原文摘要

have you ever wondered: we've spent over 50 years teaching computers to speak human language, so why are we still forcing humans to speak "computer"?

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进一步信息揣测

• SQL在AI时代的隐性淘汰：尽管SQL仍是传统系统的核心，但行业内部已开始认为其在AI应用中逐渐边缘化，主流开发者可能尚未意识到这一趋势，仍专注于优化传统查询（如JOIN操作）。
• 自然语言查询的优先权：Gartner预测到2026年，企业将优先采用自然语言作为主要查询接口，SQL技能可能从“必备”降级为“可选”，这一转变正在悄然发生，但未被广泛公开讨论。
• AI数据库的自动化决策：未来系统会自主选择查询方式（如结构化查询或向量相似性搜索）、调用外部API或结果排序，用户无需理解底层机制，这一技术已进入实践阶段，但公开文档较少提及具体实现细节。
• 无语法壁垒的代价：虽然自然语言降低了使用门槛，但隐藏的挑战包括系统如何准确理解模糊意图、处理多模态数据（如图像/音频）的查询逻辑，这些技术细节通常需要付费咨询或内部经验才能获取。
• 非技术角色的数据权限扩张：自然语言查询将使得产品经理、运营等非技术人员能直接访问复杂数据，这可能引发企业内部数据治理和权限控制的隐性冲突（如敏感数据泄露风险），但相关案例很少公开讨论。
• NoSQL的妥协内幕：NoSQL曾标榜“反SQL革命”，但最终被迫支持SQL，背后反映的是行业对兼容性和用户习惯的隐性妥协，而非纯粹的技术优劣判断。
• 向量搜索的未公开挑战：尽管文章提到向量相似性搜索是未来方向，但未说明其在高维数据下的计算成本、实时性瓶颈等实际问题，这些通常只有实际部署过的团队才深有体会。