讨论编程语言是互联网从业者经久不衰的话题，但今天我想从另一个角度来探讨编程语言和自然语言的关系。

什么是编程​语言# 

不妨先问问 AI，编程语言是什么？

AI 提到形式化具体是指语法和规则，不同语言有不同的语法和规则。AI 也提到编程序语言的应用领域和分类。

传统编程语言# 

传统编程语言往往诞生于特定应用场景，例如 C 语言通常用于硬件编程或者与操作系统打交道；Java 语言最早用于编写嵌入式设备应用程序，同时具备跨平台的能力；Python 语言设法成为一种广泛的编程语言，如今它在科学计算、数据分析、人工智能领域有着明显优势；JavaScript 语言为浏览器而生，如今几乎是 WEB 应用的首选语言；Solidity 语言专门用于编写区块链智能合约；最新的 Mojo 语言则专为人工智能应用程序设计。

如果查阅编程语言发展史，可以看到每一种语言都有其特长，而特长对应具体的应用场景。比较有意思的一点是，新兴编程语言的设计目标不再追求通用，而是为特定领域设计，我们称之为 Domain Specific Language (DSL) ，正如上面提到的 Solidity 和 Mojo。

这其实很好理解，随着科技的不断发展，具体到特定领域的业务也会越来越复杂，编程语言会不断更替来适应业务变化。

那是否有一种万能的语言能通吃所有场景呢，我认为答案就是自然语言。

自然语言# 

自然语言就是人类日常交流和表达思想的语言，如果类比编程语言，自然语言同样具备一定的语法和规则，同时受社会、文化的发展也在不断自我迭代。专业的软件工程师用编程语言描述解决特定问题的路径和方式，普通人也可以用自然语言来描述如何完成需求，而后者大概率是未来软件开发的进化趋势。

自然语言相比编程语言最大的优势是通用性，可以说它是现实世界的原生语言，所有需求文档都用自然语言写成。哪怕是时代变了，自然语言也还在，不会说需要发明一种新的自然语言。

在普通人能够胜任软件开发任务之前，Prompt 工程师出现了，这是近段时间一个比较流行的概念。Prompt Engineering（提示工程）是一种通过优化 AI 模型输入，来获得更高质量输出的实践方法，而专门做这一行的人即为 Prompt 工程师。

从当前 AI 发展阶段看，我认为提示工程更像是一种过渡，未来程序员将从传统互联网行业毕业，转战 AI 辅助编程。当 AI 的上层应用足够丰富，通过自然语言编程的成本降得足够低时，普通人也能胜任这份工作，我想产品经理可能是最适合做这个工作的人，当产品需求文档写完时，软件也就开发完了。

结语# 

编程语言不再内卷，自然语言开始崭露头角，究竟谁能笑到最后，有生之年一定能见分晓，让我们拭目以待。