作者的推演
Python 赢天下靠的是写得快、读着顺、上手门槛低，这些都是为「人写代码」优化的特性，代价是性能平平、类型松散、运行时错误多。作者的推演是：当写代码的主力变成 AI，天平就倾斜了，生成 Rust 和生成 Python 对模型来说没多大区别，而强类型和编译期检查恰恰是约束 AI 输出质量的利器。人类的角色从写转向审，审的时候，编译器帮你把过一遍的代码显然更让人放心。
反方的理由
评论区的反击也很扎实。最有力的一条是：代码是写一次读百次的东西，只要还有人要读、要改、要背锅，可读性溢价就不会消失，而且 AI 在 Python 上的训练数据最多，生成质量实际上更稳。还有人指出生态才是真护城河，科学计算和机器学习的库都在 Python 这边，语言选型从来不是单看语言本身。这场争论的价值在于提出了一个真问题：编程语言的设计目标，是不是该把「AI 好生成、人好审查」排进前列了。
via: Hacker News