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Rust 布道者Jon Gjengset深度访谈:在 AI 时代,我们该如何思考编程、职业与未来?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/10/30/jon-gjengset-rust-ai-future

大家好,我是Tony Bai。

他是 MIT 的博士,Rust 社区的知名布道者,《Rust for Rustaceans》作者,前亚马逊首席工程师,现欧洲顶尖 AI 防务公司 Helsing 的首席工程师。Jon Gjengset 的履历,本身就是一部现代软件工程师的精英成长史。

在一场深度访谈中,Gjengset 以其一贯的冷静与深刻,系统性地阐述了他对 Rust 语言的哲学、AI 带来的冲击、工程师的职业发展,乃至在美欧之间做出的人生选择。这既是一场关于技术的对话,更是一次关于如何在日益复杂的软件世界中,保持清醒思考和持续成长的思想盛宴。

Rust 的“预先头疼”哲学

连续九年被评为 Stack Overflow“最受喜爱”的语言,但实际使用率却仍在缓慢爬坡——Rust 的这种“叫好不叫座”现象背后,隐藏着其核心的设计哲学。Gjengset 将其精辟地概括为:“Rust 让你预先头疼 (gives you the headache up front)。”

“你终究需要修复这些 bug。问题只在于,你愿意在编译时修复它们,还是在六个月后,当你的生产系统崩溃时再修复?”

这正是 Rust 与 Go、Java 等 GC 语言在开发者体验上的根本分歧。Rust 通过其著名的借用检查器 (Borrow Checker),在编译期强制开发者思考清楚数据的生命周期和所有权,以换取运行时的极致安全和性能。

这个陡峭的学习曲线,也正是 Rust 最大的“护城河”。Gjengset 认为,学习 Rust 的过程,本质上就是在你的大脑中,强制安装并训练一个强大的静态分析器。这个“脑内借用检查器”一旦形成,其价值将溢出到你使用的所有语言中。

AI 时代的“悲观”乐观主义

当被问及 AI 是否会取代程序员时,Gjengset 展现了一种独特的“悲观的乐观主义”。

  • 悲观之处:“AI 被过度炒作了,因为它无法真正理解”

他认为,当前由 LLM 驱动的 AI,其核心能力是模式复制与推断,而非真正的理解与推理 (understanding and reasoning)

“它们在预测行星的位置上表现出色,但它们无法推导出驱动其运动的底层物理原理。”

他将这一观点延伸到编程领域:AI 擅长编写那些有大量现有范例可供学习的代码,但对于那些需要深刻理解类型系统、并发模型或创造全新抽象的创新性任务,AI 依然力不从心。

  • 乐观之处:“它只是更好的电锯”

Gjengset 引用了一位开发者在 BlueSky 上的比喻,来阐述他对 AI 工具角色的看法:

“因为 Agentic AI 的出现而辞去软件工程师的工作,就像因为电锯的发明而辞去木匠的工作一样,毫无道理。”

AI 并非替代品,而是一个强大的工具,一个“加速器”。它将开发者从重复、繁琐的“模板式”工作中解放出来,让我们有更多时间去从事更高层次的、更具创造性的工作。

工程师的职业选择 —— 从 AWS 到欧洲独角兽

Gjengset 的职业路径,本身就是一部关于工程师如何在巨头与创业公司之间做出选择的生动教材。

  • 在亚马逊:自下而上的变革

在 AWS,他的职责是构建和维护 Rust 的内部构建系统。他强调,Rust 在亚马逊的普及,并非一次自上而下的行政命令,而是一场由一线团队驱动的、自下而上的变革。团队选择 Rust 的核心驱动力,是为了解决 Java/Kotlin 在 GC 停顿下难以优化的尾部延迟 (tail latency) 问题。

  • 离开美国,回归欧洲:一次关于“社会”的选择

2023 年,Gjengset 做出了一个令许多人意外的决定:离开美国,搬回欧洲。他坦言,这并非一个纯粹的职业选择,而是一个更深层次的、关于“社会” (society) 的选择。他的选择,为所有面临跨国职业机会的工程师提供了一个深刻的参考:职业选择,最终是个人价值观的体现。

对 Go 的犀利‘判词’——一场关于权衡的对话

Gjengset 的故事与 Go 有着不解之缘——他最初的博士论文项目原型,正是用 Go 编写的。这段经历,让他对 Go 与 Rust 的哲学差异,有了最为直观和深刻的体悟。

核心批评:“Go 忽略了自 70 年代以来的编程语言研究”

当被问及“Rust 在哪些方面比 Go 更好”时,Gjengset 的回答直截了当,甚至有些“刺耳”:

“哦,Rust 比 Go 更好,因为它有类型系统。这太简单了。Go 在被创造时,选择性地忽略了自 1970 年代以来几乎所有的编程语言研究成果。而 Rust 则决定从这些创新中学习。最终,你得到了一门更复杂,但写起来也有趣得多、表达力强得多的语言。对我来说,这就是最大的区别,也是我不想再用 Go 的原因。”

这句犀利的批评,直指 Go 语言设计的核心权衡:Go 为了追求极致的“简单”,在语言的“表达力”上做出了巨大的妥协。

Gjengset 认为,Rust 强大的类型系统(如 enum、模式匹配、Trait 系统)不仅仅是为了内存安全,更是为了让开发者能够在编译期,就对程序的行为建立起更强大的保证 (Guarantees)。他举例说,在 Rust 中可以利用类型系统创建 CoordinateInFrameA 这样的类型,从而在编译期就杜绝坐标系混用的错误,而这在 Go 中难以轻易实现。

Go 的“nil 指针” vs. Rust 的“编译期保证”

在向一个 Go 团队“推销”Rust 时,Gjengset 会说什么?

“你的应用在运行时因为一个错误而崩溃,这感觉很糟糕吧?在 Rust 中,这种事发生的概率要小得多。”

他认为,Go 开发者引以为傲的“我没有空指针异常”,其实只是将问题转化为了“nil 指针异常”。虽然 Go 通过 if err != nil 强制处理错误,但大量的业务逻辑错误,依然只能在运行时暴露。而 Rust 通过其类型系统和所有权模型,能将更多类别的错误扼杀在编译阶段。

“脑内借用检查器”对 Gopher 的价值

Gjengset 提出的一个极具启发性的观点是,学习 Rust 的思维模式,可以反哺我们的 Go 编程实践。一个内化了“借用检查”思想的 Gopher,会对以下问题更加敏感:

  • 理解 Go 的逃逸分析:当你的“脑内借用检查器”告诉你“从函数返回一个局部变量的引用是不合法的”时,在 Go 的世界里,这意味着“哦,这个变量会逃逸到堆上,我应该思考一下这带来的性能影响”。
  • 编写更健壮的并发代码:虽然 Go 的 channel 提供了强大的并发同步机制,但对于通过指针共享数据等场景,一个关于数据所有权和生命周期的清晰心智模型,能帮助你从根本上避免数据竞争。

小结:给开发者的忠告 —— 跨越语言的智慧

在访谈的最后,Gjengset 还分享了他对 C++ 等语言的看法,这些看法充满了辨证的智慧。

  • 对 C++ 团队:“你已经通过 RAII 获得了部分内存安全,但你的并发安全呢?Rust 可以在编译期静态地排除数据竞争。”
  • 对所有开发者:不要害怕借用检查器。它虽然让你“预先头疼”,但它正在你的大脑中构建一个关于数据流的强大心智模型,这个模型将使你在使用任何语言时,都成为一个更优秀的程序员。

Jon Gjengset 的这场访谈,远不止是一次对 Rust 的“布道”。它是一次关于工程权衡、技术信仰、职业战略和个人价值观的深度剖析。对于 Gopher 而言,这场来自 Rust 阵营的“他山之石”,深刻地揭示了 Go 在诞生之初所做出的核心权衡:用语言表达力的“舍”,换取工程效率和心智负担的“得”。

理解这场对话,将使我们对自己手中的工具,有更清醒的认知和更深刻的敬畏。

资料链接:https://www.youtube.com/watch?v=nOSxuaDgl3s


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AI 让代码产出速度提升 10 倍,为什么我们的软件交付成功率却停滞不前?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/10/18/revisit-extreme-programming-in-the-age-of-ai

大家好,我是Tony Bai。

AI 编程助手、自动化代码生成、Agentic 开发系统……我们正目睹一场由 AI 引领的软件生产力革命。代码的产出速度正以 5 倍、10 倍甚至更高的倍率疯狂增长。理论上,我们应该能更快、更好地交付软件。但现实却给了我们一记响亮的耳光:我们的软件交付成功率,数十年来几乎毫无寸进,甚至有所倒退。

这就是 AI 时代软件开发的核心悖论:我们获得了前所未有的“产出”速度,却未能将其转化为更高的“成功”概率。最近,一篇题为《我们是否应该在 AI 时代重温极限编程?》的文章深入探讨了这一现象。文章作者尖锐地指出,我们可能正陷入一个“速度陷阱”,用最先进的工具去解决一个早已不是瓶颈的问题。

本文将和大家一起解读一下这篇文章的核心论点,探讨为何“速度”本身无法带来成功,以及为什么作者认为,那条通往高价值交付的道路,可能需要我们重温极限编程(Extreme Programming, XP)的智慧。

产出的幻觉:我们一直在加速,却在原地打转

文章的核心论点始于一个简单而深刻的观察:代码的生成速度,从来就不是软件开发的根本瓶颈。作者回顾了过去几十年的技术演进,从高级语言到 DevOps,再到云原生,每一次变革都极大地提升了代码产出效率,而 AI 只是将这条“加速”之路推向了极致。

为了支撑这一观点,文章引用了多项权威数据,揭示了一个残酷的现实:

  • 根据长期运行的 Standish CHAOS 研究报告和麦肯锡的分析,超过 70% 的数字化项目仍以失败告终
  • 从 1994 年到 2020 年,尽管工具链发生了翻天覆地的变化,但项目按时、按预算成功交付的比例净增长微乎其微。

作者由此得出结论:我们只是在更快地制造砖块,却不知道如何用它们建起一座坚固、美观且符合用户需求的房子。当 AI 将制造砖块的成本降至接近于零时,设计的蓝图、工匠的协作和地基的稳固,就成了决定成败的唯一关键。

失控的熵增:AI 如何放大我们最坏的习惯

在文章的分析中,最一针见血的部分莫过于其对 AI 风险的论述。作者认为,当代码生成变得毫不费力时,一个更致命的风险随之而来:我们生产软件垃圾的速度,远远超过了我们验证和清理它的速度。

在没有严格约束的情况下,文章指出 AI 会成为“坏习惯”的放大器

  1. 快速堆积技术债: AI 可以迅速生成大量未经深思熟虑的逻辑,形成一个无人能懂、难以维护的“意大利面条式”代码迷宫。
  2. 固化错误的假设: 作者引用了近期研究,表明大语言模型(LLM)的准确性会随着上下文窗口的增长而下降。这意味着 AI 极易在长链条的生成中引入微小错误,并基于这些错误继续构建,最终导致整个系统的脆弱性。
  3. 绕过人类协作: 文章还表达了一种担忧,即开发者可能会倾向于“与 AI 结对”,而不是与同事协作,这将严重削弱团队的共享上下文(Shared Context)——这是解决复杂问题、确保软件长期健康的最宝贵资产。

文章的观点是,AI 让我们以前所未有的速度,构建出我们自己都无法理解和控制的复杂系统,而这恰恰是极限编程(XP)从诞生之日起就致力于解决的“失控的熵增”问题。

XP 的反向智慧:唯一的出路是“刻意放慢”

面对这种由 AI 加剧的困境,文章提出了一个看似有悖常理的解决方案:拥抱极限编程(XP)的反向智慧,即通过“刻意的摩擦”来“刻意放慢”。

作者对 XP 的核心实践进行了重新解读:

  • 结对编程 (Pair Programming): 它被描述为一种内置的实时代码审查、知识传递和风险对冲机制,其目的不是减慢速度,而是强制建立共享上下文。
  • 测试驱动开发 (TDD): 文章强调,TDD 强迫我们将关注点从“实现”拉回到“意图”,在写任何功能代码前,先定义清楚“我们到底想让系统做什么”。
  • 持续集成 (CI) 与小批量发布: 这些实践被视为创建短而快的反馈循环的关键,使团队能以最小的成本发现错误、验证假设并调整方向。

在作者看来,XP 的所有实践都在为一个终极目标服务:通过极致的沟通、简约的设计和快速的反馈,来对抗软件开发中固有的不确定性。

小结:答案在人,不在代码

回到最初的问题:AI 带来了 10 倍的速度,为何成功率停滞不前?

《我们是否应该在 AI 时代重温极限编程?》这篇文章给出的答案清晰而坚定:因为我们错误地将“代码产出”等同于“价值交付”。作者在文末总结道,软件开发的真正瓶颈,从来都不是写代码的速度,而是:

  • 我们是否在构建正确的东西?(目标对齐)
  • 团队成员是否对目标和现状有共同的理解?(共享上下文)
  • 我们能否快速、低成本地验证我们的想法?(反馈循环)

AI 无法自动解决这些问题,甚至可能使它们恶化。因此,文章的最终呼吁是,在 AI 时代,最具竞争力的团队,不是那些使用 AI 写代码最快的团队,而是那些能将 AI 的强大生产力,置于一个高度纪律化、以人为本的协作框架之下的团队。

这篇充满洞察力的文章提醒我们:软件的终点是为人服务,它的过程也必须围绕人来构建。这或许才是打破“速度陷阱”,实现真正成功的唯一途径。

资料链接:https://www.hyperact.co.uk/blog/should-we-revisit-xp-in-the-age-of-ai


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