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，当aiasg能完善、强化自身时；
it研发者的末日，就会降临。
费尽心思开发新产品，抢自己的饭碗，这样的自掘坟墓，似乎但凡有头脑的人都不会干。
但在彼此竞争的行业态势面前，你不做，自然有别人做。
何况在开发者眼中，早期阶段的aiasg，毕竟还太简陋，充其量只能以极快的速度重复人类劳动，从已有的模块库中抽实例填充到架构，能开发的软件，也局限于不直接与用户、而是与其他计算机系统打交道的那种。
然而他们有没有想过，当能够自我完善的aiasg系统被开发出来，可想而知，在浓缩人类智慧的it领域，人的工作都被计算机所取代，全社会其他的行业领域，抛开某些不可言说的第三产业，和完全依赖人来实现价值的工作，还有什么样的岗位无法用计算机来顶替人类员工呢；
岗位，本质上分为两种，一种是直面客观世界、改造客观世界，譬如矿工，譬如码农。
一种是为人提供享受，为人提供服务，譬如演员，譬如医生。
在前者，毫无疑问，随着人工智能的发展，迟早有一天，所有的此类岗位都会被ai所取代。
在后者，看似高枕无忧的服务业，即便没人会喜欢看一群机器人翩翩起舞，也不会习惯与一堆钢铁和橡胶交流；但，考虑到这些服务者，收入本质上来源于顾客的支付，而顾客的收入来源，最终必定会追溯到第一类岗位，结局就非常简单明了：
第一类岗位消失，也就意味着，第二类岗位随之而消失。
一个村子的村民，不可能都靠给别人洗衣做饭来谋生，这是不言自明的事实。
当人工智能极度发达，社会绝大多数人的岗位都一去不复返时，这些人的（有支付能力的）需求，也将极度萎靡，继而彻底消亡。
当用户彻底丧失了支付能力，他们的需求，没人会在乎。
软件工程领域的远景，就是如此，面向计算机的软件越来越多，直接面对用户的软件则越来越少，即便这越来越少的面向用户的软件，最终，也完全可以由“那个人”自己说了算，借助高度智能化的辅助开发系统，实现自给自足。
人工智能对社会的渗透，已抵达it领域，这种反噬，是人类历史上前所未有的。
历史上每一次科学技术的变革，都极大提升了生产力，即便大量取代了人的体力、和机械性的重复劳动，又会创造出更多全新的工作岗位；然而这