為什麼人們說他們現在做的“比計劃的更多”，而不是僅僅做得更快？ 當驗證成本低廉時，範圍自然會擴大以填補新的空白。 你不會止步於最小可行方案，因為“如果我們也嘗試一下這個呢？”的邊際成本幾乎為零。 這不是效率低下，而是探索。 在人工智能出現之前，你必須保守地設定目標，因為每增加一個功能或系統都會成倍增加複雜性（從而延遲反饋）。 人工智能編碼將這種複雜性與延遲解耦。 你不再需要“從小處著手”。 你可以先從廣泛的領域入手，然後再縮小範圍。 這是一個不同的循環，它有利於那些系統性思考的人，這意味著判斷會不斷向上遊推進，遠離實際執行。 人工智能並沒有消除紀律的必要性。 它要求更高層次的紀律。 一種以選擇為導向，而非以耐力為導向的紀律。