The Four Horsemen of Agentic Coding

Agentic coding is undeniably very useful. It’s also very bad. Or rather, it’s having some horrible effects on us, our craft, and our relationships with each other. I can feel it in my bones, and a lot of others can too. But whenever I try to explain what exactly is wrong, I find myself waving my hands wildly and jumping from point to point. Fine, here’s a list. 4 problems with no solution in sight–or, as I call them, the four horsemen of agentic coding.

LLM-generated code has a strong smell that makes codebases repulsive to humans. We quickly came up with a name for it—slop—and it undoubtedly carries a negative connotation. Claude now famously communicates entirely through word salad, and Astra writes in a bizarre competitive code-golfy style, incomprehensible to normal humans. Sloppiness turned out to be a surprisingly persistent property of LLM output and at this point looks like a signature move rather than a growing pain.

Once agents are allowed, they very quickly take over. What used to be a shared space for humans where each team member contributed became an AI wasteland where people don’t want to spend time. Engineers become alienated from code and, as a result, care less. Software engineering used to be a fairly kinesthetic field of work. Agentic coding has dramatically increased the distance between engineers and the product of their work. We don’t experience code directly anymore: we send an agent with a vague set of instructions and then skim through its report.

AI erodes existing skills, impedes learning, and doesn’t offer any meaningful skill progression. There is no shortage of people reporting their wits slipping away after prolonged use of AI.

البرمجة الوكيلة مفيدة بلا شك. إنها سيئة جدًا أيضًا. أو بالأحرى، لها تأثيرات مروعة علينا، وعلى حرفتنا، وعلى علاقاتنا ببعضنا البعض. أشعر بذلك في عظامي، والكثير من الآخرين يشعرون به أيضًا. لكن كلما حاولت شرح ما هو الخطأ بالضبط، أجد نفسي ألوح بيدي بعنف وأقفز من نقطة إلى أخرى. حسنًا، إليك قائمة. 4 مشاكل لا حل لها في الأفق - أو، كما أسميها، الفرسان الأربعة للبرمجة الوكيلة.

الكود المولد بواسطة LLM له رائحة قوية تجعل قواعد الكود مثيرة للاشمئزاز للبشر. سرعان ما ابتكرنا اسمًا لها - slop - وهي بلا شك تحمل دلالة سلبية. Claude الآن يتواصل بشكل مشهور بالكامل من خلال سلطة الكلمات، و Astra يكتب بأسلوب غريب تنافسي يشبه لعبة الغولف البرمجية، غير مفهوم للبشر العاديين. تبين أن الارتجال خاصية مستمرة بشكل مدهش لمخرجات LLM وفي هذه المرحلة يبدو وكأنه حركة مميزة وليس ألمًا متزايدًا.

بمجرد السماح للوكلاء، يستولون بسرعة كبيرة. ما كان في السابق مساحة مشتركة للبشر حيث يساهم كل عضو في الفريق أصبح أرضًا قاحلة للذكاء الاصطناعي لا يرغب الناس في قضاء الوقت فيها. يصبح المهندسون مغتربين عن الكود، ونتيجة لذلك، يهتمون أقل. كانت هندسة البرمجيات مجال عمل حركيًا إلى حد ما. البرمجة الوكيلة زادت بشكل كبير المسافة بين المهندسين ومنتج عملهم. لم نعد نختبر الكود مباشرة: نرسل وكيلًا بمجموعة غامضة من التعليمات ثم نتصفح تقريره.

الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى تآكل المهارات الموجودة، ويعيق التعلم، ولا يقدم أي تقدم ذي معنى في المهارات. لا يوجد نقص في الأشخاص الذين يبلغون عن تراجع ذكائهم بعد الاستخدام المطول للذكاء الاصطناعي.

এজেন্টিক কোডিং নিঃসন্দেহে খুবই উপযোগী। এটি খুব খারাপও। বরং, এটি আমাদের, আমাদের কারুশিল্প এবং একে অপরের সাথে আমাদের সম্পর্কের উপর কিছু ভয়ানক প্রভাব ফেলছে। আমি এটি আমার হাড়ে অনুভব করতে পারি, এবং আরও অনেকেও পারে। কিন্তু যখনই আমি ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করি ঠিক কী ভুল, আমি নিজেকে হিংস্রভাবে হাত নাড়াতে এবং এক বিন্দু থেকে অন্য বিন্দুতে লাফাতে দেখি। ঠিক আছে, এখানে একটি তালিকা। 4টি সমস্যা যার কোনো সমাধান দৃষ্টিগোচর নয় – বা, যেমন আমি তাদের বলি, এজেন্টিক কোডিংয়ের চার অশ্বারোহী।

LLM-উত্পন্ন কোডের একটি তীব্র গন্ধ রয়েছে যা কোডবেসকে মানুষের কাছে ঘৃণ্য করে তোলে। আমরা দ্রুত এর জন্য একটি নাম নিয়ে এসেছি – স্লপ – এবং এটি নিঃসন্দেহে একটি নেতিবাচক অর্থ বহন করে। Claude এখন বিখ্যাতভাবে সম্পূর্ণরূপে শব্দ সালাদের মাধ্যমে যোগাযোগ করে, এবং Astra একটি অদ্ভুত প্রতিযোগিতামূলক কোড-গলফি শৈলীতে লেখে, যা সাধারণ মানুষের কাছে বোধগম্য নয়। অপরিচ্ছন্নতা LLM আউটপুটের একটি আশ্চর্যজনকভাবে স্থায়ী সম্পত্তি হিসাবে প্রমাণিত হয়েছে এবং এই মুহূর্তে একটি ক্রমবর্ধমান ব্যথার চেয়ে একটি স্বাক্ষর পদক্ষেপের মতো দেখায়।

একবার এজেন্টদের অনুমতি দেওয়া হলে, তারা খুব দ্রুত দখল করে নেয়। যা একসময় মানুষের জন্য একটি ভাগ করা জায়গা ছিল যেখানে প্রতিটি দলের সদস্য অবদান রাখত, তা একটি AI অনুর্বর ভূমিতে পরিণত হয়েছে যেখানে লোকেরা সময় কাটাতে চায় না। ইঞ্জিনিয়াররা কোড থেকে বিচ্ছিন্ন হয়ে যায় এবং ফলস্বরূপ, কম যত্ন নেয়। সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং একসময় একটি মোটামুটি কাইনেস্থেটিক কাজের ক্ষেত্র ছিল। এজেন্টিক কোডিং ইঞ্জিনিয়ার এবং তাদের কাজের পণ্যের মধ্যে দূরত্ব নাটকীয়ভাবে বাড়িয়ে দিয়েছে। আমরা আর সরাসরি কোড অনুভব করি না: আমরা নির্দেশের একটি অস্পষ্ট সেট সহ একটি এজেন্ট পাঠাই এবং তারপর তার প্রতিবেদন স্কিম করি।

AI বিদ্যমান দক্ষতা ক্ষয় করে, শেখাকে বাধাগ্রস্ত করে এবং কোনো অর্থপূর্ণ দক্ষতার অগ্রগতি প্রদান করে না। AI-এর দীর্ঘায়িত ব্যবহারের পরে তাদের বুদ্ধি স্খলিত হওয়ার রিপোর্ট করা লোকের কোনো অভাব নেই।

Agentisches Codieren ist zweifellos sehr nützlich. Es ist auch sehr schlecht. Oder besser gesagt, es hat schreckliche Auswirkungen auf uns, unser Handwerk und unsere Beziehungen zueinander. Ich spüre es in meinen Knochen, und viele andere auch. Aber jedes Mal, wenn ich versuche zu erklären, was genau falsch ist, ertappe ich mich dabei, wild mit den Händen zu wedeln und von einem Punkt zum anderen zu springen. Gut, hier ist eine Liste. 4 Probleme ohne Lösung in Sicht – oder, wie ich sie nenne, die vier Reiter des agentischen Codierens.

LLM-generierter Code hat einen starken Geruch, der Codebasen für Menschen abstoßend macht. Wir haben schnell einen Namen dafür gefunden – Slop – und es trägt zweifellos eine negative Konnotation. Claude kommuniziert jetzt bekanntermaßen vollständig durch Wortsalat, und Astra schreibt in einem bizarren, wettbewerbsorientierten Code-Golf-Stil, der für normale Menschen unverständlich ist. Schlamperei erwies sich als überraschend beständige Eigenschaft von LLM-Ausgaben und sieht an diesem Punkt eher wie ein Markenzeichen aus denn wie ein wachsender Schmerz.

Sobald Agenten erlaubt sind, übernehmen sie sehr schnell die Kontrolle. Was früher ein gemeinsamer Raum für Menschen war, in dem jedes Teammitglied beitrug, wurde zu einer KI-Ödnis, in der Menschen keine Zeit verbringen wollen. Ingenieure entfremden sich vom Code und kümmern sich folglich weniger. Softwareentwicklung war früher ein ziemlich kinästhetisches Arbeitsfeld. Agentisches Codieren hat die Distanz zwischen Ingenieuren und dem Produkt ihrer Arbeit dramatisch vergrößert. Wir erleben Code nicht mehr direkt: Wir senden einen Agenten mit einem vagen Satz von Anweisungen und überfliegen dann seinen Bericht.

KI untergräbt vorhandene Fähigkeiten, behindert das Lernen und bietet keine sinnvolle Fähigkeitsentwicklung. Es mangelt nicht an Menschen, die berichten, dass ihr Verstand nach längerer Nutzung von KI nachlässt.

La codificación agéntica es indudablemente muy útil. También es muy mala. O más bien, está teniendo efectos horribles en nosotros, nuestro oficio y nuestras relaciones entre nosotros. Lo siento en mis huesos, y muchos otros también. Pero cada vez que trato de explicar qué es exactamente lo que está mal, me encuentro agitando las manos salvajemente y saltando de un punto a otro. Bien, aquí hay una lista. 4 problemas sin solución a la vista, o, como los llamo, los cuatro jinetes de la codificación agéntica.

El código generado por LLM tiene un fuerte olor que hace que los codebases sean repulsivos para los humanos. Rápidamente le pusimos un nombre: slop, y sin duda tiene una connotación negativa. Claude ahora se comunica famosamente a través de ensalada de palabras, y Astra escribe en un extraño estilo competitivo de code-golf, incomprensible para los humanos normales. La desaliñación resultó ser una propiedad sorprendentemente persistente de la salida de LLM y en este punto parece un movimiento característico más que un dolor de crecimiento.

Una vez que se permiten los agentes, se apoderan muy rápidamente. Lo que solía ser un espacio compartido para humanos donde cada miembro del equipo contribuía se convirtió en un páramo de IA donde la gente no quiere pasar tiempo. Los ingenieros se alienan del código y, como resultado, se preocupan menos. La ingeniería de software solía ser un campo de trabajo bastante cinestésico. La codificación agéntica ha aumentado dramáticamente la distancia entre los ingenieros y el producto de su trabajo. Ya no experimentamos el código directamente: enviamos un agente con un conjunto vago de instrucciones y luego hojeamos su informe.

La IA erosiona las habilidades existentes, impide el aprendizaje y no ofrece ninguna progresión significativa de habilidades. No faltan personas que informan que su ingenio se desvanece después del uso prolongado de la IA.

Le codage agentique est indéniablement très utile. Il est aussi très mauvais. Ou plutôt, il a des effets horribles sur nous, notre métier et nos relations les uns avec les autres. Je le sens dans mes os, et beaucoup d'autres aussi. Mais chaque fois que j'essaie d'expliquer ce qui ne va pas exactement, je me retrouve à agiter les mains sauvagement et à sauter d'un point à un autre. Bon, voici une liste. 4 problèmes sans solution en vue – ou, comme je les appelle, les quatre cavaliers du codage agentique.

Le code généré par LLM a une forte odeur qui rend les bases de code répulsives pour les humains. Nous avons rapidement trouvé un nom pour cela – slop – et il a sans aucun doute une connotation négative. Claude communique désormais célèbrement entièrement par salade de mots, et Astra écrit dans un style bizarre de code-golf compétitif, incompréhensible pour les humains normaux. Le laisser-aller s'est avéré être une propriété étonnamment persistante de la sortie LLM et à ce stade ressemble plus à un mouvement signature qu'à une douleur de croissance.

Une fois que les agents sont autorisés, ils prennent le contrôle très rapidement. Ce qui était autrefois un espace partagé pour les humains où chaque membre de l'équipe contribuait est devenu un désert d'IA où les gens ne veulent pas passer de temps. Les ingénieurs deviennent aliénés du code et, par conséquent, se soucient moins. Le génie logiciel était autrefois un domaine de travail assez kinesthésique. Le codage agentique a considérablement augmenté la distance entre les ingénieurs et le produit de leur travail. Nous ne faisons plus l'expérience directe du code : nous envoyons un agent avec un ensemble vague d'instructions et parcourons son rapport.

L'IA érode les compétences existantes, entrave l'apprentissage et n'offre aucune progression significative des compétences. Il ne manque pas de personnes signalant que leur esprit s'effondre après une utilisation prolongée de l'IA.

एजेंटिक कोडिंग निस्संदेह बहुत उपयोगी है। यह बहुत बुरा भी है। या यों कहें, इसका हम पर, हमारे शिल्प पर और एक-दूसरे के साथ हमारे संबंधों पर कुछ भयानक प्रभाव पड़ रहा है। मैं इसे अपनी हड्डियों में महसूस कर सकता हूं, और बहुत से अन्य लोग भी कर सकते हैं। लेकिन जब भी मैं यह समझाने की कोशिश करता हूं कि वास्तव में क्या गलत है, तो मैं खुद को बेतहाशा हाथ हिलाते और एक बिंदु से दूसरे बिंदु पर कूदते हुए पाता हूं। ठीक है, यहाँ एक सूची है। 4 समस्याएं जिनका कोई समाधान नहीं दिखता - या, जैसा कि मैं उन्हें कहता हूं, एजेंटिक कोडिंग के चार घुड़सवार।

LLM-जनित कोड में एक तेज़ गंध होती है जो कोडबेस को मनुष्यों के लिए प्रतिकारक बनाती है। हमने जल्दी से इसके लिए एक नाम सोचा - स्लॉप - और इसमें निस्संदेह एक नकारात्मक अर्थ है। Claude अब प्रसिद्ध रूप से पूरी तरह से शब्द सलाद के माध्यम से संवाद करता है, और Astra एक विचित्र प्रतिस्पर्धी कोड-गोल्फी शैली में लिखता है, जो सामान्य मनुष्यों के लिए समझ से बाहर है। ढिलाई LLM आउटपुट की एक आश्चर्यजनक रूप से स्थायी संपत्ति निकली और इस बिंदु पर एक बढ़ते दर्द के बजाय एक सिग्नेचर मूव की तरह दिखती है।

एक बार एजेंटों की अनुमति देने के बाद, वे बहुत जल्दी अपने हाथ में ले लेते हैं। जो कभी मनुष्यों के लिए एक साझा स्थान हुआ करता था जहां प्रत्येक टीम का सदस्य योगदान देता था, वह एक AI बंजर भूमि बन गया जहां लोग समय बिताना नहीं चाहते। इंजीनियर कोड से अलग हो जाते हैं और परिणामस्वरूप, कम परवाह करते हैं। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एक काफी गतिज कार्य क्षेत्र हुआ करता था। एजेंटिक कोडिंग ने इंजीनियरों और उनके काम के उत्पाद के बीच की दूरी को नाटकीय रूप से बढ़ा दिया है। हम अब सीधे कोड का अनुभव नहीं करते हैं: हम निर्देशों के एक अस्पष्ट सेट के साथ एक एजेंट भेजते हैं और फिर उसकी रिपोर्ट को स्किम करते हैं।

AI मौजूदा कौशल को नष्ट करता है, सीखने में बाधा डालता है, और कोई सार्थक कौशल प्रगति प्रदान नहीं करता है। AI के लंबे समय तक उपयोग के बाद अपनी बुद्धि को फिसलने की रिपोर्ट करने वाले लोगों की कोई कमी नहीं है।

Koding agen tidak dapat disangkal sangat berguna. Ini juga sangat buruk. Atau lebih tepatnya, ini memiliki efek yang mengerikan pada kita, keahlian kita, dan hubungan kita satu sama lain. Saya bisa merasakannya di tulang saya, dan banyak orang lain juga bisa. Tetapi setiap kali saya mencoba menjelaskan apa sebenarnya yang salah, saya mendapati diri saya melambaikan tangan dengan liar dan melompat dari satu titik ke titik lainnya. Baiklah, ini daftarnya. 4 masalah tanpa solusi di depan mata – atau, seperti yang saya sebut, empat penunggang koding agen.

Kode yang dihasilkan LLM memiliki bau yang kuat yang membuat basis kode menjijikkan bagi manusia. Kami dengan cepat menemukan nama untuk itu – slop – dan itu tidak diragukan lagi membawa konotasi negatif. Claude sekarang terkenal berkomunikasi sepenuhnya melalui salad kata, dan Astra menulis dalam gaya kode-golf kompetitif yang aneh, tidak dapat dipahami oleh manusia normal. Kecerobohan ternyata menjadi properti yang sangat persisten dari keluaran LLM dan pada titik ini terlihat lebih seperti gerakan khas daripada rasa sakit yang berkembang.

Begitu agen diizinkan, mereka dengan sangat cepat mengambil alih. Apa yang dulunya merupakan ruang bersama bagi manusia di mana setiap anggota tim berkontribusi menjadi tanah tandus AI di mana orang tidak ingin menghabiskan waktu. Insinyur menjadi terasing dari kode dan, sebagai akibatnya, kurang peduli. Rekayasa perangkat lunak dulunya merupakan bidang kerja yang cukup kinestetik. Koding agen telah secara dramatis meningkatkan jarak antara insinyur dan produk dari pekerjaan mereka. Kita tidak lagi mengalami kode secara langsung: kita mengirim agen dengan serangkaian instruksi yang samar dan kemudian membaca sekilas laporannya.

AI mengikis keterampilan yang ada, menghambat pembelajaran, dan tidak menawarkan kemajuan keterampilan yang berarti. Tidak sedikit orang yang melaporkan kecerdasan mereka merosot setelah penggunaan AI yang berkepanjangan.

エージェンティックコーディングは間違いなく非常に有用です。また、非常に悪いものでもあります。むしろ、それは私たち、私たちの技術、そしてお互いの関係に恐ろしい影響を及ぼしています。私はそれを骨の髄まで感じていますし、他の多くの人も感じています。しかし、何が正確に間違っているのかを説明しようとするたびに、私は手を激しく振り回し、ポイントからポイントへと飛び回っている自分に気づきます。よし、ここにリストがあります。解決策が見えない4つの問題 – あるいは、私が呼ぶところの、エージェンティックコーディングの四騎士です。

LLM生成コードには、コードベースを人間にとって嫌悪感を抱かせる強い匂いがあります。私たちはすぐにそれに名前を付けました – slop – そしてそれは間違いなく否定的な意味合いを持っています。Claudeは今や有名なことに完全にワードサラダを通じてコミュニケーションを取り、Astraは奇妙な競争的なコードゴルフスタイルで書き、普通の人間には理解できません。ずさんさはLLM出力の驚くほど永続的な特性であることが判明し、この時点では成長痛ではなくシグネチャームーブのように見えます。

エージェントが許可されると、彼らは非常に迅速に支配権を握ります。かつて各チームメンバーが貢献する人間の共有スペースだったものが、人々が時間を費やしたくないAIの荒れ地になりました。エンジニアはコードから疎外され、その結果、関心が薄れます。ソフトウェアエンジニアリングはかつてかなり運動感覚的な仕事の分野でした。エージェンティックコーディングは、エンジニアとその仕事の成果物との間の距離を劇的に拡大しました。私たちはもはやコードを直接体験しません。漠然とした指示のセットをエージェントに送り、そのレポートをざっと読みます。

AIは既存のスキルを侵食し、学習を妨げ、意味のあるスキルの進歩を提供しません。AIを長期間使用した後に知能が衰えると報告する人は少なくありません。

A codificação agentiva é inegavelmente muito útil. Também é muito ruim. Ou melhor, está tendo efeitos horríveis em nós, nosso ofício e nossos relacionamentos uns com os outros. Sinto isso nos meus ossos, e muitos outros também. Mas sempre que tento explicar o que exatamente está errado, me vejo agitando as mãos loucamente e pulando de ponto em ponto. Tudo bem, aqui está uma lista. 4 problemas sem solução à vista – ou, como os chamo, os quatro cavaleiros da codificação agentiva.

O código gerado por LLM tem um cheiro forte que torna os codebases repulsivos para os humanos. Rapidamente inventamos um nome para isso – slop – e sem dúvida carrega uma conotação negativa. Claude agora se comunica famosamente inteiramente através de salada de palavras, e Astra escreve em um bizarro estilo competitivo de code-golf, incompreensível para humanos normais. A desleixo acabou sendo uma propriedade surpreendentemente persistente da saída do LLM e neste ponto parece mais um movimento característico do que uma dor de crescimento.

Uma vez que os agentes são permitidos, eles rapidamente assumem o controle. O que costumava ser um espaço compartilhado para humanos onde cada membro da equipe contribuía tornou-se um terreno baldio de IA onde as pessoas não querem passar tempo. Os engenheiros se alienam do código e, como resultado, se importam menos. A engenharia de software costumava ser um campo de trabalho bastante cinestésico. A codificação agentiva aumentou dramaticamente a distância entre os engenheiros e o produto de seu trabalho. Não experimentamos mais o código diretamente: enviamos um agente com um conjunto vago de instruções e depois folheamos seu relatório.

A IA corrói as habilidades existentes, impede o aprendizado e não oferece nenhuma progressão significativa de habilidades. Não faltam pessoas relatando que seu intelecto está escorregando após o uso prolongado de IA.

Агентное кодирование, несомненно, очень полезно. Оно также очень плохо. Или, скорее, оно оказывает ужасное влияние на нас, наше ремесло и наши отношения друг с другом. Я чувствую это в своих костях, и многие другие тоже. Но всякий раз, когда я пытаюсь объяснить, что именно не так, я обнаруживаю, что бешено размахиваю руками и перескакиваю с одного пункта на другой. Хорошо, вот список. 4 проблемы, не имеющие решения в поле зрения – или, как я их называю, четыре всадника агентного кодирования.

Код, сгенерированный LLM, имеет сильный запах, который делает кодовые базы отталкивающими для людей. Мы быстро придумали для этого название – slop – и оно, несомненно, имеет негативный оттенок. Claude теперь, как известно, общается исключительно через словесный салат, а Astra пишет в причудливом конкурентном стиле код-гольфа, непонятном нормальным людям. Неряшливость оказалась удивительно устойчивым свойством вывода LLM, и на данный момент это выглядит как фирменный прием, а не как боль роста.

Как только агентам разрешено действовать, они очень быстро берут верх. То, что раньше было общим пространством для людей, где каждый член команды вносил свой вклад, превратилось в пустошь ИИ, где люди не хотят проводить время. Инженеры отчуждаются от кода и, как следствие, меньше заботятся. Разработка программного обеспечения когда-то была довольно кинестетической областью работы. Агентное кодирование резко увеличило расстояние между инженерами и продуктом их труда. Мы больше не испытываем код напрямую: мы отправляем агенту расплывчатый набор инструкций, а затем просматриваем его отчет.

ИИ разрушает существующие навыки, препятствует обучению и не предлагает никакого значимого прогресса в навыках. Нет недостатка в людях, сообщающих, что их умственные способности ухудшаются после длительного использования ИИ.

代理编码无疑非常有用。但它也非常糟糕。更确切地说，它正在对我们、我们的技艺以及我们彼此之间的关系产生一些可怕的影响。我能从骨子里感受到这一点，很多人也能。但每当我试图解释到底哪里出了问题，我发现自己会胡乱挥舞双手，从一个点跳到另一个点。好吧，这里有一个列表。4个看不到解决方案的问题——或者，我称之为代理编码的四大问题。

LLM生成的代码有一种强烈的气味，让代码库对人类产生排斥。我们很快给它起了一个名字——slop——它无疑带有负面含义。Claude现在以完全通过词语沙拉交流而闻名，而Astra以一种奇怪的竞争性代码高尔夫风格写作，普通人无法理解。草率被证明是LLM输出一个令人惊讶的持久特性，在这一点上看起来更像是一个标志性动作，而不是成长的烦恼。

一旦代理被允许，它们很快就会接管一切。曾经是每个团队成员贡献的共享人类空间，变成了人们不想花时间的AI荒地。工程师变得与代码疏离，结果就是关心更少。软件工程曾经是一个相当动觉的工作领域。代理编码极大地增加了工程师与其工作产品之间的距离。我们不再直接体验代码：我们向代理发送一组模糊的指令，然后浏览它的报告。

AI侵蚀现有技能，阻碍学习，并且不提供任何有意义的技能进步。不乏有人报告说，长期使用AI后，他们的才智在衰退。