本周，一种名为 Bend 的编程语言登上了《黑客新闻》的榜首，获得了 278 分，并引发了一场头版辩论，其主题直接针对人工智能编码时代：这种语言在数学上使人工智能代理不可能发布违反规则的代码。

该项目的网站将 Bend 描述为“一种通过证明阻止 AI 错误的快速语言”，并承诺提供不同寻常的特性组合：C 速度本机编译、跨 CPU 内核和支持 CUDA 的 GPU 的自动并行性、精益风格的形式证明以及类似 Python 的语法。 更多相关背景，请参阅我们的AI行业报道。

换句话说，Bend 并不是试图成为一种更适合人类书写的语言。它试图成为人工智能代理编写的更好的语言——编译器本身负责守护。

论证：提示不明确，证明不明确

该项目主页上的框架对于软件开发的发展方向异常坦率。

该网站认为：“在后 AGI 经济中，人类最终将停止编写和阅读代码，但我们仍然需要一种明确的方式来告诉人工智能在我们周围构建世界我们想要做什么。” “有了法律，我们的意图可以比自然语言更加精确。通过证据，我们可以验证人工智能是否正确执行了我们的提示。并且快速编译器可以快速运行它。”

该论文颠倒了开发人员和工具之间的通常关系。 Bend 没有将人工智能生成的代码视为需要逐行审查的输出，而是要求人类声明必须始终保留的属性，并让机器在合并任何内容之前证明其工作原理。

LAWS.bend 的工作原理

该设计的核心是一个名为 LAWS.bend 的文件，开发人员在其中声明项目必须满足的不变量。该网站的概念口号是：“LAWS.bend 是有证据支持的 AGENTS.md。” AGENTS.md 文件使用可以被悄悄忽略的自然语言规则指导 AI 编码代理，而 Bend 定律则由类型检查器本身执行。

该网站声称：“从那时起，任何人工智能都无法发布一条破坏它们的线路。”

随附的 PROOF.bend 文件包含每条法律所适用的机器检查论证 - 值得注意的是，该证明是由人工智能而不是人类编写的。开发商陈述的内容必须是真实的；代理人构造证据。

该项目通过一个玩具游戏展示了这一想法，其中法律规定获胜是不可能的。在演示中，一个新功能请求——“让棋盘环绕”——引入了一个让玩家获胜的错误。如果没有 LAWS.bend，有错误的代码就会合并，错误就会生效。当 LAWS.bend 到位后，更改将被拒绝，并且 AI 必须不断重试，直到生成带有有效证明的实现。正如该网站所说：“合并错误在数学上是不可能的：它是一个定理。”

速度是推动者

形式验证是一个古老的想法。使其无法参与日常软件开发的原因是成本：像 Lean 和 Rocq 这样的证明助手可能需要几分钟的时间来检查中等规模的代码库，这对于密码学或操作系统内核来说是可以忍受的，但对于每小时进行数十次更改的 AI 代理来说是不切实际的。

本德的答案是让类型检查器本身成为一个在一秒或更短时间内运行的证明检查器。该网站表示，这意味着“人工智能代理可以在每次更改后进行检查”——将重量级的项目结束仪式的验证转变为每次编辑时的轻量级验证。

性能声明基于该项目自己网站上发布的基准（在 Apple M4 Max 上运行），全面雄心勃勃：

  • Bend 编译为本机代码并在单核上运行“几乎与 C 一样快”。
  • 相同的二进制可扩展到 16 个核心，或扩展到 GPU，该网站声称其速度最高可达单核心的 100 倍。
  • 并行性是自动的——“没有线程，没有锁，没有要写入的内核”——运行时将工作分配到它能找到的每个核心上并连接结果。

入门是故意无摩擦的：一行安装脚本，加上一个要粘贴到 AGENTS.md 中的代码片段，指示代理运行“bendguide”，在 LAWS.bend 中保留重要规则，并在提交之前运行“bend PROOF.bend”。

为什么它现在引起共鸣

《黑客新闻》的回应（数小时内就有数百个点）反映了开发者社区日益增长的焦虑。人工智能编码代理使代码生成几乎免费，但验证代码的成本却并没有以同样的速度降低。代码审查、测试和 QA 基本上仍然是人类速度的流程，并且团队越来越多地报告瓶颈已从编写软件转移到信任软件。

本德的赌注是，信任问题在语言中比在工作流中能得到更好的解决。如果编译器拒绝接受违反规定的不变量的代码，那么审查对话就会发生变化：人们不再寻找机器已经排除的错误，而是开始关注法律本身是否捕获了业务实际需要的内容。

注意事项

与任何通过自己的基准来推销自己的项目一样，独立验证显然是下一个问题。性能数据来自该项目的网站，演示是一个故意简单的例子。现实世界的代码库具有混乱的状态、外部系统和抵制清晰形式化的需求——形式化方法的困难部分从来不是证明，而是规范。

还有一个文化障碍。说服人类开发人员采用新语言是出了名的困难。说服他们将项目规则编码为机器可检查的法律仍然是一个更大的问题，即使人工智能代理完成了大部分编写工作。

但其核心见解——专为人工智能生成代码时代而设计的语言应该使正确性成为编译时属性——是对业界目前大规模问题的严肃答案。无论本德是具体赢得了这场争论，还是某些后继者赢得了这场争论，前进的方向似乎都很明确：当机器编写代码时，护栏需要移入机器中。

有关重塑软件构建方式的工具的更多信息，请关注最新的人工智能新闻和我们对人工智能开发生态系统的持续报道。

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