MoonBit: 大模型时代下的编程语言探索
大家下午好，谢谢主持人的介绍，我现在是IDEA粤港澳大湾区数字经济研究院的讲席科学家，今天跟大家分享我的话题，就是AI时代下的编程语言。一般来讲我们说的语言都是像微软、谷歌这种比较大的公司做的事情，所以先简单介绍一下我过去的背景。我从本科毕业以后，大概过去十几年都在编程语言和开发者工具这一块工作。在我还在念书的时候，很荣幸参与到OCaml编程语言的核心维护中，10年以后，去年OCaml获得了ACM系统软件奖，今年编程语言的获奖者是Rust。我的第一份工作是在纽约，自己写了一门编程语言叫ReScript，很荣幸这门编程语言被一些公司商业化用到了，Facebook 的messenger，chats也用到的它，我回国之后，Facebook破例让我在国内继续维护这个ReScript编程语言，在Facebook的5年时间，我还参与到另外一门编程语言就是Flow, TypeScript Facebook内部使用的编程语言的开发中。基于我过去三门编程语言职业的开发，我有一个更大的梦想，我能不能从顶层视角，一开始就考虑这个编程语言和IDE怎么协同设计，2022年很高兴有这么一个机会，我们在深圳组织了一个软件团队从事MoonBit的开发。MoonBit是一个完整的开发者平台，它有一个中文名字叫做月兔，这是MoonBit团队过去20个月的工作。 编程语言怎么和AI联系在一起？一般做基础软件的是不追风口的，我们踏踏实实做事情。之前我看过一个访谈很有意思，就是微软前CEO比尔·盖茨访问OpenAI的CEO奥特曼，问他关于AIGC时代你最感兴趣的领域是什么？当时OpenAI的CEO的回答让我有点意外，他说他最感兴趣的是Coding编程，就是AI辅助代码生成。我觉得现在的AI能力达到了，但是需要工具的革新。GitHub在去年的一篇文章提到，预计到2030年大概有1500万新增的程序员，这是由AI导致的，它预测到2030年大概有4500万程序员，里面有30%是AI程序员，它的经济增量大概是1.5万亿美元，所以它是一个非常大的事情。不光是未来的预测，GitHub copilot可能是第一个AIGC大规模的应用，它在去年已经有数百万的用户。所以大模型时代不光是未来的事情，它现在已经到来了。现在绝大部分AI辅助工具都是一个在现有的VS Code的增强版，未来一定会产生一个AI Native的，AI原生的IDE，它可以原生和AI进行互操作，比如我写代码，跑运行的时候它会有一个crush，或者有个bug，AI原生的IDE就会自动帮你修复这样一个bug，它可以极大地提高我们的开发效率。刚才罗总用了这张PPT，我们很多程序员朋友会担心AI来了以后，我们会不会失业。刚才已经提到，现在AI的智能不是真正的人工智能，或者说不是真正的深度思考智能，很多时候还需要人和AI协同工作，AI生成代码需要人来审核，才能进代码仓库，所以大家不用担心因为AI就完全取代编程这个行业，未来一定是AI和人进行协同办公的场景。AI时代的编程语言会是什么样的呢？我之前读到一篇国外的博客，他的观点很有意思，大模型会不会杀死Python？如果写代码的朋友可能会知道，Python和JavaScript是最常用的编程语言。大模型时代还是这样的情况吗？我觉得这篇文章的观点很有意思，他讲出Python的优点在大模型下不再是一个优点。比如说Python有巨量代码库，但是过去200年人类创造的财富，可能比之前2000年还要多，同样的道理，在AIGC时代，可能未来10年产生的代码会比过去50年的代码还要多，这样Python积累的代码不再是个优势，反而会成为一个历史包袱。第二点就是Python的性能是很慢的，有了AIGC这样一个背景，生成一个高性能代码，它的瓶颈不会那么高。比如说以前我们如果要写C语言，需要写很繁琐的代码，未来这种高性能代码可以由AI生成，Python的短板反而会放大。另外一点更明显，Python的代码可靠性不高，因为Python是一门动态语言，没有很强的静态分析，我生成代码是很难保证它的准确性的，在AIGC时代，大量的代码需要人来进行审核，保证它的正确性。怎么一次保证代码的可靠性呢？我觉得Python的缺点是很明显的。AI时代下的编程语言应该具备哪些特点？刚才我提到了Python的缺点，我觉得AI时代的编程语言大概有这样几个比较显著的要求，第一是生成代码很容易验证它的正确性，甚至说生成代码是不是可以用一些形式化的验证，第二是快速静态分析，毕竟大模型智能有很多幻觉的，我们需要借助一些快速静态分析能力纠正这种幻觉，待会儿我会给大家演示这个Demo可以看到。第三是安全性，人写的代码要考虑安全性的问题，如果是AI生成的代码，它的安全性就更重要了。第四是高性能。 MoonBit做AI是一个很有道理的事情，我们这个项目立项是在2022年10月份，一个月以后ChatGPT横空出世，我们看到人类历史上第一次AI生成的代码这么靠谱，以前也有程序自动化方面的研究，但是都只是一个Demo，ChatGPT第一次把这个可靠的代码搬上来。传统的编程语言因为它已经有很多的存量用户，比如说Python或者Go语言做一些微小的改动，都需要巨大的讨论，它的动作会非常慢。MoonBit作为全新的编程语言，而且是一个编程平台，就没有任何的历史包袱，可以快速适应在AI时代下，如何更经济、高效生成MoonBit代码。给大家介绍一下什么是MoonBit。我们讲MoonBit不仅仅是一门编程语言，它其实是一个编程平台，我们有自己一套完整的工具链，有自己的IDE、调试器，包管理，测试覆盖的工具，我们也有原生的AI支持。后端方面我们也推出了多后端，不仅仅是一个后端，最开始的WebAssembly是由几个大的浏览器厂商，包括微软、谷歌，它们推出的人类历史上第一个跨平台、跨操作系统的指令集，MoonBit可以生成非常高效的WebAssembly代码，在云端和边缘端很好地运行。我们同是也支持JavaScript后端，这个大概在五一之前的。我们现在还在紧锣密鼓开发一个原生的后端，这样可以做一些系统编程。所以MoonBit可以支持多后端，是一个全场景覆盖的开发者平台。我们在过去一年多的时间，也慢慢地获得了海内外的认可，去年8月18日我们进行了一个Alpha版本的发布，当天就让我们比较意外，我们当天也登上了Hacker News的头版头条，今年3月份我们开源了标准库，很快走红了日本的一个开发者社区。6月份我们也登顶海外一个著名的开发者媒体New Stack，昨天我看到New Stack继续报道了我们的MoonBit开发，在国内我们也进入了清华、北大、中科院等等著名的高校，介绍MoonBit这样一个编程语言。 为什么AI时代下需要一门新的编程语言？第一是要安全性，MoonBit的优点是可以通过静态分析，加速开发过程，提高安全性，保证这个生产码的可靠性。第二点交互问题，传统的编程语言考虑的是人和编程语言的交互，未来考虑人和AI大模型以及编程语言三者交互。还有一点非常重要，就是提供一个精确的上下文摘要，因为我们不可能把所有东西送给大模型，需要一个IDE通过工具提供一个精确 Contaxt的上下文的能力。MoonBit设计的初衷，我们如何设计一个AI友好的编程语言？这是一个开放的问题，现在我们没有答案，什么样的编程语言是AI友好的编程语言？根据我过去的直觉，如果一个语言能被机器快速理解，它一定能更好地被大模型理解。比如说一段代码，它如果过于复杂，连静态分析都理解不了的话，大模型肯定也不能理解。所以我们设计的初衷就考虑MoonBit快速做一些静态分析的能力，做传统的IDE补全。MoonBit一开始也受，在我们之前做了一门编程语言，Rescript编程语言，因为他花了很久才做了一个IDE出来，MoonBit一开始就考虑，这门编程语言如何适配IDE，所以我们在MoonBit这个编程语言推出半年时间就推出自己的IDE功能，第三是静态分析能力，我们输出一个Wasm安全沙箱机制，保证MoonBit相比别的语言更安全。ai.moonbitlang.comMoonBit 平台demo演示（播放视频）现在给大家看一下MoonBitAI的演示功能，这是开放的，大家可以去尝试一下。相比传统的AI代码生成功能，我们是一站式服务，写一个prompt，可以实时编译、实时测试代码。生成代码以后，马上就可以测试结果。我们还可以修改他的prompt，我用命令式的方式写出来，它可以实时生成代码，实时编译，这是一倍速，不是三倍速。大家可能会怀疑，MoonBit是一门新的编程语言，我们知道AI最重要的是语料，有充足的语料才能生成代码。我们独一无二的地方在于可以把传统的IDE智能和大模型智能融合在一起，大模型智能可以快速生成很多代码，但是它的代码是不可靠的，我们可以通过快速的静态分析来校正大模型的幻觉，生成一次编译通过的代码。听上去原理好像很简单，但是工艺难度是很高的，因为这里面每一个Token出码的时间是毫秒量级，需要在毫秒的时间内快速对代码进行一个语义分析，纠正代码出码的错误，是一个非常难的工程上的问题。最后讲讲ReScript到MoonBit，如何从兴趣爱好到一门工业级别的编程语言，国内在这个领域基本上是一片空白，从ReScript到MoonBit，它的编程语言从一个玩具编程语言到工业级编程语言，是一个马拉松的过程。我做ReScript的时候大概花了6个周末做出原型，接下来花了6年时间完善这个产品，其实这个东西是可以做一辈子的事情，是一个非常漫长的过程。一门新的编程语言一定要解决一个新的痛点，而且要比现在的编程语言好一个数量级。如果你的编程语言和现在的编程语言是差不多的，我为什么不用一个已经被工业认可的语言呢？比如Java，Go语言呢，所以一定要解决用户的痛点。MoonBit的出发点之一是针对Wasm这样一个指令集，这是2017年的新的标准指令集，很多编程语言Wasm已经支持了但他效果不是很好，我们可以比现在的编程语言效果好一个数量级以上。第三是既要重视技术也要重视生态，在知乎上经常有人问问题，操作系统不难做，编程语言不难做，难的是生态。其实不是这样的，他愿意进入这个生态，是因为这个生态有闪光点，别人才愿意贡献。MoonBit这个编程语言开源了标准库之后，大部分的代码都是由第三方贡献的，为什么他们愿意贡献代码？就是我们一开始推出一个非常好的IDE，非常好的测试环境，大家愿意贡献代码。所以技术和生态是相辅相成的，有好的技术，同时运营好的生态。 MoonBit解决问题的出发点是在Wasm平台上实现物联网的开发，我们也基于我们在Rescript的经验，我们在一开始就在顶层设计，就把IDE、包管理一开始设计好，我们现在已经有比较完善的包管理，已经有不少人给我们贡献包。再一个就是把学术思想和工业实践结合在一起。最后一个是新的挑战，新的语言如何更好地与AI交互，这是我们的挑战也是我们的机会。我觉得MoonBit非常有机会成为一门世界级的编程语言，要做好任何事情，它都需要天时地利人和，我们这三要素是占据的。第一是在现在国家大的政策背景下，大家对根技术是非常支持的，第二是我们在深圳这样一片创新的土壤，深圳对我们的支持还是足够的，第三个是人和，这是最重要的一点，我们有非常优秀的团队，ReScript的开发早期更多是一个人的工作，MoonBit有一个非常年轻、精力充沛的团队，所以MoonBit是一个非常有希望的编程语言，谢谢大家关注。 来源：知乎 www.zhihu.com 作者：知乎用户（登录查看详情） 【知乎日报】千万用户的选择，做朋友圈里的新鲜事分享大牛。 点击下载
大家下午好，谢谢主持人的介绍，我现在是IDEA粤港澳大湾区数字经济研究院的讲席科学家，今天跟大家分享我的话题，就是AI时代下的编程语言。
一般来讲我们说的语言都是像微软、谷歌这种比较大的公司做的事情，所以先简单介绍一下我过去的背景。我从本科毕业以后，大概过去十几年都在编程语言和开发者工具这一块工作。在我还在念书的时候，很荣幸参与到OCaml编程语言的核心维护中，10年以后，去年OCaml获得了ACM系统软件奖，今年编程语言的获奖者是Rust。我的第一份工作是在纽约，自己写了一门编程语言叫ReScript，很荣幸这门编程语言被一些公司商业化用到了，Facebook 的messenger，chats也用到的它，我回国之后，Facebook破例让我在国内继续维护这个ReScript编程语言，在Facebook的5年时间，我还参与到另外一门编程语言就是Flow, TypeScript Facebook内部使用的编程语言的开发中。基于我过去三门编程语言职业的开发，我有一个更大的梦想，我能不能从顶层视角，一开始就考虑这个编程语言和IDE怎么协同设计，2022年很高兴有这么一个机会，我们在深圳组织了一个软件团队从事MoonBit的开发。MoonBit是一个完整的开发者平台，它有一个中文名字叫做月兔，这是MoonBit团队过去20个月的工作。
编程语言怎么和AI联系在一起？一般做基础软件的是不追风口的，我们踏踏实实做事情。之前我看过一个访谈很有意思，就是微软前CEO比尔·盖茨访问OpenAI的CEO奥特曼，问他关于AIGC时代你最感兴趣的领域是什么？当时OpenAI的CEO的回答让我有点意外，他说他最感兴趣的是Coding编程，就是AI辅助代码生成。我觉得现在的AI能力达到了，但是需要工具的革新。
GitHub在去年的一篇文章提到，预计到2030年大概有1500万新增的程序员，这是由AI导致的，它预测到2030年大概有4500万程序员，里面有30%是AI程序员，它的经济增量大概是1.5万亿美元，所以它是一个非常大的事情。
不光是未来的预测，GitHub copilot可能是第一个AIGC大规模的应用，它在去年已经有数百万的用户。所以大模型时代不光是未来的事情，它现在已经到来了。现在绝大部分AI辅助工具都是一个在现有的VS Code的增强版，未来一定会产生一个AI Native的，AI原生的IDE，它可以原生和AI进行互操作，比如我写代码，跑运行的时候它会有一个crush，或者有个bug，AI原生的IDE就会自动帮你修复这样一个bug，它可以极大地提高我们的开发效率。
刚才罗总用了这张PPT，我们很多程序员朋友会担心AI来了以后，我们会不会失业。刚才已经提到，现在AI的智能不是真正的人工智能，或者说不是真正的深度思考智能，很多时候还需要人和AI协同工作，AI生成代码需要人来审核，才能进代码仓库，所以大家不用担心因为AI就完全取代编程这个行业，未来一定是AI和人进行协同办公的场景。
AI时代的编程语言会是什么样的呢？我之前读到一篇国外的博客，他的观点很有意思，大模型会不会杀死Python？如果写代码的朋友可能会知道，Python和JavaScript是最常用的编程语言。大模型时代还是这样的情况吗？我觉得这篇文章的观点很有意思，他讲出Python的优点在大模型下不再是一个优点。比如说Python有巨量代码库，但是过去200年人类创造的财富，可能比之前2000年还要多，同样的道理，在AIGC时代，可能未来10年产生的代码会比过去50年的代码还要多，这样Python积累的代码不再是个优势，反而会成为一个历史包袱。第二点就是Python的性能是很慢的，有了AIGC这样一个背景，生成一个高性能代码，它的瓶颈不会那么高。比如说以前我们如果要写C语言，需要写很繁琐的代码，未来这种高性能代码可以由AI生成，Python的短板反而会放大。另外一点更明显，Python的代码可靠性不高，因为Python是一门动态语言，没有很强的静态分析，我生成代码是很难保证它的准确性的，在AIGC时代，大量的代码需要人来进行审核，保证它的正确性。怎么一次保证代码的可靠性呢？我觉得Python的缺点是很明显的。
AI时代下的编程语言应该具备哪些特点？刚才我提到了Python的缺点，我觉得AI时代的编程语言大概有这样几个比较显著的要求，第一是生成代码很容易验证它的正确性，甚至说生成代码是不是可以用一些形式化的验证，第二是快速静态分析，毕竟大模型智能有很多幻觉的，我们需要借助一些快速静态分析能力纠正这种幻觉，待会儿我会给大家演示这个Demo可以看到。第三是安全性，人写的代码要考虑安全性的问题，如果是AI生成的代码，它的安全性就更重要了。第四是高性能。
MoonBit做AI是一个很有道理的事情，我们这个项目立项是在2022年10月份，一个月以后ChatGPT横空出世，我们看到人类历史上第一次AI生成的代码这么靠谱，以前也有程序自动化方面的研究，但是都只是一个Demo，ChatGPT第一次把这个可靠的代码搬上来。传统的编程语言因为它已经有很多的存量用户，比如说Python或者Go语言做一些微小的改动，都需要巨大的讨论，它的动作会非常慢。MoonBit作为全新的编程语言，而且是一个编程平台，就没有任何的历史包袱，可以快速适应在AI时代下，如何更经济、高效生成MoonBit代码。
给大家介绍一下什么是MoonBit。我们讲MoonBit不仅仅是一门编程语言，它其实是一个编程平台，我们有自己一套完整的工具链，有自己的IDE、调试器，包管理，测试覆盖的工具，我们也有原生的AI支持。后端方面我们也推出了多后端，不仅仅是一个后端，最开始的WebAssembly是由几个大的浏览器厂商，包括微软、谷歌，它们推出的人类历史上第一个跨平台、跨操作系统的指令集，MoonBit可以生成非常高效的WebAssembly代码，在云端和边缘端很好地运行。我们同是也支持JavaScript后端，这个大概在五一之前的。我们现在还在紧锣密鼓开发一个原生的后端，这样可以做一些系统编程。所以MoonBit可以支持多后端，是一个全场景覆盖的开发者平台。
我们在过去一年多的时间，也慢慢地获得了海内外的认可，去年8月18日我们进行了一个Alpha版本的发布，当天就让我们比较意外，我们当天也登上了Hacker News的头版头条，今年3月份我们开源了标准库，很快走红了日本的一个开发者社区。6月份我们也登顶海外一个著名的开发者媒体New Stack，昨天我看到New Stack继续报道了我们的MoonBit开发，在国内我们也进入了清华、北大、中科院等等著名的高校，介绍MoonBit这样一个编程语言。
为什么AI时代下需要一门新的编程语言？第一是要安全性，MoonBit的优点是可以通过静态分析，加速开发过程，提高安全性，保证这个生产码的可靠性。第二点交互问题，传统的编程语言考虑的是人和编程语言的交互，未来考虑人和AI大模型以及编程语言三者交互。还有一点非常重要，就是提供一个精确的上下文摘要，因为我们不可能把所有东西送给大模型，需要一个IDE通过工具提供一个精确 Contaxt的上下文的能力。
MoonBit设计的初衷，我们如何设计一个AI友好的编程语言？这是一个开放的问题，现在我们没有答案，什么样的编程语言是AI友好的编程语言？根据我过去的直觉，如果一个语言能被机器快速理解，它一定能更好地被大模型理解。比如说一段代码，它如果过于复杂，连静态分析都理解不了的话，大模型肯定也不能理解。所以我们设计的初衷就考虑MoonBit快速做一些静态分析的能力，做传统的IDE补全。MoonBit一开始也受，在我们之前做了一门编程语言，Rescript编程语言，因为他花了很久才做了一个IDE出来，MoonBit一开始就考虑，这门编程语言如何适配IDE，所以我们在MoonBit这个编程语言推出半年时间就推出自己的IDE功能，第三是静态分析能力，我们输出一个Wasm安全沙箱机制，保证MoonBit相比别的语言更安全。
MoonBit 平台demo演示（播放视频）
现在给大家看一下MoonBitAI的演示功能，这是开放的，大家可以去尝试一下。相比传统的AI代码生成功能，我们是一站式服务，写一个prompt，可以实时编译、实时测试代码。生成代码以后，马上就可以测试结果。我们还可以修改他的prompt，我用命令式的方式写出来，它可以实时生成代码，实时编译，这是一倍速，不是三倍速。
大家可能会怀疑，MoonBit是一门新的编程语言，我们知道AI最重要的是语料，有充足的语料才能生成代码。我们独一无二的地方在于可以把传统的IDE智能和大模型智能融合在一起，大模型智能可以快速生成很多代码，但是它的代码是不可靠的，我们可以通过快速的静态分析来校正大模型的幻觉，生成一次编译通过的代码。听上去原理好像很简单，但是工艺难度是很高的，因为这里面每一个Token出码的时间是毫秒量级，需要在毫秒的时间内快速对代码进行一个语义分析，纠正代码出码的错误，是一个非常难的工程上的问题。
最后讲讲ReScript到MoonBit，如何从兴趣爱好到一门工业级别的编程语言，国内在这个领域基本上是一片空白，从ReScript到MoonBit，它的编程语言从一个玩具编程语言到工业级编程语言，是一个马拉松的过程。我做ReScript的时候大概花了6个周末做出原型，接下来花了6年时间完善这个产品，其实这个东西是可以做一辈子的事情，是一个非常漫长的过程。一门新的编程语言一定要解决一个新的痛点，而且要比现在的编程语言好一个数量级。如果你的编程语言和现在的编程语言是差不多的，我为什么不用一个已经被工业认可的语言呢？比如Java，Go语言呢，所以一定要解决用户的痛点。MoonBit的出发点之一是针对Wasm这样一个指令集，这是2017年的新的标准指令集，很多编程语言Wasm已经支持了但他效果不是很好，我们可以比现在的编程语言效果好一个数量级以上。第三是既要重视技术也要重视生态，在知乎上经常有人问问题，操作系统不难做，编程语言不难做，难的是生态。其实不是这样的，他愿意进入这个生态，是因为这个生态有闪光点，别人才愿意贡献。MoonBit这个编程语言开源了标准库之后，大部分的代码都是由第三方贡献的，为什么他们愿意贡献代码？就是我们一开始推出一个非常好的IDE，非常好的测试环境，大家愿意贡献代码。所以技术和生态是相辅相成的，有好的技术，同时运营好的生态。
MoonBit解决问题的出发点是在Wasm平台上实现物联网的开发，我们也基于我们在Rescript的经验，我们在一开始就在顶层设计，就把IDE、包管理一开始设计好，我们现在已经有比较完善的包管理，已经有不少人给我们贡献包。再一个就是把学术思想和工业实践结合在一起。最后一个是新的挑战，新的语言如何更好地与AI交互，这是我们的挑战也是我们的机会。
我觉得MoonBit非常有机会成为一门世界级的编程语言，要做好任何事情，它都需要天时地利人和，我们这三要素是占据的。第一是在现在国家大的政策背景下，大家对根技术是非常支持的，第二是我们在深圳这样一片创新的土壤，深圳对我们的支持还是足够的，第三个是人和，这是最重要的一点，我们有非常优秀的团队，ReScript的开发早期更多是一个人的工作，MoonBit有一个非常年轻、精力充沛的团队，所以MoonBit是一个非常有希望的编程语言，谢谢大家关注。
来源：知乎 www.zhihu.com
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