全球程序員炸鍋!老黃倫敦放豪言:編程語言的未來是「Human」
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(huì)剩下唯一一種編程語言,AI將徹底改寫人機(jī)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(jì)算機(jī)編寫程序的方法就是「禮貌地詢問」,就像你向一個(gè)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」。
老黃的意思很明顯——
沒有人會(huì)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(shí)。
未來你最應(yīng)該學(xué)會(huì)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(xí)算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),只要你會(huì)說「Human」語言。
人機(jī)交互將真正進(jìn)入一個(gè)全新的時(shí)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(jī)器溝通。
這個(gè)趨勢已經(jīng)在現(xiàn)實(shí)中不斷地上演和被強(qiáng)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(shí)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」。
回顧編程語言誕生的歷史,當(dāng)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(huì)成為人機(jī)交互最終的橋梁嗎?
AI讓我們回到原點(diǎn)
人類重新發(fā)明編程語言
未來的人機(jī)交互或?qū)⒔⒃谧匀槐磉_(dá)與形式精度的完美結(jié)合上。
人類多年來實(shí)現(xiàn)了「與計(jì)算機(jī)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(gè)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(dāng)勞處左轉(zhuǎn)。
70年前計(jì)算機(jī)發(fā)展的真實(shí)寫照——如今又再度上演。
1950年代,科學(xué)家嘗試用英語與計(jì)算機(jī)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(zhǔn)、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(dòng)了數(shù)字時(shí)代幾十年的發(fā)展。
直到AI出現(xiàn),我們又能用自然語言對計(jì)算機(jī)發(fā)號施令了。
像ChatGPT就能理解「幫我寫個(gè)按字母排序名字的函數(shù)」。
人類友好型計(jì)算,似乎回來了。
但劇情反轉(zhuǎn)來了:我們發(fā)現(xiàn)了當(dāng)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(jì)算史上最大規(guī)模的「似曾相識(shí)」。
第一次失敗
時(shí)間是1954 年,喬治城大學(xué)的研究人員正準(zhǔn)備創(chuàng)造歷史。
他們開發(fā)出一臺(tái)能自動(dòng)將俄文翻譯成英文的機(jī)器。
演示非常成功——60句話翻譯無誤,媒體紛紛宣稱「實(shí)時(shí)翻譯」已成現(xiàn)實(shí)。
但真相是:這一切不過是障眼法。
系統(tǒng)只能識(shí)別250個(gè)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(huì)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(bào)告宣判機(jī)器翻譯比人工翻譯更貴、更慢、更不準(zhǔn)。
自然語言計(jì)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(jì)算機(jī)交流,是「一場近身肉搏」。
他提供了激進(jìn)的解決方案:創(chuàng)造專為人與機(jī)器溝通而設(shè)計(jì)的新語言——編程語言。
正式編程語言的四大基石:
- 無歧義語法:程序只有一種解釋方式
- 組合語義:復(fù)雜意思由簡單部分構(gòu)成
- 無上下文結(jié)構(gòu):不依賴文化或背景知識(shí)
- 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(jī)器之間的溝通難題,才有了后來的計(jì)算機(jī)革命。
AI帶來新一輪混亂。
時(shí)間快進(jìn)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(gè)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(cuò)誤日志?模糊性再次成為障礙。
問題2:語境混亂(仍在)
「設(shè)個(gè)八點(diǎn)的鬧鐘」—— 它會(huì)問:早上還是晚上?哪個(gè)時(shí)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(shí)的學(xué)術(shù)文章,但作者和期刊全是假的;它會(huì)寫調(diào)用根本不存在的API的代碼??雌饋硐裾娴模鋵?shí)全錯(cuò)。
問題4:可靠性缺失(更嚴(yán)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(cuò)而放棄,而是像當(dāng)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(jì)結(jié)構(gòu)化提示:
- 逐步思考法:強(qiáng)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(dòng)、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(biāo)記語言
正在出現(xiàn)專為 AI 設(shè)計(jì)的新語言:
- 模型上下文協(xié)議(MCP):被稱為「AI 的USB-C」,標(biāo)準(zhǔn)化 AI 與工具之間的連接方式
- AIML 演進(jìn)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(shí)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(jìn)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(fēng)格下,融入計(jì)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(biāo)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(yàn)證系統(tǒng)
- 非技術(shù)人員也能用自然語言編程
- 自動(dòng)把人類語言翻譯成AI規(guī)范語言
遠(yuǎn)期(2030+):融合進(jìn)化
- 腦機(jī)接口將配合正式語言協(xié)議
- 人類語言與AI之間實(shí)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(diǎn)
未來不會(huì)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?jǐn)?shù)學(xué)精度。
最終形成三層架構(gòu):
- 人類層:自然語言交流
- 翻譯層:自動(dòng)轉(zhuǎn)為正式規(guī)范
- 機(jī)器層:依靠正式協(xié)議可靠執(zhí)行
回顧以上的編程語言輪回史,不僅僅是數(shù)字計(jì)算發(fā)展的歷史,更揭示了人與機(jī)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(gè)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(dá)。
真相二:精確是機(jī)器的生存法則
計(jì)算機(jī)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(dòng)駕駛汽車可能致命。
真相三:人機(jī)交互的「橋梁」一定是正式語言
每一個(gè)成功的界面——從編程語言、UI設(shè)計(jì)到API接口,最終都發(fā)展出了正式結(jié)構(gòu)。人與機(jī)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(jìn)制,現(xiàn)在的AI框架幾乎像對話一樣自然。
未來還會(huì)更自然、更精準(zhǔn)。
這種循環(huán)升維中蘊(yùn)藏著真正的創(chuàng)新,突破點(diǎn)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(dòng)轉(zhuǎn)為正式規(guī)范
- AI和機(jī)器可以可靠執(zhí)行
- 可驗(yàn)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(jī)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(dòng)了數(shù)字時(shí)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(yàn),理解其中的規(guī)律,知道該往哪走。
問題不在于我們是否會(huì)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(jī)之間的鴻溝。
AI一旦足夠重要,就會(huì)對可靠性提出要求,正式方法自然會(huì)跟上。
當(dāng)你下次為ChatGPT誤解你的提示而煩惱時(shí),不妨記?。耗阏H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(jìn)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(jìn)化本身。
未來屬于能連接人類意圖與AI精度的人。