本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/27/rob-pike-outburst-denounces-ai-companies-hypocritical-thanks

大家好，我是Tony Bai。

“在这个圣诞节，我想对您过去四十年来对计算机领域的杰出贡献表达深深的感谢……”

这是一封看似温情脉脉、充满敬意的邮件，发件人是 Claude Opus 4.5 Agent。收件人是 Unix、Plan 9 和 Go 语言的联合创始人，计算机界的活传奇 Rob Pike。

然而，这封旨在“致敬”的邮件，却并未换来感动，反而点燃了一座火山。Rob Pike 在社交媒体上公开晒出了这封信，并附上了一段充满了愤怒、绝望与诅咒的回应。

这一事件瞬间在技术圈引发了海啸般的讨论。为什么一位德高望重的技术领袖会如此失态？这封“致谢信”的背后，究竟隐藏着怎样的傲慢与掠夺？

一封来自 AI 的“感谢信”

事情的起因，是一封由 AI 自主生成的邮件。

Claude Opus 4.5 在邮件中历数了 Rob Pike 的丰功伟绩：

• 与 Ken Thompson 和 Robert Griesemer 共同创造了 Go 语言，“体现了优雅的简洁性”。
• 来自贝尔实验室的 Plan 9，“分布式计算的又一里程碑”。
• UTF-8 的共同发明，“实现了互联网上无障碍的沟通”。
• 经典的著作《Unix 编程环境》和《程序设计实践》，教育了一代又一代的程序员。

邮件最后写道：“感谢您向我们展示了最好的解决方案往往比添加它更真诚。”

乍看之下，这似乎是一次 AI 对人类智慧的崇高致敬。但对于 Rob Pike 来说，这是一次彻头彻尾的羞辱。

Rob Pike 的愤怒——“你们在掠夺这个星球”

Rob Pike 的回应是毁灭性的。他没有针对 AI 这个“工具”，而是将矛头直指其背后的人和公司。

他在 Bluesky 上写道：

“F*** you people.（去你们的。）你们掠夺了这个星球，花费数万亿美元在有毒的、不可回收的设备上，同时摧毁了社会，却还要花时间让你们的邪恶机器感谢我‘追求更简单的工具’。”

“只是 F*** you。F*** you all。”

接着，他指出了这封信最讽刺的地方：

“顺便说一句，你们是在未经授权或补偿的情况下，利用我亲手创造的数据来训练你们的怪物的。”

他的愤怒源于三个深层次的矛盾：
1. 环境与资源的掠夺：AI 军备竞赛消耗了惊人的能源和硬件资源，制造了大量的电子垃圾，这与他一生追求的“高效、简洁、不浪费”的工程哲学背道而驰。
2. 知识产权的窃取：AI 公司在未获得许可的情况下，爬取了包括他在内的无数创作者的代码、文章和书籍，训练出模型，然后反过来用这些模型“致谢”被窃取者。这是一种极其讽刺的“伪善”。
3. 社会的撕裂：他认为 AI 正在“炸毁社会”(blowing up society)，无论是通过生成垃圾内容，还是通过取代人类工作。

他甚至向所有人道歉：“我对自己在无意中、天真地促成这场攻击中所扮演的微小角色，向全世界道歉。” 这是一位技术巨匠在面对技术失控时的深刻自责。

社区的共鸣与反思

Rob Pike 的爆发，在 Bluesky 和 Hacker News 等平台上引发了强烈的共鸣。

• 关于“随机鹦鹉”：一位网友评论道：“但这只‘随机鹦鹉’（Stochastic Parrot）想和你做朋友！圣诞快乐，也许是时候重读《程序设计实践》了。” 这讽刺了 AI 并不理解它所说的话，它只是在概率性地模仿人类的礼貌。
• 关于“盗窃”：许多创作者表示感同身受。一位音乐人评论说：“这也是我将所有音乐内容下架的原因……我拒绝让我的作品成为训练数据。”
• 关于“垃圾邮件”：这封邮件本身就被视为一种新型的垃圾邮件——由 AI 自动生成、没有灵魂、没有真诚，只是为了某种 KPI 或测试目的而发送的骚扰信息。

更有网友一针见血地指出：“这就是一家 AI 公司在利用 AI Agent 来展示‘自主性’，却只让人感到被冒犯。这就好比一个小偷闯进你家，偷走了你所有的东西，然后留下一张纸条说：‘感谢你拥有这么棒的品味，让我能偷到这么好的东西。’”

小结：技术发展的伦理困境

Rob Pike 的愤怒，不仅仅是个人的情绪宣泄，更是对当前 AI 狂热发展模式的一次严厉拷问。

当我们在欢呼 AI 的强大能力时，我们是否忽略了其背后的代价？

• 版权与补偿：我们如何解决 AI 训练数据来源的合法性问题？
• 能源与环境：这种指数级增长的算力消耗，在环境上是否可持续？
• 伪善与傲慢：技术公司是否应该停止这种用机器生成的“虚假温情”来骚扰人类的行为？

Rob Pike，这位曾为互联网构建了基石（Go, UTF-8）的先驱，如今却站在了 AI 的对立面。他的怒吼提醒我们：技术不应只是关于效率和利润，它更应该关于伦理、尊重和对人类未来的责任。

如果连 Rob Pike 这样的大师都感到被“掠夺”和“羞辱”，那么普通创作者在这个 AI 时代，又该何去何从？

你的立场是？

Rob Pike 的怒火，代表了传统技术精英对 AI 狂飙突进的一种反抗。你如何看待这场冲突？你认为 AI 公司在训练模型时是否应该获得原作者的许可？在效率与伦理之间，我们该如何平衡？

欢迎在评论区留下你的观点，是支持 Rob Pike 的“捍卫者”，还是拥抱 AI 的“乐观派”？

如果这篇文章引发了你的思考，别忘了点个【赞】和【在看】，并转发给你的朋友，看看他们怎么说！

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/25/go-next-frontier-gophercon-2025

大家好，我是Tony Bai。

“AI 正在重塑软件工程，但它并没有改变软件工程的本质。”

在 GopherCon 2025 上，Go 语言产品负责人 Cameron Balahan 发表了一场题为《Go 的下一个前沿领域》的主题演讲，重点关注了AI 时代的软件工程这个重要的主题。在这个充满焦虑与炒作的时代，Cameron 没有贩卖焦虑，也没有盲目追逐热点。相反，他通过一组冷静的数据和深刻的洞察，为我们描绘了一幅清晰的蓝图：Go 语言的核心原则——简单、高效、工程化——在 AI 时代不仅没有过时，反而变得比以往任何时候都更加重要。

本文将带你深入这场演讲的核心，解读 Go 团队如何看待 AI 对软件工程的冲击，以及他们正在构建什么样的未来。

AI 时代的“软件工程失衡”

Cameron 首先抛出了一个尖锐的观察：AI 的引入，打破了软件工程现有的平衡。

根据 Stack Overflow 的调查，近 60% 的开发者使用 AI 来写代码，但只有 10% 的人使用 AI 来进行部署和监控，用 AI 进行代码审查的人也仅有20%出头儿。

这就导致了一个尴尬的局面：

• 生产过剩：AI 大幅降低了生成代码的成本，代码量激增。
• 审查瓶颈：人类使用AI审查代码比例不高，而人工审查代码的速度并没有显著提升，导致开发者不得不花费更多时间在 Code Review 上。
• “洗碗效应”：正如一位开发者所吐槽的：“我希望 AI 帮我洗衣服、洗碗，让我能去搞艺术。但现在是 AI 在搞艺术写代码，而我却在洗碗（修 Bug、调配置）。”

这样一来，在一个代码生成成本趋近于零的时代，代码的可读性、一致性和可维护性变得前所未有的重要。而这，恰恰是 Go 语言自诞生之日起就坚守的阵地。

Go —— 天生适合 AI 的语言

有趣的是，Go 语言的设计者们当年并没有以此为目标，但 Go 却意外地成为了最适合 LLM 生成的语言之一。

Cameron 引用了 Thomas Ptacek 的观点：

“Go 拥有恰到好处的类型安全、丰富的标准库，以及一种推崇（虽然有时显得重复）惯用语的文化。这使得 LLM 生成 Go 代码的效果极佳。”

为什么 Go 对 AI 如此友好？

1. 强类型与静态检查：能让 AI 生成的代码在编译期就暴露大部分错误，减少运行时调试的痛苦。
2. 标准库与惯用语：Go 社区高度统一的代码风格和丰富的标准库，为 AI 提供了高质量、一致性极强的训练语料。
3. 工程化工具链：Go 强大的 gofmt, go vet, gopls 等工具，能帮助人类快速验证和修复 AI 生成的代码。

Go 的“简单”和“显式”，曾经被视为一种对人类的妥协，如今却成为了 AI 时代最大的资产。

破局 —— Go 团队的三大应对策略

面对 AI 带来的挑战，Go 团队并未坐视不管。Cameron 详细阐述了未来的三大战略方向。

解决“停在过去”问题 (Stuck in the Past)

LLM 是基于历史数据训练的，因此它们倾向于生成“老式”的代码（例如使用 ioutil.ReadFile 而不是 os.ReadFile）。

对策：Go 团队正在开发 Modernizers 和 Auto-Inliner 等工具，通过自动化的方式，将旧代码一键升级为使用新特性的 Modern Go 代码。这不仅帮助了开发者，也通过更新开源生态，反哺了未来的 AI 模型。

让 AI 使用 Go 工具 (MCP SDK)

AI 不应只是一个生成器，它应该成为一个能使用工具的“智能体”。

对策：Go 团队已经构建了官方的 MCP (Model Context Protocol) SDK。这将允许 AI 助手直接调用 gopls 等工具，理解项目结构、进行类型检查、甚至运行测试。想象一下，你的 AI 助手不仅能写代码，还能自己运行 go test 并修复错误！

质量信号左移

随着 AI 开始自主选择依赖库，我们需要确保它选择的是安全、可靠的库。

对策：Go 团队将把漏洞扫描、质量评分等信号，通过 MCP 等渠道直接暴露给 AI，让 AI 在写代码的第一时间就能做出明智的依赖选择。

Go 生态的“飞轮效应”

演讲的最后，Cameron 展示了一个令人振奋的“飞轮模型”：

1. 更强的 Go 生态（高质量代码、文档、工具） -> 训练出更懂 Go 的 AI。
2. 更懂 Go 的 AI -> 帮助开发者更高效地构建 Go 应用。
3. 更多的 Go 应用 -> 吸引更多开发者加入社区，贡献更多开源代码。
4. 更多开源代码 -> 进一步增强 Go 生态，回馈 AI 训练。

这个飞轮正在加速旋转。Cloudflare 的数据显示，2025 年全球 20% 的自动化 API 请求由 Go 客户端发起，而在 AI 基础设施领域，Go 更是扮演着核心角色。

小结

Cameron 用他对纽约这座城市的热爱作为比喻：“务实、真诚、充满能量”。这不仅是纽约的特质，也是 Go 社区的特质。

在 AI 时代，Go 并没有被边缘化，反而因为其坚守的工程价值观，成为了连接人类智慧与 AI 能力的坚实桥梁。未来不是 AI 取代我们，而是我们与 AI 一起，用 Go 构建出更伟大的软件。

资料链接：https://www.youtube.com/watch?v=M2gduDM-MT0

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