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由于自身开发的软件,都工作在网络底层、或者服务器等幕后节点上,没有用户端的困扰,aiasg的软件迭代,不仅速度极快,甚至可以动用自身的算力,运行虚拟环境,并行测试若干不同的解决策略。

实践中,对普通的运行时错误,完成“错误提取——定位——分析——解决——测试——发布——验证”的一整套流程,甚至只需要短短的五分钟。

而且这五分钟里,有四分钟,都耗费在部署更新、服务器重启上。

功能如此强大的aiasg,面对这样的系统,软件开发者的工作性质也随之而变。

正如传统软件开发的流程,总要从“需求分析”开始,设计师需要用户来描述需求,然后着手工作,aiasg的软件开发则正相反,需要设计师来陈述需求,往往都是为其他软件提供底层支持,接下来的一切,都可以交由人工智能来完成。

目前,以aiasg的能力和资源库,能开发的软件暂时还很有限。

譬如线上游戏、或其他包含图形用户界面的软件,因为人的因素在其中占比太高,aiasg仍无能为力,但作为后端软件系统的开发者,以方然的观察,即便这套系统还不甚完善,开发成本恐怕也大大超出传统的软件开发团队,考量其长远趋势,这显然是一个颠覆行业规则的新事物。

aiasg的运行成本,细节不清,但结合“国际商用机器”公司的内部账目,总的开发经费至少在几十亿马克。

但这几十亿马克,换来的,却是永不疲倦的软件制造机。

参与研发aiasg系统的程序员、设计师们,是否有考虑过,自己正在创造的是一种什么样的存在,会不会想到,这样的系统迟早会反噬自身,将绝大多数it领域就业者的岗位消灭殆尽,甚至让创造了自己的那些人也丢掉工作;

以aiasg目前的能力,这,似乎还是天方夜谭,但结合若干年的自身所学,方然却战栗的想到,

制造软件,与制造aiasg自身,这之间并没有绝对的界限。

人工智能,基于人工智能的软件开发系统,一旦从无到有、具备了开发应用软件的能力,或迟或早,决策者总归会想到,可以让这样的系统自我完善,甚至,自我演进出更高效,更强大的新版本。

即便这样的软件系统,与应用软件的开发难度完全不同,但假以时日,经过无数次的尝试和改进,这样的系统,迟早会出现。

一旦事情发展到那一步

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