在我寫了完整的 Prompt 之后，他們開始大展身手了，ChatGPT（GPT-3.5）嚴格遵守 Prompt：

Bing AI 在 Creative（更多創造力）模式下開啟了長篇大論，乍看內心直呼，但細看之下則知實屬一本正經地胡說八道，切換到 Balanced（更多平衡）之后，同樣的 Prompt，它卻很惜字如金了。

Bing AI 在 Creative（更多創造力）模式下

而 Google Bard 特別言簡意賅，卻很直觀地給出了對比的表格：

我在Prompt 里特別寫到了「在必要的地方體現代碼」，但在實際的生成中，GPT-4 是唯一一個包含了代碼的，盡管量少，其他幾個壓根就沒有體現到代碼。

讓馬斯克頗為鐘意的 AI 大牛 Andrej Karpathy（現任 OpenAI 科學家）今年初說「The hottest new programming language is English（意指最好的編程語言是自然語言）」，由此引發了諸多關于我們未來是否還需要編程語言的討論，這個問題在 ChatGPT（GPT-3.5）、Bing AI、Google Bard 和 GPT-4 這里，卻收獲了一致的答案：在 AGI 時代，我們仍然需要編程語言。Bard 這樣說道：「編程語言是一種強大的工具，它使我們能夠以一種精確和可重復的方式對計算機進行控制，也是人工智能發展的必要工具?！?/p>

接下來，讓我們一起看 GPT-4 眼中，編程語言的未來。同樣，本文的封面圖依然采用Prompt so easy 的 Stable Doodle 生成。朋友們，如果你在閱讀文章時，發現有任何存在錯誤的地方，請一定要指出來，我們一起來訓練 GPT 們~

讓 Stable Doodle 生成：一個程序員在編寫代碼，非常具有黑客帝國的既視感

GPT-4：面向 AGI 時代的編程 —— Rust 還是 Mojo？

在人工智能領域，我們迎來了一個決定性的問題：在通用人工智能（AGI）的時代中，我們應該選擇 Rust 還是 Mojo 作為我們的編程語言？為了解答這個問題，我們需要深入探討這兩種語言的特點、優勢，以及它們在不同場景中的應用及未來發展。

Rust 和 Mojo：理想中的 AI 編程語言

面對現在 C/C++ 和 Python 在將機器學習模型投入生產、調試問題時的困擾，我們亟需一種語言，既能讓系統程序員充分利用硬件資源，同時又能作為一種安全的高級語言，使代碼更容易、可靠且高效地投入生產。Rust 和 Mojo 就是這樣的語言。

Rust 是一種系統編程語言，它強調安全、速度和并發性，盡管學習曲線陡峭，但它在業界已經開始引起注意作為可能的解決方案。將使用 C/C++/Python 的計算機視覺 ML 模型的生產代碼轉換為 Rust 是一種愉快的體驗，Rust 作為一種高級安全和富有表達力的語言，性能開銷非常低。但是，其生態系統仍然年輕，我們仍需要依賴如 OpenCV 這樣的龐大 C++ 項目，該項目又依賴于如 FFmpeg 這樣的龐大 C++ 項目進行圖像和視頻的編碼和解碼。

Mojo 是一種新興的編程語言，專為機器學習和數值計算而設計。它的目標是提供一種方式，讓研究者可以在保持 Python 的優雅和簡潔的同時，逐步用 Mojo 重寫函數以獲得更好的性能，從而消除所有 C/C++/Fortran 依賴項的復雜性和間接性。

社區觀點：Rust 與 Mojo 的未來

在 Rust 和 Mojo 的社區中，有許多關于這兩種語言未來發展的討論。其中，一部分人試圖在 Rust 中重寫 OpenCV 的功能，但自 2019 年推出以來并沒有取得太大進展。另一部分人正在使用 opencv-rust C++ 綁定，盡管這個項目是由一個專注但大多是單獨的貢獻者維護的。

在 Mojo 社區中，有人嘗試使用 Mojo 重寫 Python、C++ 和 Fortran 的代碼。在 Mojo 的環境中，我們可以在一個 Jupyter 筆記本中運行 Python，然后使用 Mojo 代碼進行性能優化。

Rust 和 Mojo 的適用場景和未來發展

Rust 的設計初衷是為了解決系統編程的問題，因此它在需要高性能和強大的底層控制的場景中非常有用。在未來，隨著 Rust 生態系統的成熟，Rust 有可能在 AI 領域扮演更重要的角色。

Mojo 的設計目標是為了滿足機器學習和數值計算的需求，因此它在需要高性能計算和方便的數值處理的場景中非常有用。在未來，Mojo 有可能會成為實現 AGI 的一個重要工具。

結論：在 AGI 時代，我們還需要編程語言嗎？

盡管人工通用智能的發展使得機器能夠自我學習和解決問題，但編程語言仍然是一個必要的工具。因為，編程語言不僅是一種實現功能的工具，更是一種思考問題、設計解決方案的方式。它幫助我們更好地理解問題，更精確地表述解決方案。

Rust 和 Mojo 的出現，為我們提供了新的思考和工作方式。Rust 提供了一種靜態類型、安全并且性能優越的方式來編寫系統級別的代碼。而 Mojo 則試圖解決 Python 在數值計算和機器學習方面的性能問題，同時保留 Python 的優雅和簡潔。

在 AGI 的時代，我們可能不再需要關注計算機內部的底層細節，而是更多地關注如何設計和理解復雜的系統。這可能需要我們創建新的編程語言，或者改進現有的編程語言。

無論是 Rust 還是 Mojo，或者是其他的編程語言，我們都應該保持開放和探索的態度。因為在 AGI 的世界，唯一不變的就是變化。

審核編輯：劉清