编码代理不断将软件编写的成本压近零。这是有价值的，因为编写软件在历史上一直是交付软件所需工作的一个重要部分。对于许多项目来说，测试、文档、打包以及其他与代码相关的工作所消耗的精力，往往相对较少，如果他们做的话。可是，写作这一部分总是捆绑着另一个我们一直视为理所当然的重要部分：理解软件。除了最基本的计算机科学作业问题之外，写一些你不了解的东西并且仍然能够获得导师、老板或客户的及格分，是相当困难的。我们之所以如此理所当然地认为理解部分是自然而然的，是因为我们很少需要将其视为与编写代码分开的部分。当然，关于设计系统以便让其他人理解它们的资料很多，但我说的是理解我们自己的代码。是我们自己写的。因为当然你是理解的！对吗？任何写过一段时间代码的人，都有过发现自己很久以前写的代码并惊叹自己当时在想什么的谦卑经历。但在那时，对他们来说这合情合理，而且他们能够对此进行推理。现在让代理为我们写作，整个理解部分正变得可选。天哪，干脆让代理也审核和测试代码，这样我们就可以完全避免那些恼人的心理模型！我们从未需要将理解自己代码的成本视为与编写代码分开的成本，因为编写代码在很大程度上迫使我们理解它。如果你的应用程序的风险足够低，那很好。尽情发挥。我自己也曾为一些个人工具和几个有趣的小项目这样做过，否则这些项目将永远处于我的“总有一天”堆里。但当你构建软件时，你拥有它，我不仅仅是从知识产权的角度来看。你还承担了软件质量和安全的责任，以及随时间调试、运营、维护和演变的责任。在用人工智能构建软件时，你准备好承担这些责任吗？这是一个新问题：不是“我们能构建这个吗？”而是“我们想拥有这个吗？”这至少应该是一个有意识的决定，而不是在代码已经属于你之后才发现的责任。人类对生成代码的理解正日益显得像新的瓶颈。我并不是唯一得出这个结论的人。人工智能作为复杂性工厂这一点显而易见。我最近一直在思考，如果我们在人工智能时代将保持软件易于人类理解作为一项首要设计目标，软件将会是什么样子。这不一定意味着在任何时候都能理解应用程序的每一行，而是设计出其各个部分都易于理解，且其界限让人类能够在多个层次上安全地放大和缩小并对其进行推理的系统。这让我产生了一些有趣的想法，我正在继续发展这些想法。