據國外媒體報導，蘋果公司使用者介面（UI）設計負責人Alan Dye將於2025年12月31日正式離職，並加入Meta擔任首席設計官。在Meta，Dye將全面負責硬體、軟體及AI整合介面的設計工作，並領導一個全新成立的設計工作室，直接向CTO Andrew Bosworth匯報。Meta CEO祖克柏表示，該工作室將融合設計、時尚與技術，把“智能”作為核心設計材料，打造以人為中心的下一代產品體驗。Dye自2006年加入蘋果，是“Liquid Glass”（液態玻璃）視覺語言的核心締造者——這一於2025年6月WWDC發佈的全新設計風格，已應用於iPhone、Mac及Apple Watch系統，以半透明元素、流暢動效和軟硬融合體驗引發廣泛關注。他亦深度參與了Vision Pro、iPhone X及多代作業系統的介面革新。蘋果方面已確認由資深設計師Steve Lemay接任Dye職位。Tim Cook盛讚Lemay自1999年起深度參與了所有主要蘋果介面的設計，“始終秉持卓越標準，體現蘋果的協作與創新文化”。值得注意的是，這已是蘋果近期多位高管接連離職的又一例：前COO Jeff Williams於11月退休，AI負責人John Giannandrea亦宣佈即將卸任。與此同時，另一名蘋果設計師Billy Sorrentino也將隨Dye一同轉投Meta。業界分析認為，此次“挖角”凸顯Meta在AI眼鏡與下一代人機互動領域的雄心，也折射出科技巨頭圍繞AI+硬體設計人才的激烈爭奪戰。 (極果網)

設計本應讓生活更美好，但有些設計師似乎走入了平行宇宙——他們創造的物件既挑戰實用性，又顛覆審美認知。這些令人啼笑皆非的作品，與其說是解決問題，不如說是製造新的問題。1. 鼻腔紙巾盒這款紙巾盒要求使用者從"鼻孔"位置抽取紙巾，每次使用都像進行鼻腔手術，成功將日常行為變成尷尬體驗。2. 鏤空羽絨服將羽絨服設計成鏤空款式，完美實現了"看起來暖和，實際上透風"的反向創新，冬日穿搭首選（如果你不怕冷的話）。3. 家具長鼻子給家具裝上塑料鼻子，功能不明，美觀欠奉，彷彿在等待一個永遠不會來的匹諾曹。4. 危險滑梯兒童滑梯出口正對牆體，完美實現"滑行即撞牆"的刺激體驗，堪稱最有效的安全教育裝置。5. 刑具鞋履佈滿釘狀裝飾的鞋子，穿上去彷彿接受足部酷刑，適合想要體驗"步步驚心"的時尚勇士。6. 先鋒髮型這款髮型設計如此前衛，以至於走在大街上會被誤認為移動藝術裝置，回頭率百分之百。7. 整蠱設計有些設計明顯是為了博君一笑，比如這個讓人看了就忍不住發笑的奇妙裝置。8. 恐怖人偶柱家中擺放這種人偶柱裝飾，每晚起夜都能體驗恐怖片氛圍，省去電影票錢。9. 眩暈地毯酒店地毯的花紋設計讓行走變成平衡測試，走幾步就天旋地轉，有效防止客人亂跑。10. 社交廁所半開放隔斷讓如廁變成社交活動，一邊解決問題一邊與鄰座交流，促進人際關係。11. 牙科恐怖椅候診椅設計成張開的巨口，讓患者在治療前就先體驗被吞噬的恐懼，心理建設一步到位。12. 異味睡床角狀床具設計讓人躺下就聯想到某些氣味，睡眠體驗格外"豐富"。13. 帝王馬桶裝飾華麗的馬桶讓如廁變得莊嚴隆重，每次使用都像舉行登基大典。14. 牛肉車衣雪花牛肉紋理的車衣讓車輛行駛時彷彿移動的烤肉架，沿途狗狗紛紛表示很感興趣。15. 斷頭樓梯樓梯盡頭是一堵牆，完美詮釋"此路不通"的設計理念，適合喜歡碰壁的體驗者。16. 取款機座椅取款機配座椅，貼心設計讓您取錢時能夠舒適地等待被搶（誤）。17. 時裝災難T台上的某些設計如此誇張，讓人懷疑模特是在為設計師"擋子彈"。18. 氣味混搭衛生間與廚房相連的設計，讓美食與廁所氣息完美融合，創造獨特的用餐體驗。19. 活魚鞋履透明鞋子裡養魚，讓每一步都背負著生命的重量，環保主義者的極端選擇。20. 醬料迷宮薯條包裝讓蘸醬變得像解謎遊戲，成功蘸到醬料的人值得獎勵。這些設計雖然實用性存疑，但至少為我們提供了無數笑料。它們提醒我們：設計不僅需要創意，更需要與現實的連接。畢竟，最好的設計應該是讓生活更簡單，而不是更複雜。 (攝影事兒)

當藍寶堅尼、阿斯頓·馬丁、保時捷、瑪莎拉蒂等豪華品牌紛紛放緩電動化處理程序時，法拉利卻選擇了逆勢而行。近日，這家義大利傳奇車廠正式披露了旗下首款純電車型——內部代號「Elettrica」的部分資訊。由 TopGear 製作的渲染圖法拉利 CEO 貝內德托·維尼亞（Benedetto Vigna）直言不諱：是的，其他公司遇到了問題。但我們想向世界證明——法拉利可以用電能帶來獨特的駕駛樂趣，法拉利可以利用任何技術來取悅我們的客戶。一台「不一樣」的法拉利與外界預期不同，Elettrica 並非超級跑車，而是一款更注重實用性的四座 GT。法拉利的目標並非讓燃油車車主「遷移」，而是拓寬能享受法拉利的客戶群。這不僅是市場策略，更是技術抉擇——GT 車型能夠比超跑更好的利用電力傳統和系統，如果將一款兩座車電動化，那麼使用電力驅動在性能和實用性上的提升非常有限，並不足以抵消車輛整體重量的增加。「Elettrica」的產品開發負責人馬里亞·富爾根齊解釋道：我們相信，電動車將是我們所設想的駕駛特性、車內空間和視野規格的理想補充，並且能夠吸引那些通常不會考慮購買法拉利的客戶。對於兩座車跑車而言，電動技術完全不具備競爭力，即使其馬力驚人。反而像「Elettrica」這樣的 GT 車型，在使用電驅平台後，在動態性能、視野和舒適性上相比同等的內燃機車型會有更顯著的提升。不管車輛的形態、尺寸和定位如何，駕駛參與感和強大的動態性能都是法拉利在新車開發中的重點工作，「它是一輛電動車，但首先且首要——在概念和實踐上——它是一輛法拉利」。由 AutoCar 製作的渲染圖「Elettrica」將由法拉利與前 iPhone 設計師喬納森·伊夫的設計公司 Lovefrom 合作設計，蘋果諸多著名產品——iPhone 5s、iPhone 6、初代 Apple Watch 等均由喬納森帶領的設計團隊操刀。法拉利此次並未公佈新車的設計細節，但從進行了大量偽裝的原型車中，我們可以看到新車的離地間隙將高於傳統的四門 GT 車型，車輛輪廓也經過了空氣動力學最佳化，新車長度將在五米左右，與搭載 V12 引擎的 Purosangue 車型相似。法拉利 「Elettrica」偽裝車為了確保車主在駕駛電驅車輛時能夠像駕駛內燃車車型一樣有參與感，法拉利研發了一種創新聲浪系統，用於在行駛時為動力系統提供聲效。不同於目前市面上用揚聲器播放的模擬聲浪，法拉利開發了一種高精度感測器，用於拾取機械部件的振動並將其放大，有點像是吉他拾音器的原理。此外還有一個專用的法拉利指令噪音消除系統（FONC），可以監測並「選擇性地消除由電機產生的不需要的電流諧波」，例如高頻 whine 聲，以提升行駛過程中的舒適度。你可能和我一樣好奇，高轉速電機的聲音是什麼樣的，愛范兒找了一段特斯拉電機引擎高速運轉時的錄音，可以感受一下。法拉利表示，這種聲浪系統是一種反映動態駕駛體驗的真實聽覺體驗，目的是為了反饋並增強某些物理感受。我們電動法拉利的聲音不是假的，一點都不是假的。更強，更快，更純粹在性能方面，「Elettrica」的綜合輸出功率超過了迄今為止任何一款法拉利公路車，將成為該公司迄今製造的動力最強勁的車型之一。其總共配備了四個電機，後部兩台各產生 416 馬力，合計 832 馬力，前部電機則可額外貢獻 282 馬力，在電門全開的狀態下，系統可輸出超過 986 馬力，讓新車可以在 2.5 秒內完成零百加速，極速可達約 309 公里/小時。法拉利聲稱車輛前軸可向路面傳遞高達 3498 牛米的扭矩，而在經過變速箱放大電機本身的輸出後，車輛後部可產生近 8000 牛米扭矩。後部電機最高轉速可達 25500 轉/分鐘，而較小的前部電機轉速可達 30000 轉/分鐘，並且能在不到一秒內從靜止狀態達到最高轉速。新車的四電機佈局則允許車輛對四個車輪進行完整的扭矩分配，從而最大化敏捷性和穩定性，前部電機可以在高速巡航等場景下斷開連接以提升運行效率。「Elettrica」的電池組容量高達 122 千瓦時，WLTC 續航里程超過 530 公里，使用 800V 架構，最高充電功率可達 350 千瓦。這些電池的電芯由韓國公司 SK On 提供，設計和組裝則由法拉利自己完成，據稱能量密度達到 195 瓦時/公斤，是目前歐洲市面上「所有電動車中最高的」。電池組前後的連接器使其能夠直接為前後軸供電，從而無需在車內鋪設粗大的線纜。法拉利在電池鋪設上將 85% 的電池質量集中在地板下方，並在後排座椅下方以雙層形式堆疊了一些額外的電芯。這樣不僅使「Elettrica」的重心高度比 Purosangue 低了 80 毫米，也幫助新車在不影響電池容量的情況下儘可能縮短軸距，最佳化重量分佈，實現了前後 47:53 的比例。為了提升靜謐性，「Elettrica」將成為法拉利首款採用後橋副車架結構的公路車，副車架通過「彈性體」襯套與底盤電驅橋、主動懸掛與後輪轉向系統連接，以消除來自車輛後部的不必要噪音和振動。懸掛系統則是在 Purosangue 和 F80 上已經有所使用的 48 伏主動系統的升級版，配合底盤預瞄裝置，「Elettrica」可以每秒測量底盤的所有動態參數 200 次，並相應地做出響應。例如，它可以在急彎中加固外側阻尼器以保持車身平穩，並將每個車輪壓入路面起伏中以保持與地面的接觸並消除回彈。憑藉這套高度先進的部分主動懸掛、四輪轉向（後輪轉向角度最大 2.15 度）和全扭矩向量分配系統，法拉利表示，這是首款能夠「在所有動態條件下控制垂直、縱向和橫向力」的法拉利。多少有點像仰望 U8 上面的雲輦-P。車輪就像四個球體——能夠隨時獨立地向任何方向移動。為了給車主足夠的駕駛體驗感，法拉利還在「Elettrica」上提供了手動駕駛模式。在此模式下，當駕駛者每次每次拉動右側撥片時，都會感覺到加速力的一個階梯式提升。而在在剎車入彎時，可以拉動左側撥片，逐級降低動力輸出並增加能量回收制動強度，一種類似降檔利用發動機剎車的感覺。「Elettrica」並非是法拉利首次涉及電氣化領域，從 2009 年 F1 進入混動時代開始，法拉利就一直將電機作為提升性能的重要工具，先後推出了 V12 混動車型 LaFerrari 、V8 混動車型 SF90、V6 混動車型 296，前不久復活的旗艦跑車 849 Testarossa 也採用了一台 4.0 升雙渦輪增壓 V8 發動機與三台電機的動力系統，但從混動走向純電，則又是另一種挑戰。法拉利 849 Testarossa在 5 年前，製造商們都曾興致勃勃的表示要造出「令人驚豔」的純電高性能車型，但後來紛紛食言，原因無一例外是由於「目前市場尚未準備好」或者「客戶對電動聲音、重量、駕駛體驗等有顧慮」等理由。那怕是法拉利自己也曾有過搖擺，一度計畫將純電車型的發佈時間推遲到至少 2028 年，但為了吸引新使用者以及滿足部分老使用者「相信品牌能用電能延續獨特駕控魅力」的期待，法拉利還是決定繼續推進項目。但無論最終銷量和市場規模如何，我們都毫不懷疑最終量產版本的法拉利「Elettrica」駕駛起來一定會讓人心潮澎湃。 (愛范兒)

義大利傳奇時尚設計師、阿瑪尼集團（Armani Group）創始人喬治·阿瑪尼去世，享年91歲。他為自己的時尚帝國的未來留下了一份精心規劃的藍圖。義大利設計師喬治·阿瑪尼去世，享年91歲。圖片來源：JULIEN DE ROSA/AFP via Getty Images阿瑪尼去世與各界反應阿瑪尼在家人的陪伴下安然離世，享年91歲。此前，他長期患病，迫使他五十年來首次缺席品牌的米蘭時裝秀。時尚界人士紛紛致敬，阿瑪尼集團將在米蘭舉辦追悼會。這座城市正是因為他的推動而成為世界時尚之都。阿瑪尼出生於義大利皮亞琴察，最初立志成為一名醫生，但在中途離開醫學院後，找到了屬於自己的時尚道路。他最早在米蘭一家百貨公司擔任櫥窗陳列員和採購員，隨後開始為Nino Cerruti設計男裝，並憑藉創新與品質贏得聲譽。1975年，阿瑪尼與合作夥伴塞爾吉奧·加萊奧蒂在米蘭創立了以自己名字命名的品牌，起初推出男裝系列，並迅速擴展至女裝、配飾、香氛及家居等領域。阿瑪尼以簡約的設計風格顛覆了現代時尚，向世界引入了“權力套裝”的概念，並開創了生活方式品牌的先河。從《美國舞男》中的理查德·基爾到無數走上好萊塢紅毯的明星，他為眾多知名人士精心設計了服裝。在長達半個世紀的職業生涯中，阿瑪尼締造了全球最成功的私人時尚帝國之一，對行業與世界文化都產生了深遠影響。帝國的接班與掌控與許多家族經營的奢侈品牌不同，阿瑪尼沒有子嗣，因此多年來他一直致力於制定完善的接班計畫。根據公司及媒體報導，阿瑪尼集團的控制權將由六位精心挑選的接班人共同掌握：他的妹妹羅薩娜、兩位外甥女、一位外甥、長期合作夥伴潘塔萊奧（利奧）·德洛爾科，以及一家慈善基金會。所有接班人目前均在公司董事會任職，並將依據阿瑪尼在2016年制定的公司章程獲得股份。延續阿瑪尼的願景阿瑪尼的公司章程遠不止財務安排。他明確要求，品牌必須始終堅持“簡約、現代、優雅而低調的風格，注重細節與舒適性”。接班檔案還詳細說明了未來女裝和男裝創意總監的任命流程，以確保品牌的創意方向始終忠實於他的願景。財務與業務指令阿瑪尼的計畫中還包括具體的財務安排。例如，上市或併購等重大舉措，在他去世五年後方可進行，以確保公司在過渡期保持穩定。阿瑪尼集團依然為私人持有企業，預計年營收超過26.8億美元；若未來上市，其潛在未來估值可能超過58億美元。未來之路由家族成員與值得信賴的合作夥伴共同組成的新領導團隊承諾，將延續阿瑪尼的價值觀，維持品牌的獨立性與高水準。阿瑪尼設立的慈善基金會也將發揮作用，引導公司未來的部分利潤投入公益事業。阿瑪尼的詳細接班規劃旨在守護他的遺產，確保公司在創意、營運和道德準則方面所堅持的原則能夠得到長期延續。 (財富Fortune)

9月4日，義大利時裝設計師喬治·阿瑪尼（Giorgio Armani）在家人的陪伴下離世，享年91歲。（資料圖）2015年9月28日，在義大利米蘭時裝周期間，阿瑪尼手持記者蘇西·門克斯（Suzy Menkes）撰寫的傳記。來源：視覺中國1975年，41歲的阿瑪尼與後來的伴侶賽爾焦·加萊奧蒂（Sergio Galeotti）在米蘭共同創立了阿瑪尼品牌，開啟了影響全世界時尚界的傳奇篇章。如今阿瑪尼集團業務涵蓋了高級訂製、香水、配件、酒店甚至家居裝飾。集團目前價值近100億美元。截至2024財年，阿瑪尼的個人財富超過110億歐元。最新福布斯富豪榜顯示，阿瑪尼的財富達121億美元，位列義大利第4，全球第235名。阿瑪尼一生未婚無子嗣，也始終未對外明確集團的繼承人選。隨著他年事漸高，這一現狀也讓外界始終高度關注。一份起草於2016年的阿瑪尼集團繼承計劃書顯示，其股份被分為六類，留給幾位家族成員等最親密的人物，以及一個慈善基金會。各實體具有不同的投票權。繼承計畫書規定，如果集團尋求上市，至少要在阿瑪尼去世5年後才能進行，期間也不能進行任何併購活動，以確保對品牌穩定性、獨立性的保護。該計劃書於2023年9月又進行了修訂，新增部分無投票權的股本，以最大限度減少繼承人之間的糾紛。阿瑪尼於2024年10月宣布，計劃在未來兩三年內退休，並逐步將職責轉交給男裝設計部門負責人Pantaleo Dell'Orco、家人及團隊。至此，5名重要的繼承人浮出水面。他們分別是阿瑪尼的胞妹Rosanna，姪女Silvana、Roberta和外甥Andrea Camerana，還有已在集團工作30餘年、負責男裝設計的Pantaleo Dell'Orco。目前，這5人均為公司董事會成員。除Rosanna之外，其他人均在集團擔任重要管理職缺。85歲的Rosanna是演員出身，曾長期擔任廣告顧問，但缺乏設計和管理經驗。 Andrea Camerana是她的兒子，也是各繼承者中最早進入董事會的，負責集團永續發展。負責品牌女裝創意設計的Silvana則已跟隨阿瑪尼近30年。Roberta和阿瑪尼的關係也很密切，早年放棄電影事業，在集團負責公共關係，曾策劃2006年湯姆·克魯斯在義大利的婚禮。雖然沒有血緣關係，但Pantaleo Dell'Orco是阿瑪尼一生中最信賴的得力助手，在內部被稱為「Leo」。兩人一直在男裝設計方面合作。阿瑪尼過世後，集團發文寫到，這家擁有50年歷史的企業承載著阿瑪尼的情感與耐心。如今，他的家人和所有員工將延續並守護這些價值。(界面新聞)

你刷著科技資訊，突然又看到那句老調重彈的斷言：“AI 將在 2026 年取代所有開發者。”可就在這時，OpenAI 聯合創始人 Andrej Karpathy 和亞馬遜、Google老將 Steve Yegge 卻給出了完全不同的預測。他們的觀點，直接顛覆了這種說法。他們的看法？大家都想反了。我這幾個月一直在密切使用 AI 程式設計工具，當這兩位大佬不約而同得出同樣的結論時，我就知道這事得好好琢磨一下。他們的觀點不僅和那些“末日論”截然不同，甚至可以說是完全相反。他們是誰？為什麼值得你關注Karpathy 可不是那種只會炒作 AI 的人。他是 OpenAI 的創始成員，曾任特斯拉 AI 總監，親手搭建了如今大家爭論不休的那些 AI 系統。AI 的侷限在那，他比誰都清楚。Yegge 則是在亞馬遜和Google負責過核心基礎設施的老兵，那時候“規模”這個詞的含義和現在完全不同。如今他在 Sourcegraph，直接和企業團隊合作，把 AI 真正落地到生產環境裡——不是做演示，而是要讓程式碼真正在現實中跑起來。當這兩位都看著 AI 程式設計的熱潮說“開發者不會消失”，我會認真聽。顛覆認知的核心觀點我突然明白了：這根本不是“取代”，而是“新一層抽象”。想想看，現在還有多少開發者寫彙編？幾乎沒有。高級語言出現後，程式設計師的飯碗沒丟，反而行業爆發式增長——因為大家能更快地做出更複雜的東西。Karpathy 和 Yegge 都認為，這個歷史正在重演。用 Yegge 的話說：“企業級軟體開發永遠都極其複雜，所以工程師和 AI 會聯手一起搞定它。”關鍵詞就是“聯手”，不是“AI 接管”，而是“協作”。現實中，這到底是什麼樣？給你舉個實際例子。Karpathy 發明了一個詞叫“vibe coding”（氛圍程式設計），非常貼切地描述了現在的變化：“現在有一種新型程式設計方式，我叫它‘vibe coding’，你完全順著感覺走，擁抱指數級提升，甚至忘了程式碼本身的存在。”聽起來挺嚇人？其實操作很簡單。Karpathy 做周末項目時，幾乎不碰鍵盤，直接和 Cursor Composer 對話：“把側邊欄的內邊距減半。”AI 就幫他改好了。看著沒問題，他就繼續。再也不用翻 CSS 檔案、偵錯邊距。遇到報錯，他直接把錯誤資訊貼上給 AI，什麼都不說。“通常就能搞定。”關鍵在於：這種方式是可以根據項目重要性靈活調整的。隨便玩玩的周末小項目？全程交給 AI，自己只管氛圍。企業級生產系統？就得像 Yegge 說的那樣用“監督式 AI”——AI 負責體力活，你全程把關、稽核。同樣的工具，具體怎麼用，取決於你在做什麼，人工介入的深淺也隨之變化。Yegge 的技術進化論（發展速度驚人）Yegge 一直密切關注著這場變革。他大約一年前提出了“對話式程式設計”這個概念——也就是通過與 AI 對話來寫程式碼，而不是依賴自動補全。但現在呢？“對話式程式設計還算主流，但智能體程式設計已經以指數級的速度超越了這種方式，效果遠勝以往。”所謂智能體程式設計，就是讓 AI 能夠獨立完成整個工作流程，你只需在旁邊觀看。與其說“幫我寫個函數”，不如直接讓 AI “為這個應用建構使用者登錄功能，包括密碼重設”。這場進步的速度令人咋舌。從自動補全到對話，再到自主智能體，前後不過一年半。三大程式設計時代（我們正步入第三階段）Karpathy 把這個過程分為三個清晰的階段：第一代：你寫出詳細的指令。比如要排序資料，就得手寫排序演算法。第二代：你給出示例，電腦通過學習樣本找出規律。比如要做圖片分類，就用成千上萬張帶標籤的照片訓練神經網路。第三代：你用英語描述需求。比如要使用者認證，只需說“建立一個帶密碼重設功能的安全登錄系統”。他的核心觀點是：“大語言模型（LLM）是一種全新的電腦，而你用英語來程式設計。”這不僅僅是工具的升級，而是讓任何能清楚表達想法的人都能參與程式設計。產品經理可以自己做原型，設計師也能無需等工程師就搭建互動演示。這不會取代開發者——而是讓所有人的能力成倍提升。一個鮮有人提及的問題：參差不齊的智能但我對此也有保留，Karpathy 的坦率讓人耳目一新。AI 存在所謂的“參差智能”——它能解決極其複雜的問題，卻也會在簡單問題上犯低級錯誤。AI 可能能完美實現複雜演算法，卻又信誓旦旦地告訴你 9.11 比 9.9 大。“目前，這一點尤其值得注意，特別是在生產環境中。要用 LLM 做它擅長的事，但要警惕那些‘參差邊界’，並始終讓人類參與把關。”這也是 “AI 會取代所有開發者”這種說法站不住腳的原因。AI 有時極其聰明，有時又愚蠢得不可思議，且難以預測。生產系統無法承受這種不穩定，必須有人類監督。經濟現實（已經在發生）有一點你必須重視：“有些公司已經裁掉了 30% 不願意用 AI 的工程師。”不是將來，而是已經發生。“有錢的公司可以直接投入，但其他公司就要做艱難選擇——要麼承擔成本、要麼被競爭對手甩開、要麼裁員來彌補新開支。”換句話說，如果一個用 AI 工具的開發者能頂仨人幹活，你覺得那兩個會被裁掉？這不是理論，我現在就在現實公司裡看到這種情況。會用這些工具的開發者變得極其搶手，而忽視 AI 的人正在被淘汰。你真正需要學什麼（和你想的不一樣）真正重要的能力，並不是死記硬背新 API，或者學點提示詞工程的小技巧。更高階的能力其實有以下幾種：AI 監督力：學會分辨 AI 輸出到底靠譜還是胡說八道。這種能力其實可以訓練出來——你會逐漸發現 AI 常犯的錯誤模式。問題架構力：把複雜需求拆解成 AI 能穩妥處理的小塊。這其實是傳統工程師的老本事，只不過用在了新工具上。質量把控力：能迅速發現 AI 帶來的那些隱蔽 bug。這和普通偵錯不一樣，因為 AI 的錯誤有自己獨特的規律。自然語言表達力：能更清晰地描述需求。如果程式設計越來越像對話，那溝通能力就成了技術能力。有趣的是，這些本質上都是人的能力，和 AI 協作後會被放大，而不是被取代。關於進展（別被炒作帶偏，關注現實）Karpathy 對“ 2025 年 AGI 就要來了”這種說法潑了盆冷水：“每當我看到‘2025 是智能體元年’這種說法，我都很擔心，其實我覺得這應該是‘智能體的十年’。”十年，不是一年。“可惜的是，華爾街並不懂得耐心，所以 AI 的炒作還會繼續喧囂下去，而真正的從業者還在摸索如何開啟新的計算時代。”但現在已經有些現實成果你可以用上：像 GitHub Copilot、Cursor 這樣的工具，已經讓開發者在日常任務上提速 30% 到 50%。這不是理論上的提升，而是你今天就能看到的實際效果。這場變革來得不算太快，你有時間適應；但也不算慢，現在就該開始行動。為什麼我對這場變革反而樂觀說實話，我一開始也很懷疑。“AI 讓程式設計大眾化”這種說法，聽起來就像矽谷的老套忽悠。但真正用這些工具做了幾個項目後，我突然明白了。每一次程式設計範式的變遷，都是類似的軌跡：從彙編到 C，從 C 到 Python，從命令列到圖形介面。每次大家都擔心門檻降低會讓行業變弱，但每次結果都是行業變大、變有創造力。那些最終脫穎而出的開發者，從來不是死守舊工具的人，而是善於用新工具做出以前做不到的東西的人。這次的變化更大。我們不只是換了種語法，而是獲得了一種全新的問題解決方式——更重視清晰表達，少了死記 API 的負擔。正如 Yegge 所說：“電腦科學教育確實需要進化，但基礎依然重要。當年彙編被高級語言取代時，大家擔心程式設計能力會退化，結果反而行業擴張、崗位增加。”現在最吃香的開發者，不是那些精通 React hooks 或 Kubernetes 配置的人，而是能清楚表達自己想法，並能引導 AI 正確實現的人。本周你該做什麼別再光看資料了，趕緊上手試試吧。挑一個 AI 程式設計工具用起來——如果你想要穩定一點的體驗，就選 GitHub Copilot；如果你想嘗鮮最新功能，那就試試 Cursor。先從一個無關緊要的小項目開始，做點有趣又無壓力的東西，比如隨機語錄生成器、簡單的待辦事項應用之類的。這種項目對程式碼完美與否沒什麼要求，放手去做就好。別想著一口氣徹底革新你的整個開發流程。先在這些低風險的小項目裡，適應一下人與 AI 協作的節奏。那些已經在 AI 時代如魚得水的開發者，從來不是等到工具完善、教學齊全才開始的。他們都是邊試邊錯，邊做邊學。真正的未來Karpathy 和 Yegge 都明白一件事，而那些“AI 取代人類”的說法卻忽略了：這項技術是放大人類智慧，而不是取而代之。我們不會被淘汰，我們會變成指揮者。AI 不是來搶我們的飯碗，而是讓我們和它配合，去解決單靠自己搞不定的大難題。未來屬於那些能站在更高層次思考、善於溝通、懂得如何指揮 AI 解決複雜問題的開發者。如果你已經走到今天這一步，其實你已經具備了大部分所需的能力。你只需要開始學會和 AI “共舞”。說真的，這支舞一旦跳順了，還挺有意思的。革命不是即將到來，而是已經發生。問題只在於，你是要參與塑造它，還是被它塑造。 (大模型技術共學營)

如果你有機會面對一片全新的土地，你會選擇種下怎樣的種子？鴻蒙生態，就如同這樣一片沃土，吸引了無數開發者前來探索和播種。除了那些耳熟能詳的大廠應用以外，更有一批不那麼為大眾所熟知的開發者。他們或來自公共服務領域，關注如何讓城市治理更高效，讓旅遊體驗更智慧；或是個人開發者，懷著對生活的好奇，立志解決日常中的小難題。他們面對的是更多元的使用者需求，以及一個面向未來、擁有無限潛力的生態，用各自的方式，回答這時代的問題。那麼，當同樣的問題擺在他們面前時，他們的答案，又會有怎樣的不同呢？1 程式設計師的第一問：小眾需求還是社會期待？當開發者決定進入鴻蒙生態時，他們的初衷總會源於一些具體的問題。這些問題，有的是對生活細節的追問，有的是對公共服務升級的探尋。“我是一個30歲的程式設計師，現在正是為了自由與夢想拚搏的年紀。”示路的開發者王維傑這樣介紹自己。在成都這座以慢生活著稱的城市裡，他和自己的妻子，有著一顆想要四處遊走的心，享受說走就走的自由感。示路的開發者王維傑他的妻子有個習慣，喜歡在出發前手繪旅行路線圖，把想去的地方一個個標記出來。但每次旅途中臨時的變化，總讓精心規劃的紙質行程顯得不那麼靈活，市面上大多數的旅行軟體又都太程式化，按部就班，完全沒有真正旅行時那種隨心所欲的感覺。“能不能有一種更方便、更隨心的方式規劃旅行？”王維傑開始思考。他發現鴻蒙作業系統5具備的分佈式能力與Map Kit地圖服務，正好可以實現他的設想，於是示路應運而生。這款應用最大的特點，是使用者可以在地圖上自由標記想去的地方，然後系統會自動生成一張蜘蛛網般的路線圖。沿著這些路線，你隨時可以拐出去探索，去任何讓你心動的地方。對於像他一樣的個人開發者來說，他們的初衷，常常來源於身邊最平凡的場景。快手筆的開發者鐘顯燊也是如此，只不過他的跨度更大一些。曾在海南航空做了近十年的飛機維修的他，在業餘時間自學程式設計，現在已經成為了一名獨立開發者。源於機場的工作經歷，他總會隨身攜帶一個小本子記錄故障快速處理指南，也慢慢形成了隨手記錄靈感與日常所見的習慣。同時，安全是航空的生命線，也讓他對安全異常敏感。因此他想開發一款既保證隱私安全，又能專注於分佈式卡片筆記的應用。考慮到傳統筆記軟體本地資料儲存與跨裝置同步，總存在一些無法迴避的麻煩，而利用鴻蒙的分佈式軟匯流排能力和安全隱私保護，可以實現資料本地儲存和無網資料跨裝置同步，在資料同步與隱私安全做到了完美平衡。快手筆的開發者鐘顯燊於是他開發了一款鴻蒙專屬的筆記應用——快手筆，將資料儲存在本地，可以在不同裝置間即時同步，“我一開始便將這款軟體做成了鴻蒙專屬，因為這些功能，只有在這裡才能實現。”如果說個人開發者是在解答自己或身邊人的生活追問，那政務開發者呢？他們回應的或許是整個社會的訴求與期待。井岡山元服務的項目負責人童瑋意識到，傳統的景區講解往往需要遊客主動掃碼或留意，容易讓遊客錯過景點的背後故事。“作為有歷史性的紅色文旅景點，井岡山與鴻蒙生態的結合，是新時代的必然趨勢。”基於鴻蒙的近場服務能力，井岡山元服務可以在遊覽過程中，適度為遊客提供相應景點背後的故事、典故，讓旅程變得鮮活；在自由行旅遊愈發盛行的趨勢下，鴻蒙也可以為使用者提供更加獨立、私人的旅遊體驗。在重慶，鴻蒙版渝快辦開發團隊負責人劉斐面對的挑戰更加直接。“如何讓便民服務應用更高效、更安全？”鴻蒙作業系統5具備的安全性、穩定性和生態優勢，使得渝快辦有了一個明確而穩妥的答案。適配鴻蒙，不僅是技術上的升級，更是數位化轉型大潮中的必然選擇。鴻蒙版渝快辦開發團隊負責人劉斐四位開發者，四種回答。無論形式如何，鴻蒙生態，以一種開放的姿態，容納了他們的追問與解答，也促成了他們各自精彩的故事。2 當問題來敲門：社區自救還是官方支援？開發從來不是一條平坦的路，無論是對經驗豐富的程式設計師而言，還是對初次上手的團隊來說。面對“崩潰時刻”，他們又會如何回應？“在準備開發的當天，我只看了一晚上的文件，第二天就基本可以著手開發了。”王維傑回憶起第一次接觸鴻蒙開發的經歷。這是他第一次開發自己的產品，原本以為會很複雜，沒想到鴻蒙的學習門檻如此之低。即便遇到問題，看看論壇與教學，基本一兩個小時就可以順利解決，這種開發體驗讓王維傑印象深刻。“就像拼積木一樣，你有一個個小元件，把它們拼上去，調整好間距和顏色，就能形成一個好看的介面。”不過，問題總在意想不到的時候敲門。為了實現自由繪圖，他需要在地圖上插入對應的圖片，這樣的需求很少遇到，現成的解決方案自然也寥寥，這幾乎成了示路開發初期最大的技術障礙。多番嘗試失敗後，他最終在鴻蒙開發者論壇中找到了一條技術帖，順著華為工程師留下的介面說明摸索，竟意外打通了功能實現的關鍵路徑。“看到那一刻，我是真的激動了，像是深夜的隧道盡頭突然亮起燈。”示路的產品經理，也就是王維傑的妻子，則是示路背後真正的靈魂人物，不斷從使用者視角給他提出反饋與建議。她提出需求，他在鴻蒙論壇裡尋求答案，是王維傑開發過程裡的常態，“痛並快樂著”，他說。鐘顯燊在快手筆的開發過程中，同樣面對過複雜度與自學能力之間的拉鋸。他曾經自學過Java等語言，跨界到鴻蒙，也全靠自己摸索。“但這是我自學道路上，最順暢的一次”，他在鴻蒙官網文件中找到了大量實例程式碼，也在開發者社區獲得了及時的回應。正因如此，快手筆完成後，他第一時間決定將部分元件開源，幫助更多人少走彎路。“我認為百花齊放比一枝獨秀更重要。既然我在社區裡得到了幫助，也應該回饋給其他開發者。”相比之下，政府應用開發者面臨的挑戰更加複雜，許多問題無法如個人開發者一般，憑一己之力解決，或是在社區裡找到答案。每到這些時刻，鴻蒙官方便會伸出援手。劉斐回憶起渝快辦適配鴻蒙時的情景，“我們面臨的最大困難，是原有的程式碼架構過於複雜，而且原來的開發者已經離職，僅靠我們的力量很難解讀那些程式碼。”關鍵時刻，鴻蒙技術專家也會參與合作。“他們的工程師甚至親自到場，和我們一起分析程式碼架構，尋找解決方案。”在適配鴻蒙的路上，他們並不是孤軍奮戰。井岡山元服務的負責人童瑋回憶道，“無論是官方文件、社區支援，還是華為的工單系統反饋，都能在關鍵時刻給你幫助。”井岡山元服務的負責人童瑋在這場充滿變數的開發旅程中，鴻蒙的學習資料、技術社區和工程師支援，成了他們並肩前行的“命運共同體”。3 真正把鴻蒙創新能力開放出來，讓所有開發者獲益當四位開發者，帶著各自的問題走進鴻蒙時，這一生態也用自己的方式給出了回應。鴻蒙作業系統5的創新特性，在這四款應用中得到了不同的體現。對於個人開發者來說，鴻蒙的分佈式特性與跨裝置能力，給了他們前所未有的創作空間。王維傑的示路充分利用了鴻蒙作業系統5的地圖服務，實現了行程的可視化。“通過接入鴻蒙系統花瓣地圖，示路能夠支援全球超過200個國家的地理標註服務。就像給使用者提供了一支畫筆，無拘無束地發揮自己的創意。”在這款軟體內，使用者們創造了許多個性化的路線，有川藏自駕的路途，也有城市內漫遊的線路，許多連王維傑自己都迫不及待地想親自嘗試下。基於鴻蒙作業系統5的安全特性，示路不會隨意收集使用者的位置資訊；示路提供的“多人協同規劃”及“AA旅行計算器”等旅行輔助工具，也可以輕鬆完成行程規劃與費用計算。鐘顯燊的快手筆則將鴻蒙的分佈式能力發揮到了極致。他所開發的筆記應用實現了跨裝置的即時同步，所有資料均保存在本地，無需擔憂雲端安全與隱私問題。快手筆的筆記應用實現了跨裝置的即時同步在鴻蒙AI能力的加持下，儘管沒有聯網，使用者也能在快手筆內實現語音識別轉文字。“筆記類應用”向來是一個競爭激烈的垂類，使用者的需求多且繁雜，快手筆能在其中脫穎而出，自有它的道理。對於政府項目而言，鴻蒙帶來的更多是安全性、技術升級和服務效率的全面提升。童瑋負責的井岡山元服務，其中許多功能都是基於鴻蒙的“意圖感知”框架。當遊客走近一個景點時，元服務會自動感知時間和空間，為遊客推送對應的服務。例如到達某個景點，推送對應的語音講解，到了飯點時間，推薦附近餐飲資訊。對於渝快辦，這一款政務服務類的應用而言，不僅加強保障了資料安全，更幫助其從“人找服務”升級到了“服務找人”的體驗飛躍。結合日曆開放能力，市民可以在App內建立日程並設定同步到手機日曆，系統將主動為市民推送證件到期等事項提醒；長輩版UI則讓年長使用者也能輕鬆使用政務應用。“鴻蒙版的渝快辦程式碼更加精簡，運行更為流暢。”劉斐特別提到，鴻蒙的技術架構讓應用在保持功能完整性的同時，大幅提升了響應速度和穩定性。這對於承載政務服務的應用來說，意義重大。鴻蒙生態，這個不斷發展的平台，正逐步兌現開發者們的理想，也在他們的創意與實踐中，不斷豐富著自己的可能性。正如鐘顯燊所說：“鴻蒙的意義早已超出了作業系統的範疇，它更像是一個面向未來的技術平台，連接需求與解決方案的橋樑。”4 在社區中獲得成就，在百姓中獲得好評技術從不是單向的表達。它連接著開發者的思考，也回應著使用者的反饋，最終構成平台、開發者、使用者之間的循環共振。對於王維傑來說，最意外的收穫是示路之內，使用者們彼此之間自發形成的社區。“我一直想要營運這個社區，但還有本職的工作要做，實在沒有時間和精力。”不過使用者們還是自己建立起了交流群，分享旅行攻略，推薦路線，甚至互相約伴出行。如今的示路已經有了5000多名使用者，其中不少成為了王維傑的網友。有使用者發現了軟體的Bug，會細心地給出建議，這種善意讓他深受感動，也更加堅定了繼續最佳化產品的決心。鐘顯燊的體驗則更加豐富。成為個人開發者後，身為“I人”的他認識了很多新朋友，有自己產品的使用者，會給他提出中肯的建議；也有其他的個人開發者，在技術社群裡互相交流經驗。常常有使用者告訴他，快手筆的分佈式同步功能讓自己的學習筆記管理變得前所未有的便捷，這種反饋讓鐘顯燊覺得所有的努力都值得。個人開發者的成功是垂直圈層內的口碑相傳，而對於政府應用來說，反饋則更為多元。它們所帶來的，是千萬市民、旅者的民生改善！童瑋看到了井岡山元服務帶來的變化。遊客在景區的平均停留時間延長了，年輕遊客的比例明顯提升，而且他們對紅色歷史的關注度也比以前更高。“這款元服務確實實現了我們最初的目標，它讓曾經那段艱苦奮鬥的歷史，以一種全新的方式呈現在了年輕人面前。”劉斐則從政務服務效率的角度看到了改變。“渝快辦鴻蒙版上線後，使用者滿意度有了顯著提升，辦事效率也明顯提高。”這些積極的使用者反饋，形成了一個良性循環：平台提供技術支援，開發者創造價值，使用者享受服務，反饋促進改進。從最初的探索嘗試，到現在的成熟應用，這個生態正在變得越來越豐富，越來越完善。“鴻蒙作為一個面向未來的生態，具備著更多可能性。”劉斐的話代表了四位開發者的共同心聲。在這個面向未來的新世界裡，每一行程式碼都可能改變生活，每一個創意都可能成為現實，每一次嘗試都可能開啟新的可能。開放、多元、包容的生態已經形成，而這個生態的未來，還需要更多人的參與和貢獻。為了激勵更多創新，鴻蒙星光計畫已經於6月20日正式開啟，投入了總額1億的現金和資源，支援更多校園開發者、創意人才在鴻蒙沃土探索創新。懷揣著熱枕的你，可通過HarmonyOS開發者官網(開發者聯盟官網)進行報名。 (鹽財經)

【新智元導讀】「程式設計的未來是Human語言」，AI掀起程式設計70年來最大變革，從對話到程式碼，「氛圍程式設計」與自然語言成為主角。老黃預言，AI讓人人都能成為人機互動的橋樑。你知道人類目前的程式語言到底有多少種？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程式語言，AI將徹底改寫人機互動的定義。倫敦科技周上，老黃一句話震撼全場：「未來新的程式語言應該叫Human」！多虧了人工智慧，即使非程式設計師也可以編寫程式碼。讓電腦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。現在，突然之間……出現了一種新的程式語言。這種新的程式語言叫做「Human」。老黃的意思很明顯——沒有人會去再學資料結構和演算法導論，甚至提示詞工程都已經過時。未來你最應該學會的是如何用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。沒有作業系統、沒有C語言、沒有Java、沒有Python、無需再學習演算法和資料結構，只要你會說「Human」語言。人機互動將真正進入一個全新的時代，程式設計師作為職業或許從此將消失，任何人都可以用Human語言來和AI、和機器溝通。這個趨勢已經在現實中不斷地上演和被強化。Vibe Coding（氛圍程式設計）+ Human語言 = 人人都是程式設計師。別以為這只是概念噱頭——現實世界已經走在前面了！市場對AI程式設計工具的熱情不斷爆發。Cursor、Windsurf等估值不斷的走高：· 豪擲30億美元，OpenAI史上最大收購案！· 25歲MIT輟學天才一戰成名！3年成為90億美金公司CEOOpenAI發佈Codex：程式設計革命徹底爆發！剛剛，OpenAI最強智能體上線ChatGPTClaude發佈Claude Code：AI程式設計新王Claude 4，深夜震撼登基！連續編碼7小時，開發者驚掉下巴DeepSeek新模型R1-0528注重編碼能力：剛剛，新版DeepSeek-R1正式開源！直逼o3程式設計強到離譜，一手實測來了OpenAI專門推出程式設計用的GPT 4.1：GPT-4.1深夜登場，中科大校友領隊！百萬上下文程式設計驚人，GPT-4.5三個月後淘汰GoogleGemini 2.5 Pro的程式設計能力霸榜：新版Gemini 2.5所有榜一，Google無敵了！一個月全面擊敗o3，程式設計反超Claude 4這些AI程式設計助手可以輕鬆地將用普通人類的語言寫成的提示轉化為程式碼。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）」的編碼範式，甚至Vibe Coding之上還有「氛圍介面」。回顧程式語言誕生的歷史，當下我們正處於「Human程式語言」的新輪迴。AI迫使我們再次重新發明了程式語言——Human會成為人機互動最終的橋樑嗎？AI讓我們回到原點人類重新發明程式語言未來的人機互動或將建立在自然表達與形式精度的完美結合上。人類多年來實現了「與電腦對話」的夢想，卻發現必須教它們如何精確傾聽。想像你在給一個語言流利但從未出過門的人指路。你說：在那棵大樹那裡左轉。他卻問：那棵樹？多大算大？是你的左邊，還是樹的左邊？經歷無數次糊塗的旅程後，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。70年前電腦發展的真實寫照——如今又再度上演。1950年代，科學家嘗試用英語與電腦交流，結果慘敗。於是他們發明了FORTRAN、COBOL等程式語言——這些正式、精準、無歧義的交流方式。之後就是我們熟悉的各種程式語言，這些語言推動了數字時代幾十年的發展。直到AI出現，我們又能用自然語言對電腦發號施令了。像ChatGPT就能理解「幫我寫個按字母排序名字的函數」。人類友好型計算，似乎回來了。但劇情反轉來了：我們發現了當年放棄自然語言的那些老問題，又重新找上門。於是人類又一次被迫發明正式語言來解決問題。歡迎來到計算史上最大規模的「似曾相識」。第一次失敗時間是1954 年，喬治城大學的研究人員正準備創造歷史。他們開發出一台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「即時翻譯」已成現實。但真相是：這一切不過是障眼法。系統只能識別250個詞和6條語法規則，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、更不准。自然語言計算宣告死亡。正式程式語言革命FORTRAN之父John Backus一語道破：用自然語言與電腦交流，是「一場近身肉搏」。他提供了激進的解決方案：創造專為人與機器溝通而設計的新語言——程式語言。正式程式語言的四大基石：無歧義語法：程序只有一種解釋方式組合語義：複雜意思由簡單部分構成無上下文結構：不依賴文化或背景知識數學基礎：基於邏輯推理而非人類解釋這不僅是技術選擇，更是生存之道。正式語言解決了人與機器之間的溝通難題，才有了後來的電腦革命。AI帶來新一輪混亂。時間快進到2022年11月，ChatGPT發佈，僅用五天使用者突破百萬。你可以對它說：「幫我寫個分析客戶資料並生成圖表的Python指令碼」，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）程式設計AI真正「理解」你的需求然而，幾百萬使用者開始日常使用後，熟悉的問題再次出現。穿著新衣的老問題問題1：多義詞陷阱（再現）讓ChatGPT「bark up the right tree」（用對方法）——是操作樹型資料結構？還是處理錯誤日誌？模糊性再次成為障礙。問題2：語境混亂（仍在）「設個八點的鬧鐘」—— 它會問：早上還是晚上？那個時區？那一天？自然語言依舊假設存在共享上下文。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術文章，但作者和期刊全是假的；它會寫呼叫根本不存在的API的程式碼。看起來像真的，其實全錯。問題4：可靠性缺失（更嚴重）讓它寫整整500字，結果總有偏差。日常用途無妨，但對於關鍵系統，這是致命問題。我們再次撞上了1950年代的同一堵牆。正式程式語言回歸科技界並未因AI出錯而放棄，而是像當年一樣，開始建構更可靠的正式系統。第一步：提示工程框架程式設計師不再隨意發問，而是設計結構化提示：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、行動、結果Few-shot示例法：提供明確的行為範例這些不只是技巧，而是正在形成的新型 AI 交流正式語言。第二步：AI標記語言正在出現專為 AI 設計的新語言：模型上下文協議（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：基於XML的結構化對話語言智能體通訊協議：AI與AI之間對話的正式語言，Agent2Agent第三步：結構化框架公司開始建構系統化方法：LangChain：用於管理AI對話的範本系統Constitutional AI：用正式規則訓練AIRAG系統：讓AI的回答有事實依據趨勢清晰可見：1950s：自然語言失敗→正式程式語言2020s：自然語言AI崛起→出現問題→正式AI交流語言再現→進化為新的Human程式語言我們正見證「提示程式語言」（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。從趨勢和歷史來看，新的Human程式語言路徑是：近期（2025–2027）：正式化階段提示工程像軟體工程一樣系統化AI 標記語言廣泛普及企業AI必須使用正式協議中期（2027–2030）：融合階段多模態AI（文字、語音、視訊）配合正式驗證系統非技術人員也能用自然語言程式設計自動把人類語言翻譯成AI規範語言遠期（2030+）：融合進化腦機介面將配合正式語言協議人類語言與AI之間實現通用翻譯完全自主系統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。就像現代程式語言比彙編語言更易讀，卻依然保持數學精度。最終形成三層架構：人類層：自然語言交流翻譯層：自動轉為正式規範機器層：依靠正式協議可靠執行回顧以上的程式語言輪迴史，不僅僅是數字計算發展的歷史，更揭示了人與機器交流的本質規律：真相一：歧義是人類的天賦人類語言靈活，效率高，那怕說「拿那個東西」，別人也能理解上下文。這種歧義帶來創造力、詩意和豐富表達。真相二：精確是機器的生存法則電腦執行任務必須毫不含糊。像「在那棵大樹處左轉」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：人機互動的「橋樑」一定是正式語言每一個成功的介面——從程式語言、UI設計到API介面，最終都發展出了正式結構。人與機的有效溝通，離不開這種橋樑。真相四：每一輪循環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。這種循環升維中蘊藏著真正的創新，突破點不在於消除歧義，而是系統化地管理歧義。未來的AI互動語言將：對人類而言自然自動轉為正式規範AI和機器可以可靠執行可驗證、可偵錯也許你可以把它看作「終極編譯器」：無縫將人類意圖轉為機器精確行為。我們起初是為了擺脫自然語言的模糊性，才創造了程式語言，推動了數字時代。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年建立正式系統的經驗，理解其中的規律，知道該往那走。問題不在於我們是否會為 AI 建構正式語言，而是我們能多快建構、多優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，不是問題，而是進化本身。未來屬於能連接人類意圖與AI精度的人。 (新智元)