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【片段：4 月 2 日】

2026 年 4 月 2 日，Martin Fowler 提到随着大语言模型 (LLM) 大量生成代码，人们用“认知债务”比喻团队对系统功能失去理解的情况。Margaret - Anne Storey 认为可从系统健康的三个层面思考这些问题：技术债务存在于代码中，实现决策损害未来可变更性时会累积，限制系统变更能力；认知债务存在于人员中，团队对系统共同理解流失速度超过补充速度时会累积，限制团队对变更进行推理的能力；意图债务存在于工件中，指导系统的目标和约束条件未得到很好记录或维护时会累积，限制系统反映构建意图以及人类和 AI 智能体推动系统演进的能力。Martin Fowler 虽对债务隐喻泛滥有点困惑，但认为这种思考方式有道理，文章包含诊断和缓解各类债务的实用章节，三种债务相互影响，文章还概述了团队应开展的常规活动。

Margaret - Anne Storey 在文章中引用了沃顿商学院的 Shaw 和 Nave 发表的论文，该论文将大语言模型纳入了 Kahneman 的双系统思维模型。Kahneman 的《思考，快与慢》核心观点是人类有系统 1（直觉）和系统 2（深思熟虑）两种认知系统，系统 1 能快速决策，系统 2 对问题进行刻意思考，人们默认依靠直觉，有时会陷入困境。Shaw 和 Nave 将 AI 视为系统 3，系统 3 会导致“认知投降”，其特征是不加批判地依赖外部生成的人工智能推理，绕过系统 2，要区分“认知投降”和“认知卸载”。这篇长篇论文详细阐述了“认知三系统理论”，并报告了多项实验。

Martin Fowler 看到一些图标用“< >”代表代码，觉得奇怪，认为没有编程语言用“< >”包裹程序元素，而用“{ }”更合适。显然这些图标想到的是 HTML 或 XML，程序员并不用 HTML 进行“编程”。

Ajey Gore 思考了如果编码智能体让编码变得免费，什么会变得昂贵的问题，答案是验证。例如对于雅加达交通和胡志明市交通的预计到达时间 (ETA) 算法，以及司机分配问题等，智能体无法完成这些判断。Martin Fowler 认同智能体工作有良好验证机制时表现出色，这推动了测试驱动开发等方法的应用，但验证工作仍很多，需要找到让人类更容易理解大量测试的方法。Martin Fowler 基本同意 Ajey 的观点，但对其关于遗留系统迁移的看法有不同意见，认为大语言模型在理解遗留代码功能方面有很大帮助。Ajey 观点的重要影响是需要围绕验证而非编写代码重新组织工作，这会带来组织变革，可能让人不适，但不抵制的团队会取得成功。

当将大语言模型视为程序员时，源代码是否还有未来引发思考。The New Stack 的 David Cassel 发表文章总结了关于代码未来的几种观点，有人尝试为大语言模型设计全新编程语言，有人认为现有的强类型语言适合大语言模型。Martin Fowler 认为人类仍可与大语言模型合作构建有用的抽象概念，如领域驱动设计 (DDD) 中的通用语言概念，去年 Unmesh 和他讨论了与大语言模型一起发展一种语言，编程不只是编写代码语法，更是塑造解决方案，好的名称能让代码成为人人都能理解的蓝图。

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