǒng)。

從趨勢和歷史來看,新的Human編程語言路徑是:

近期(2025–2027):正式化階段

  • 提示工程像軟件工程一樣系統(tǒng)化
  • AI 標記語言廣泛普及
  • 企業(yè)AI必須使用正式協(xié)議

中期(2027–2030):融合階段

  • 多模態(tài)AI(文本、語音、視頻)配合正式驗證系統(tǒng)
  • 非技術(shù)人員也能用自然語言編程
  • 自動把人類語言翻譯成AI規(guī)范語言

遠期(2030+):融合進化

  • 腦機接口將配合正式語言協(xié)議
  • 人類語言與AI之間實現(xiàn)通用翻譯
  • 完全自主系統(tǒng)具備正式邏輯推理能力

最佳平衡點

未來不會拋棄自然語言,而是在其之下加上一層形式精確。

就像現(xiàn)代編程語言比匯編語言更易讀,卻依然保持數(shù)學(xué)精度。

最終形成三層架構(gòu):

  1. 人類層:自然語言交流
  2. 翻譯層:自動轉(zhuǎn)為正式規(guī)范
  3. 機器層:依靠正式協(xié)議可靠執(zhí)行

圖片

回顧以上的編程語言輪回史,不僅僅是數(shù)字計算發(fā)展的歷史,更揭示了人與機器交流的本質(zhì)規(guī)律:

真相一:歧義是人類的天賦

人類語言靈活,效率高,哪怕說「拿那個東西」,別人也能理解上下文。這種歧義帶來創(chuàng)造力、詩意和豐富表達。

真相二:精確是機器的生存法則

計算機執(zhí)行任務(wù)必須毫不含糊。像「在那棵大樹處左轉(zhuǎn)」這種句子,對人類沒問題,但對自動駕駛汽車可能致命。

真相三:人機交互的「橋梁」一定是正式語言

每一個成功的界面——從編程語言、UI設(shè)計到API接口,最終都發(fā)展出了正式結(jié)構(gòu)。人與機的有效溝通,離不開這種橋梁。

真相四:每一輪循環(huán)都在升維

我們不是走回頭路,而是在螺旋上升。1950年代的語言要求懂二進制,現(xiàn)在的AI框架幾乎像對話一樣自然。

未來還會更自然、更精準。

這種循環(huán)升維中蘊藏著真正的創(chuàng)新,突破點不在于消除歧義,而是系統(tǒng)化地管理歧義。

未來的AI交互語言將:

  • 對人類而言自然
  • 自動轉(zhuǎn)為正式規(guī)范
  • AI和機器可以可靠執(zhí)行
  • 可驗證、可調(diào)試

也許你可以把它看作「終極編譯器」:無縫將人類意圖轉(zhuǎn)為機器精確行為。

我們起初是為了擺脫自然語言的模糊性,才創(chuàng)造了編程語言,推動了數(shù)字時代。

AI把我們帶回自然語言對話——卻也讓我們重新面對同樣的老問題。

但這一次,我們不再是從零開始。我們有70年建立正式系統(tǒng)的經(jīng)驗,理解其中的規(guī)律,知道該往哪走。

問題不在于我們是否會為 AI 構(gòu)建正式語言,而是我們能多快構(gòu)建、多優(yōu)雅地橋接人機之間的鴻溝。

AI一旦足夠重要,就會對可靠性提出要求,正式方法自然會跟上。

當你下次為ChatGPT誤解你的提示而煩惱時,不妨記住:你正親歷下一代人類交流革命的誕生。

我們不是在回頭,而是在螺旋式進化——將人類語言的靈活性與形式邏輯的精確性完美融合。

這場循環(huán),不是問題,而是進化本身。

未來屬于能連接人類意圖與AI精度的人。

責任編輯:張燕妮 來源: 新智元
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