观察者网：现在中国也在大力面向全球推广DeepSeek、Qwen等开源大模型，您认为，中国能否复制相关经验，基于开源生态打造新的区域经济引擎？中国又能从日本经验和产业政策中学到什么？未来是否有可以合作的点？

野田哲夫：当然，我认为推进开源生态建设是必要的，毕竟ChatGPT正在走向闭源化，越来越成为一个黑箱。其生成过程、算法等等细节，我们并不清楚。如果所有人都只能依赖ChatGPT这类闭源AI具有较大风险。

我们可以把AI比作“老师”，大多数人在遇到不明白的问题时，都会想着去请教老师。可是一旦我们不知道这位“老师”是什么样的人，不知道他受过怎样的教育，我们就完全无法信任他。我们和AI的交互相当于是初次见面，我们正在通过对话来尝试与AI建立信任关系。但是在不了解AI内核的情况下就去请教AI并获取答案，我认为是非常危险的。

因此，我认为生成式AI的算法当然也应该以开源的方式推进，这和刚才谈到的微软案例是一样的。ChatGPT的技术实力固然很强，但同时也应该有各种开源生成式AI与之并存，在竞争中打造更好的产品。

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观察者网：从Ruby与岛根县的发展，我们能学到什么呢？尤其是在产业政策上能学到什么呢？

野田哲夫：不止于Ruby，开源本质在于这是一种跨越组织边界，尤其是跨越国境的协作，Ruby工程师已遍布全球，Linux亦然。展望未来，无论是生成式AI还是其他软件，都有可能在开源社区中通过跨国协作推进。只是，在那种情况下，并非所有人都能立刻成为具备参与开源项目能力的工程师。

现实中，深度参与Ruby或Linux项目的往往只有一小部分精英，全球人才也不可能瞬间完成集结，所以通过教育让更多人意识到开源的好处很重要。即便他们不一定要成为开源的工程师，也应成为理解开源理念的工程师，并带动周围人理解开源或投身相关岗位。

从岛根县的政府政策层面来看，我认为最重要的经验是在学校开展Ruby教育。大学里其实并没有那么多教授Ruby的老师，所以我们会让更多的Ruby开发工程师走进学校授课，让学生在教学中为开源生态的发展提供支持，开展以教育为主的产学合作研究，我认为这是行之有效的策略。

但在这里，我还想讲一个岛根县产业政策的失败案例。岛根县以及松江市的行政机关，都在尽力增加与Ruby相关的工作，于是他们在政府层面为Ruby产业尽可能多地创造岗位。比如他们利用公共财政，指定采用Ruby建设县市级的本地政务系统，这算是一种财政补助政策。结果，这种政策导致本地公司认为只要使用Ruby和现在的技术就能获得工作，所以他们不愿意投入精力去开发新技术，导致本地公司在更广阔的市场上根本没有竞争力。

这种情况在日本其他地方并不鲜见，且不限于IT领域。当地政府会出钱给当地企业提供就业岗位，让当地企业不费吹灰之力就得到了工作。这种没有竞争压力的环境意味着他们的技术能力无法提升。长期看，这使得本地企业相比于东京企业的技术差距不会缩小反而可能扩大。

观察者网：这也是我想问的，Ruby会不会成为一种地方保护主义政策的工具？

野田哲夫：是的，这就是一种地区保护主义政策。

观察者网：最后，我想问一下，您如何看待高级语言的未来，您认为AI的发展对于Ruby等语言是机遇还是挑战呢？是否担心未来人们可以直接用AI生成汇编语言，实现使用自然语言实时编程，而抛弃包括Ruby之类的高级语言呢？这是否会对日本的相关产业造成影响？

野田哲夫：高级语言降低了编程门槛，虽然高级语言因功能覆盖面扩大而日益复杂，却在过去数十年吸引了更多人从事编程。我认为这是一件好事。正如我一直所持有的观点，编程本质上是对对象及其操作的抽象化，是一种高级脑力劳动，能推动人类知识增长，因此编程教育至关重要。

人们将高级语言翻译成低级语言（例如汇编语言）的能力也是必不可少的，未来我们会需要更多这类高技能人才，例如参与开源开发的程序员。另一方面，如果我们不理解这一点，仅仅依赖于AI对编程的过程进行简化，人类的认知将会衰退。

从这个意义上说，我们将不可避免地看到，参与编程的人和仅仅接受人工智能成果的人之间的两极分化将加剧，程序员群体的分化也可能加深。

AI的coding能力正在快速增强

我在介绍工作时也谈到过这一点，只不过是以半开玩笑的方式提到的，但说实话我同样感觉到了危险。我也在课堂上教授Ruby编程，但大多数学生会尝试使用ChatGPT进行编程，而且编出的程序确实不错。

未来直接使用自然语言完成编程是有可能的，从效率角度看，这无疑更有效率。而对于大多数员工来说，轻松地完成工作本身就是好事。不过，我认为关键在于人们如何度过通过效率提升带来的空闲时间？

所以我们需要问一个问题，我们应该让生成式IT做什么？这个问题很重要。如果我们不在这方面对人们，包括软件工程师们，进行适当的教育和培训，未来在理解IT或理解生成式AI时候可能会出现人才短缺。

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