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“编程的特权不是跟机器说人话,而是拥有排除胡说八道的形式化符号。”
1978 年,计算机科学奠基人 Edsger Dijkstra 在短文 EWD667 中,标题直白到近乎挑衅:《论“自然语言编程”的愚蠢》。他认为,想用自然语言替代形式化符号不仅是不切实际的幻想,更是文明的退步。
快进到 2026 年,大语言模型(LLM)似乎让 Dijkstra 成了过时的古董。Karpathy 不再亲手写码,Stripe 每周合并 1300 个无人值守的 Agent PR。但在带队全员使用 Cursor 一年后,从 Vibe Coding 的狂欢回归到 Planned 模式的冷静,我发现 Dijkstra 并没有错——他甚至对得要命,尤其是关于“自然语言之毒”的那一半。
一、 Dijkstra 的三把手术刀:戳破“自然”的幻觉
在 EWD667 中,Dijkstra 留下了三个至今依然刺骨的观点:
形式化是文明的引擎:数学和科学的崛起,靠的是 Vieta 和莱布尼茨设计的精确符号,而不是模糊的口头描述。符号是为了“排除胡说八道”。
自然语言的“舒适陷阱”:这是最狠的一句——“所谓自然语言的自然性,归根结底,不过是我们能轻松地说出那些荒谬性并不显而易见的话。”
窄接口才是高效:给机器加活(让它理解自然语言)不代表人类省力。跨接口的沟通成本会随之激增,最终两边都更累。
二、 一年 AI 实践:从“情绪编程”到“规则回归”
去年我推行全员 Cursor,团队经历了一个教科书式的闭环:
甜蜜期(Vibe Coding):只要动动嘴,Demo 几分钟就能跑起来。我们开始接受“不用想太清楚就能开始”的节奏,前端消亡,全员全栈。
阵痛期:AI 开始习惯性“漏需求”,代码架构松散如沙,上下文一长就开始“降智”。我们发现,AI 的服从性变成了毒药——它会顺着你模糊甚至错误的描述,在死胡同里一路狂奔。
回归期(Planned Mode):我们发现,最有效的开发流程变成了:描述意图 -> 自动转化为 Spec -> AI 分析排除矛盾 -> 人类审查关键算法 -> 设计测试套件 -> 分拆执行。
你看,这个流程的每一步,本质上都是在把自然语言的“毛坯”,精加工成形式化的“构件”。
三、 从 Prompt 到 Harness:形式化的新外壳
2026 年,行业出现了一个核心概念:Harness Engineering(驾驭工程)。
从 2023 年研究“怎么跟 AI 说话”(Prompt),到 2025 年研究“给 AI 看什么”(Context),再到如今研究“构建什么环境让 AI 可靠工作”(Harness),这条路线的本质是从自然语言回归形式化约束。
CLAUDE.md、测试用例、CI/CD 闸门,这些都是写给 AI 的“形式化规范”。Dijkstra 说符号是排除胡说八道的工具,在 AI 时代,这句话演变为:约束和测试,是排除 AI 胡说八道的唯一护城河。
四、 AI 真正改变了什么:降低了形式化的“税率”
Dijkstra 没预见到的一点是:AI 让形式化变得便宜了。
过去,写严谨的 Spec、接口规范和 TDD 测试套件极其耗人,所以大多数团队选择裸奔。现在,AI 成了自然语言到形式化的“翻译器”。
自然语言是入口:降低表达意图的门槛。
形式化是出口:保证意图被正确执行。
AI 是桥梁:它让维护高质量的形式化约束变得不再昂贵。
五、 代码变便宜了,但思考没有
如果 Dijkstra 活在今天,看到我们先用自然语言让 AI 乱写一气,再花巨大精力构建测试闭环来纠错,他大概会冷笑一声:“你们终于造出了能听懂人话的机器,却发现还是得用形式化来约束它。”
驾驭 AI 的能力,本质上是构建形式化约束的能力。烧 Token 的速度代表了你的生产力,但前提是你在用 Token 生产规则,而不是生产垃圾。
48 年前,老祖师爷对着编译器发火;48 年后,我们对着 LLM 沉思。工具变了,但“消除模糊性”这一编程的本质,从未改变。
他山石智库2015 年来商业合作数百位诺贝尔奖得主、图灵奖得主、两院院士、藤校牛剑院长教授、世界500强领导者、联合国高层及 openai 创始人等人工智能科学家、经济学家、企业家及《未来简史》作者赫拉利;世界首富马斯克母亲梅耶·马斯克等。为北京、上海、杭州、广州、深圳政府举办的国际化论坛、峰会提供演讲嘉宾;为阿里、腾讯、字节、百度等公司大会提供演讲嘉宾,并运营诺贝尔奖专家领衔的品牌代言背书和海外传播。他山石智库还应用独一无二资源,送数百位中国学子去美国常青藤及前三十大学,英国牛津,剑桥等名校留学。创始团队来自国务院发展研究中心、财新、清华、麻省理工。
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