为什么我们还没看到大量新的好软件？AI 编程时代的软件改进为何不易察觉

Nate Meyvis

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2026年10月12日

我们经常看到这样一个问题，尤其是来自AI怀疑论者：如果AI编程真的这么厉害，那我们现在不是应该看到更多新的、优秀的软件了吗？

以下是一些回答。和这类文章一样，这些都是推测性的、候选的答案，其中有些我本人也不太看重。

我们确实看到了软件的改进，表现为更少的bug和更好的性能。
我们确实看到了软件的改进，表现为现有产品中更多、更好的功能。
我们确实看到了软件的改进，但这里的“我们”范围非常有限。大多数人并不经常采用新软件，所以他们现在没有发现新的优秀软件并不奇怪。
许多企业的软件开发流程中存在一些子系统，尤其是政治性的子系统，并没有因AI而加速。（想象一下让资深工程师和产品经理签核一份开发计划的过程。工程师和PM们可以用AI来更好、更快地完成这件事，但也许他们还没有这么做。）
AI正在用更短暂形式的软件或软件使用方式，取代更持久、更耐用的软件，而人们可能不容易把这看作是“通过AI获得更好的软件”。（如果你用Claude来报税，而不去费心构建或选购更好的报税软件，你就不会真正获得那种“这个产品像TurboTax但妙不可言”的体验，无论你从中获益多少。¹）
AI正在用私有软件取代广泛可用的软件。领域专家在构建自己的工具；高管们在制作自己的仪表盘；企业有定制的内部项目。所以软件是存在的，只是我们其他人看不到，尤其是怀疑论者看不到。
我们在制造更多软件，而不是把软件做得更好。我们一直都有（大致上）改进现有东西或推进开发向前发展的选择，而我们常常选择后者。我们如今仍在大量做后者，这并不奇怪。
软件团队把大量的提速以更多闲暇或准闲暇时间的形式收入囊中。（大大简化地说：软件团队向公司提供2倍的提速。然后他们使用能让自己以10倍效率工作的工具，并享受悠长的咖啡休息时间。）
AI在软件方面的改进有时会推动我们更少地使用和制作软件。有时AI帮我弄明白某个软件项目是个坏主意。有时它促使我花更多模拟时间与人相处。有时它帮我找到并鼓励我阅读更多、更好的书。这对我的净效应仍然是我花多得多的时间制作和使用软件，但对其他人可能不同。大多数时候，我们改进的不只是软件，而是某个既有软件成分又有非软件成分的系统。如果某人的Letterboxd（或类似产品）对他们来说运行得完美无缺，他们很可能只是对自己的视频消费生活稍微更满意一些，这可能会以挤占他们使用其他软件的方式发生。

再次说明，其中一些是推测性的，一些不应被太当回事。

这仅作为一个示例呈现，尽管它很现实。这肯定不是税务建议，我也绝对不是律师或税务专业人士或任何类似的人。↩

#生成式AI #软件社会学 #软件