【当AI能写代码，为什么不直接生成二进制？】一个看似刁钻的问题：如果LLM真能让软件工程过时，为什么它们还要生成代码再编译，而不是直接输出二进制文件？毕竟，机器码也是数据。这个问题的答案，恰恰揭示了AI的本质局限和人类在技术链条中不可替代的位置。核心原因有三：一、抽象是效率的源泉高级语言存在的意义，是用更少的符号表达更复杂的意图。这对人类如此，对LLM同样如此。二进制的token效率极低，上下文窗口会被迅速耗尽。即便是超级智能，在多数场景下也会选择高级语言配合编译器，而非直接操作机器码。二、软件开发本质上是发现过程写代码从来不是一次性的输出，而是持续的迭代、调试、验证。人类需要能读懂、能修改、能追责的中间产物。二进制没有语义，没有护栏，出了问题无从下手。正如有人调侃：调试裸二进制，是工程师丧失信仰的方式。三、LLM是人类知识的镜像它们在人类创造的代码上训练，自然输出人类能理解的形式。要让模型直接生成二进制，不仅训练数据的复杂度是天文数字，更关键的是——二进制没有意图，当前架构无法解码其语义。有人说，这只是暂时的，十年后高级语言可能消失。也有人反驳：只要我们还需要验证AI的输出是否符合人类意图，代码这个"人机接口层"就不会消失。更深一层思考：我们是脚手架，还是蓝图？在AI学会用机器语言"做梦"之前，它仍需要我们的蓝图。人类认知负载的约束或许正在被移除，但对齐、可解释性、可验证性的需求，反而让人类的角色更加关键。软件工程不会被替代，而是被重新定义——从"人写代码"变成"人与AI协作写代码"。这不是AI Replaced，而是AI Powered。x.com/janetacarr/status/2005662500831011282
