英伟达CEO黄仁勋曾在“谁将塑造AI的人工人士未来？”主题讨论会上抛出了一个大胆的观点：“过去十几年来 ，几乎所有人都会告诉你，时代学习编程至关重要 ，网络孩子们必须掌握计算机科学。安全但我认为，必学未来的习编编程语言将更加贴近人类语言
。我们每个人都将成为‘程序员’ ，人工人士因为AI的时代奇迹正在发生。”

黄仁勋的网络预测让广大开发人员和网络安全人士，以及打算投身软件开发领域的安全学子感到困惑，编程语言技能真的亿华云必学不再重要了吗？

大多数人也许没有意识到 ，在技术迭代日益新月异的习编IT领域
，编程语言和QWERTY键盘布局一样  ，人工人士似乎永远不会被淘汰 。时代

自1959年COBOL诞生以来 ，网络现代编程语言已经走过了半个多世纪（COBOL至今仍是金融和商业领域不可或缺的关键编程语言）。尽管技术不断进步，编程语言也随之演变——从20世纪50年代晦涩难懂的低级语言到2014年苹果推出的简洁高效的Swift编程语言，整个编程技术体系不断优化 
。然而 ，源码库尽管编程语言层出不穷 ，编程的核心思想和工作方法似乎没有发生根本性的改变。编程依旧要求逻辑推理、问题分解和严谨的思维，这些基本原则和技能伴随技术的进化仍然是不可动摇的基础。

编程未来的命运如何
 ？随着人工智能（AI）的崛起 ，我们正在见证AI对各个领域产生深远影响  ，编程自然也不例外 。云计算例如，DARPA已经启动了用大语言模型“消灭”C语言代码，替换成内存安全语言（例如Rust）的计划
。

但是 ，人工智能会像黄仁勋预测的那样，在不久的将来消灭编程语言以及程序员职业吗 ？

事实上，学习编程不仅仅是为了掌握代码，更是一种思维方式的训练。我们通过编写代码 ，免费模板理解逻辑，解决真实场景中的商业问题。毕竟，要想完全依赖像ChatGPT这样的工具编写应用程序
，并理解代码中的每一步逻辑仍是一个挑战 。

人工智能的迅速崛起无疑会改变编程的未来，但开发者的角色仍然不可或缺 。对90%的人来说，高防服务器AI的出现将使他们更容易上手编程，但这并不意味着编程技能将消失。事实上 
，背后仍然需要大量的AI工程师来优化我们使用的界面 ，不论是ChatGPT、Claude 3还是Copilot。

此外，目前AI编写的代码的安全性依然不及人工代码，即便未来AI代码的服务器租用安全性问题得到解决，也无法取代未来程序员（开发者）的角色。

黄仁勋真正想表达的，不是“编程语言已死”而是人工智能正在重塑编程 ，从学习方式到实际应用，AI成为了推动这一领域前进的催化剂 。未来，编程语言将会变得更加简化和可访问，让更多人能够通过编程解决问题。

在计算机标准架构中，通常有软件层和硬件层，二者通过机器语言交流。这种抽象层次的增加使得人与机器的互动越来越简单。未来 ，AI助手可能成为我们与计算机沟通的下一个抽象层 ，让人们通过更加直观的方式实现与技术的交流 
。

如今，GitHub Copilot 、AWS Code Whisperer等AI助手已经展现了这一趋势的初步成果。但即便如此
，AI仍然容易出错，对代码的完全自动生成还存在一定的局限性 。举个例子
，最近谷歌Gemini因生成种族刻板印象图片而引发争议 ，这表明AI生成内容仍然需要人为干预和监督。

AI在未来可能完全自动生成代码 ，但这并不意味着我们应该放弃学习编程。与AI艺术一样
，编程也将随着技术的发展继续存在。AI并不会让程序员消失
，而是为代码的生成增添了新的抽象层次，使得人机互动更加流畅。

人工智能时代编程语言正经历一场革新
，尤其是在网络安全领域 
。随着AI技术的不断进步
，安全专家在选择和优化能够最大限度提升安全性和效率的编程语言 。

在网络安全领域，经典的编程语言如C、C++、Java和Python依旧占据主导地位 。这些语言以其强大的性能 、灵活性和丰富的库支持而闻名。例如 ，C和C++被广泛用于开发操作系统、网络协议和嵌入式系统，而这些正是网络攻击的主要目标。Python凭借其简单的语法和强大的安全工具库，如scapy和Paramiko，已经成为安全研究人员和渗透测试人员的首选。

然而 ，随着AI的不断发展，新的编程语言和框架正在崛起 ，以应对现代网络安全的需求。例如，Rust语言因其内存安全性而受到青睐，特别是在涉及低级系统编程的场景中
。Rust的“所有权模型”有效地防止了内存泄漏和缓冲区溢出等常见安全漏洞，这使得它成为构建安全应用程序的理想选择  。

AI的崛起为网络安全领域带来了全新的可能性 。如今，AI不仅用于检测和预防攻击 ，还用于分析和响应威胁。这种转变促使编程语言的选择也开始向更加适应AI开发的方向转变。像Julia、R和Python等具备数据科学和AI功能的语言变得越来越流行。

特别是在深度学习领域，Python因其与TensorFlow、PyTorch等框架的无缝集成而成为主流。安全专家可以利用这些框架开发用于入侵检测
 、异常检测和威胁识别的AI模型
。这种编程语言与AI技术的结合，极大地提高了网络防御的自动化能力，使得组织能够更快、更准确地响应网络攻击。

随着网络威胁的复杂性增加，网络安全的自动化需求变得尤为迫切
。自动化不仅能提高响应速度，还能减少人为错误。在这一趋势下，基于规则的编程语言（如Go和Rust）越来越受欢迎，因为它们能够提供更高效的并发处理和更稳定的性能。

在自动化渗透测试和漏洞分析中 ，使用基于AI的工具来生成代码正变得越来越普遍。例如
，GitHub Copilot等AI编程助手 ，已经开始在代码审查  、漏洞修复和测试自动化中发挥重要作用。尽管这些工具无法完全替代人类程序员，但它们显著提高了工作效率和准确性 。

展望未来，编程语言的演变将继续围绕着安全性、可扩展性和与AI的深度集成展开。Rust可能会在系统安全领域继续崛起，而Python的主导地位在AI和数据科学中则可能进一步巩固。与此同时 ，针对AI生成代码的安全性审查将成为新的研究热点，开发人员需要为AI生成的代码制定新的验证和验证机制，以确保其安全性。

值得注意的是，编程语言本身也可能逐渐演变为多模态的语言系统，结合自然语言处理，使得非程序员也能够参与到网络安全的防御中 。正如英伟达CEO黄仁勋所言 ，AI的奇迹正在发生
，而它不仅仅是改变我们编程的方式
，更是在改变我们与技术互动的方式。