【專訪】海爾斯伯格：TypeScript 選 Go 不選 Rust，AI 讓老語言更強

TypeScript 在 GitHub 上的使用量剛剛超越 JavaScript 本身——超越了它原本想要改良的語言。就在這個時間點，微軟放出消息：TypeScript 編譯器正在用 Go 改寫，目標是讓速度提升 10 倍。外界吵的是：為什麼不選 Rust？AI 能不能直接完成這種規模的移植？這場訪談的受訪者是安德斯·海爾斯伯格（Anders Hejlsberg），TypeScript 與 C# 的主要設計者，在微軟工作超過三十年，是少數能讓一門程式語言從零活過十年並持續主導市場的人。主持人從技術細節切進去，但談著談著，談出了一個更大的問題：在 AI 大量介入軟體開發的當下，工具鏈，語言選擇，工程師角色，正在同時被重新定價。

這場訪談有幾個值得說的點。第一，Go 被選中的原因不是流行，而是它是唯一同時滿足垃圾回收與共享記憶體並行的語言，Rust 在結構上就被排除了。第二，移植而非重寫，是刻意的保守主義——向後相容比架構美感重要。第三，AI 在大型移植工程裡的正確用法是寫工具程式，不是直接生成答案，因為 AI 不是確定性的。第四，TypeScript 因為 AI 反而加速普及，因為訓練資料裡 TypeScript 最多，AI 寫出來的就是 TypeScript。第五，海爾斯伯格對AI 取代工程師的態度是：方向沒錯，但 100% 這個數字，他在那裡下車。這五個點合在一起，描述的是一個老工程師看著自己做了幾十年的事正在被重新定義，而他的判斷比大部分 AI 布道者更有來歷。

◎選 Go 不是因為潮，是因為 Rust 的記憶體模型與這個編譯器根本不相容

TypeScript 編譯器充滿循環資料結構——樹有父節點指標，型別互相遞迴，符號表到處交叉引用。Rust 的借用檢查器（borrow checker，Rust 用來在編譯期確保記憶體安全的機制）不允許循環所有權，這不是可以繞過的小麻煩，而是結構性衝突。Go 有垃圾回收，有一等函式，有成熟的共享記憶體並行，三個條件同時滿足，其他語言都至少缺一個。海爾斯伯格說得直接：Go 在生成碼品質和並行收益上並不輸 Rust，還省去了解決一整批新問題的成本。這不是語言信仰，是工程算帳。

◎移植而非重寫，向後相容是護城河不是包袱

重寫（rewrite）看起來是更乾淨的選擇，實際上是生態系殺手。一旦重寫，錯誤訊息會變，邊界行為會變，所有依賴這個編譯器行為的工具鏈都得跟著動。海爾斯伯格把這叫做 toxic——重寫從來不會讓你回到原點，只會讓使用者替你的潔癖買單。移植（port）的意思是保留所有語意和演算法，只換執行環境。TypeScript 6 的執行速度已經比 TypeScript 1.5 慢了一半，但那是因為型別檢查做的事多了一倍不止。現在用 Go 移植，要拿回的是被 JavaScript 單執行緒限制和 2 到 3 倍效能損耗悄悄吃掉的那部分，不是重新發明輪子。

◎AI 在大型移植裡的正確姿勢：寫工具，不要要答案

這個專案兩年前啟動，當時 LLM 還沒到現在的水準，所以他們自己寫了一個語法轉換工具，把 TypeScript 機械地翻成 Go——輸出沒有語法錯誤，但還不能編譯，接下來才是人工逐段重構。海爾斯伯格說了一個生活例子：朋友旅行分帳，叫 AI 直接算，它很有自信地算錯了；但如果叫它寫一個試算表來算，就會對。AI 不是確定性的，你沒法保證它每次跑同一段程式碼給你同樣的答案，但你可以讓它寫一個確定性的程式，讓那個程式去跑。這個區別在大型工程裡很關鍵：把隨機性鎖進工具生成過程，執行過程就變成可驗證的。

◎AI 反而讓 TypeScript 加速普及，因為訓練資料決定語言強弱

有人預測 AI 會讓工程師轉向想要的語言而非現在用的語言。海爾斯伯格的判斷相反：AI 在訓練資料裡看最多的語言上最強，而訓練資料就是現在網路上所有的程式碼。JavaScript，TypeScript，Python 在那堆資料裡佔大頭，所以 AI 寫出來的就是這些語言。你發明一個新語言，訓練資料裡沒有它，就得先花一堆 token 教 AI 這個語言的文法，才能開始問問題。TypeScript 在 GitHub 的使用量超越 JavaScript 這件事，有一條明顯的拐點，剛好跟 AI 工具普及的時間重疊。這不是巧合，是結構性優勢在加速。

◎AI 寫 90% 的程式碼，他在 100% 那裡下車

海爾斯伯格不否認 AI 能做很多事，他否認的是100%這個數字背後的邏輯。他的問題很實際：如果你不懂 AI 寫了什麼，出問題的時候你要怎麼辦？用戶告你，告的是你，不是 AI。他對初階工程師被取代的看法也類似：如果初階工程師消失了，資深工程師從哪裡來？他認為正在發生的事是金字塔底部縮窄，不是底部消失——工程師還在，但更早進入審查和架構的角色，而不是逐行打字。這個判斷來自一個寫了四五十年程式碼的人，不是在護航自己的職業，是在描述他觀察到的現實。

三十年看下來，每一波這次真的不一樣都有人信，也都有人數錯分母。海爾斯伯格這場談話的價值不在於他反對 AI，他不反對；而在於他給了一個參照系：哪些判斷要看基數，哪些選擇要算全部成本，哪些地方 100% 是一個不負責任的數字。語言設計是十年起跳的遊戲，他做了五十年，這種尺度感，比任何一個季度的發布會更值得借。