导读：现在的人工智能会催生新的编程语言吗？还是像Rust和TypeScript这样的“传统”编程语言会最终胜出？

如今，越来越多的专家开始探讨人工智能对开发者编码方式的深远影响。那么，以人工智能为核心导向的编程语言，究竟会是什么模样？

去年，一位西班牙开发者发出警告：我们目前所使用的、对人类友好的编程语言语法，消耗了“过多的”词元（token），这不仅增加了开发成本，也使得复杂程序难以适配现有人工智能的上下文窗口。

“我请Claude发明一种编程语言，其唯一关注点是语言学习模型（LLM）的效率，”这位开发者在Reddit上说，“完全不考虑它对人类开发者的影响。”他们尝试开发一种“人工智能优先”的原生语言。

这并只有一次。就在上周，一位开发者宣布计划开发一种新语言，该语言旨在通过“确定性”语法来满足自主人工智能代理的需求，从而明确开发者的意图，并采用较小的语言接口来减少极端的情况。

GitHub 高级开发者布道师、 Main Branch简报撰稿人安德里亚·格里菲斯（Andrea Griffiths）已经见证了一些“AI优先”语言的实验。但 Griffiths 告诉人们说，目前还没有任何一种语言得到真正意义上的普及应用 。

“我认为这说明了很多问题，”格里菲斯说。“现有生态系统的引力非常巨大——库、工具、社区知识、生产基础设施。一种新的语言不仅需要更适合人工智能，它还需要证明放弃开发者已有的一切是合理的，而这种转变不会在一夜之间发生。”

我们是否有一天会开发出一种以牺牲人类可读性为代价、专门优化人工智能适配性的语言？或者，人工智能编码代理会让我们更轻松地使用现有语言——尤其是那些自带内存安全优势的强类型语言？我们甚至能否想象这样一个世界：AI优先的语言将一切抽象化，无需编写源代码，就能直接生成编译器可识别的模块？

如今，开发者、语言设计师和开发者布道师们，正纷纷围绕这些问题展开深入探讨……

克里斯·拉特纳的《Mojo大战Rust》

在人工智能时代，编程语言应如何发展？这答案并非唯一。

在微软开发者社区副总裁斯科特·汉塞尔曼（Scott Hanselman）主持的《汉塞尔分钟播客》的最新一期节目中，汉塞尔曼与AI工具公司Modular AI的创始人兼首席执行官克里斯·拉特纳（其事迹在《改变世界的程序员》中有详细介绍），共同探讨了这一核心话题。

对于带来的变化，拉特纳认为，随着当今多核和 AI 优化芯片的出现，“我们拥有所有这些疯狂的 GPU 和所有这些计算能力，但没有人知道如何对其进行编程！”

拉特纳的公司为开发者构建人工智能工具，它也在开发新的编程语言 Mojo，拉特纳表示，Mojo 基本上是“用于人工智能芯片的 LLVM……一种可以扩展到所有硅片的编程方式”。该播客频道将Mojo称为“人工智能世界的编程语言”。

但也有人认为，人工智能正在促使程序员转向那些内置内存安全的现有编程语言——其中包括Datacurve（一家销售高质量/高复杂度数据的公司）的创始工程师彼得蒋（Peter Jiang）。

本月的早些时候，Jiang在《福布斯》杂志上撰文，将Rust描述为“氛围编码时代的意外引擎……当人工智能编写代码时，Rust的严格性不再是障碍，而是免费的质量保证”，Rust的编译器就像“一道护栏，迫使LLM（逻辑逻辑模型）证明其逻辑的合理性”。

GitHub 开发者倡导高级总监卡西迪·威廉姆斯（Cassidy Williams）也指出，这是一个极具吸引力的优势。今年 1 月，Williams 引用了一项 2025 年的学术研究，该研究发现LLM 生成的编译错误中有 94% 是类型检查失败导致的。

类型化语言才是王道？

有数据表明，开发者们正积极利用强类型语言的这一优势——而且这种迁移并非仅局限于Rust。

威廉姆斯补充道，TypeScript “目前是 GitHub 上使用最广泛的语言，截至2025 年 8 月，其使用量已超过 Python 和 JavaScript ”，他认为其中一个因素是“人工智能辅助开发的推动……TypeScript 的贡献者数量在 2025 年增长了超过 100 万（同比增长 66%，2025 年 8 月与 2024 年 8 月相比），预计开发者总数将达到 260 万。”

威廉姆斯认为，其他类型语言也印证了这一趋势，并分享了更多来自GitHub 数据的例子：

“Roblox 的脚本语言 Luau 作为一种逐渐被规范化的语言，其年增长率超过了 194%。”

“Typst 经常被拿来与 LaTeX 比较，但它具有功能性设计和强大的排版功能，同比增长超过 108%。”

“就连 Java、C++ 和 C# 等较老的语言，在今年的报告中也实现了比以往任何时候都更高的增长。”

他表示说，虽然人工智能可能正在影响编程语言，但这并非必然导致人们转向使用新的、针对人工智能优化的语言。

“实际情况更为微妙：那些结构化、强类型且显式定义的语言变得更具吸引力，因为人工智能工具能更好地与它们配合使用。例如，TypeScript 比 JavaScript 更受欢迎，Rust 比 C 更胜一筹，Python 的类型提示也逐渐成为标准做法。这种变化并非催生一种新的语言，而是现有语言逐渐占据主导地位。”

上个月他在GitHub的博客上详细阐述了这一点，他写道，像Rust这样的强类型语言对人工智能施加了“更清晰的约束”，从而生成了“更可靠、更符合上下文的代码”。同时，由于人工智能负责语法，选择功能强大但复杂的语言所带来的“代价”也随之消失。

事实上，GitHub在10月份发布的最新数据显示，人工智能生成的项目中的shell脚本编写量也增长了206%。“人工智能消除了shell脚本编写中那些令人头疼的摩擦。”“所以现在我们能用合适的工具完成工作，而且无需支付通常的成本。”

是现存语言——还是根本不存在语言？

IEEE Spectrum的特刊编辑斯蒂芬·卡斯（Stephen Cass）自2019年以来，一直在为IEEE Spectrum对编程语言的流行度进行排名（这项传统始于2013年）。

卡斯在去年9月份提出了一个问题：如今编程语言的流行度是否会一直保持不变？

在人工智能驱动的编码工具普及的今天，新兴语言是否总面临劣势？毕竟，语言学习模型（LLM）只有在经过多年历史代码库的训练后才能发挥最佳效果。卡斯不禁思考，人工智能是否也会以其他方式阻碍新语言的发展——因为“如果人工智能能够缓解我们对现有语言的不满，那么任何新语言是否还能达到足以产生影响的临界规模呢？”

但卡斯也对专门为人工智能体创建的新语言的可能性很感兴趣。卡斯在他的文章中指出，语言本质上是创建易于人类理解的抽象概念（以及安全措施）——但“一个足够先进的编码人工智能究竟需要多少抽象和防误操作的结构？”

卡斯大胆地提出了关于我们未来的终极问题：“我们能否让人工智能直接从提示过渡到一种中间语言，然后将结果输入到我们选择的解释器或编译器中？在这样的未来，我们还需要高级语言吗？”

卡斯承认这种做法的缺点显而易见。（“没错，这会将程序变成难以理解的黑盒子，但仍然可以将其拆分成模块化的可测试单元，以便进行健全性和质量检查。”）但是，“程序员无需阅读或维护源代码，只需调整提示信息并重新生成软件即可。”

这引发了一些令人费解的假设，例如“在没有源代码的未来，程序员的角色是什么？”卡斯提出了这个问题，并宣布将于 10 月份召开“紧急互动会议”，讨论人工智能是否预示着我们所知的各种编程语言的终结。

如果...那么…？

在一次网络研讨会上，卡斯表示，他相信未来的程序员仍然会提出接口建议、选择算法并做出其他架构设计选择。

卡斯说，显然最终的源代码需要通过测试，并且“必须能够解释它正在做什么”。

但哪些抽象概念可以消失呢？卡斯问道：“如果我们真的放任人工智能在这方面不管，会发生什么？”——当我们“不再费心”让它们用高级语言编写代码时。（毕竟，高级语言“是人类的工具”。）

“如果我们让机器直接生成中间代码呢？”（卡斯认为机器语言层的位置太靠下，“因为不同的架构也需要一个编译层……”）

这些观点引起了网络研讨会联合主持人迪娜·根金娜（Dina Genkina，该网站专注于计算机/硬件的副编辑）的质疑。根金娜同意，如今的编程语言确实为人类提供了“避免犯傻的护栏”。但即便在人们尝试使用具有人工智能友好型微优化的全新语言的时代，“我觉得人工智能究竟需要更多还是更少的护栏仍然是个未知数……我并不是说这不可能，但我目前还看不到实现这一目标的途径。”

因此，无论语言朝着更利于人工智能的方向还是传统方式发展，根金娜最终得出结论：

我们新的机器驱动的结对编程仍然需要进行代码审查。“确实有一部分人认为，你需要人参与其中……而且是无限期地参与……我认为，如果我们不理解它在做什么，就会加剧这种恐惧……人工智能的可解释性将变得越来越重要，尤其是在类似这样的领域。”

卡斯还笑着指出，我们甚至有可能引入“全新的失败”，比如他所说的“无人驾驶汽车困境……就像，‘你知道，也许它会杀死不同的人，但如果它总体上杀死的人更少……在未来，问题可能会变成‘如果你犯的错误更少，但这些错误与你犯的错误不同，那会怎样？’”

卡斯表示，他正在关注有关人工智能语言设计的研究论文，尽管他也承认这并非“明日之事”——毕竟，我们现在还在消化“氛围编码”的概念。但他表示，“我认为这会成为一个活跃的研究领域。”

虽然，他也认同沙盒环境对人工智能有好处……

无代码编程仍处于“推测”阶段

“据我所知，无代码编程仍然处于‘推测’阶段。”一家称为MainBranch.dev的公司，其技术负责人和首席开发人员安德里亚·格里菲斯（Andrea Griffiths） 对此持怀疑态度。

“我们会看到针对 AI 阅读器而非人类维护者优化的语言吗？我对此持反对意见。代码仍然需要人类进行调试、审核和理解，尤其是在生产环境中出现问题时。没有哪个工程团队会部署他们无法检查的代码。”

更有可能的结果是，人工智能“改变了人类需要阅读的内容”。

我们应该想象的未来是这样的：“开发者花更少的时间阅读样板源代码，而花更多的时间来审查架构决策、边界情况和安全边界。”

作者：大卫

参考：

https://thenewstack.io/ai-programming-languages-future/