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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
