自2018年以来，Rye编程语言项目的开发者一直致力于这个充满乐趣且富有挑战的事业。他们怀揣着创造价值的理想，希望通过创新的语言设计为开发者社区带来新的工具。如今，大语言模型的崛起无疑重塑了编程的生态环境，即便再保守的开发者也不得不承认，基于提示生成代码的技术已日趋成熟，并在许多场景下展现出令人满意的成果。大语言模型的出现如同打开了潘多拉的盒子，技术的进步永远无法回头，编程语言的设计者们必须在这股浪潮中寻找自身的位置。近年来，随着人工智能技术尤其是大语言模型的普及，开发新编程语言似乎面临着前所未有的困难。说服程序员转向一个新语言本身就是一项极具挑战的任务，而当大量讨论聚焦于不再依赖传统编程语言的“无代码”或“低代码”开发方案时，开发者更显得不可思议。
然而，正如开发者所感叹的，整个技术环境是一片汪洋，而他们的“船”甚至还未真正下水。大语言模型当前仍然依赖已有的编程语言来生成代码，它们无法直接从自然语言提示中生成可执行文件。令人讽刺的是，正是这些模型正在逐步取代大量的示例代码、教程、博客文章以及Stack Overflow等社区资源。大语言模型的角色类似于一种源代码转换器（如Coffeescript），它们需要基础的宿主语言作为运行载体，但如果某一天这些模型取得了真正的成功，宿主语言也许会被其淘汰。例如，如果Python不再被广泛使用，那么将会少有人继续维护和发展Python生态。长远来看，大语言模型甚至可能自己生成运行时环境、程序库，甚至完整的应用架构，从而产生全新的编程范式。
这引出了一个核心问题：在自然语言与编程语言之间，究竟哪一个更适合作为向计算机传达指令的载体？传统观点认为，自然语言虽具表达丰富性，却不适合精确定义具体的计算机行为。事实上，自然语言可以描述任何解决方案，但在表达细化的行为与结构时往往显得模糊和不确定。例如，“帮我做一个Flutter应用，可以记下食谱并进行评分”这类提示，无法像特定的编程语言那样精确约束存储结构、数据格式、交互行为和界面设计。经过多年发展，专业的编程语言通过其一致且明确的语法设计，已成为解决特定问题的利器。它们不仅是交流的媒介，更是思考的工具。医学行业中的专业术语帮助医生准确沟通和诊断，SQL让我们精准地思考和操作数据关系，函数式编程范式促使程序员以更少的副作用和更高的可组合性进行问题解决。
这些语言不仅仅是文字符号的堆砌，更承载着深层的认知框架。失去这些精准的思维工具，也许会导致人类在逻辑和算法思维上的退化。大语言模型虽然强大，但它们本质上是基于历史数据进行训练的。这注定了它们在本质上是“向后看的”——擅长对已有知识和模式进行重组，但缺乏真正的原创能力。一个经典思考实验是：如果将大量大语言模型放在一起对话百年，它们是否会产生真正的创新思想，还是仅仅在各自已有的语言和数据广场内完成反复组合与优化？这种“回声室”效应值得我们深思。尽管如此，开发全新编程语言的意义依旧存在，甚至伴随着人工智能的进步，显得更加必要。
研发者们需着眼于如何利用现代技术，设计出既精准又高效，兼具人工智能协同能力的新型语言，从而更好地应对未来的计算需求。这不仅仅是语法的革新，更是编程思维与计算哲学的深度变革。在未来的道路上，人工智能辅助开发将成为必须深入融合的方向。开发语言时，要考虑如何与大语言模型深度协作，使得语言不仅便于人工编码，更能被智能模型高效解析和生成代码。这种人机协同，不仅能进一步降低编程门槛，也能提高开发效率和代码质量。与此同时，社区和生态系统的构建依然至关重要。
新语言的成功，除了技术逻辑外，更依赖是否能吸引开发者积极参与，丰富应用场景，构建完善的工具链和文档支持。在大语言模型时代，人类与机器智能的边界正变得模糊。编程语言的存在意义不应仅限于一套固定规则的集合，更应成为“思考的延伸”，赋予开发者更有力的表达能力和效率。展望未来，编程语言可能会成为链接人类创造力与人工智能推理的重要桥梁。总之，纵然大语言模型带来了颠覆性的变化，但它们尚未完全取代编程语言在精准表达和计算效率上的独特价值。语言设计者们需要正视人工智能带来的挑战，同时抓住它带来的机遇，不断推陈出新，助力人类更好地与复杂计算世界交互。
只有这样，编程语言才能在新时代焕发新的生命力，成为支持下一代计算创新的重要基石。
