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随着在日常工作中使用人工智能，我注意到一种起初似乎只是不适的变化：我阅读的代码远多于我编写的代码。而且，随着这种情况不断重复，我越来越质疑究竟发生了什么变化——不是工具变了，而是我的角色变了。那种“如果我没有在打字，就没有在生产”的感觉挥之不去，我知道许多工程师也有同样的感受。最近，在与我的同事拉斐尔·杰夫曼交谈时，我意识到这种不适是有名称和根源的。
在从事软件工程之前，我攻读的是文学专业——我一直是个热爱人文学科的女孩，被书籍环绕。直到今天，我的办公室里书架比显示器还多。语言学曾是我最喜欢的科目，而多年来，这些知识似乎一直被束之高阁。直到人工智能让它再次变得相关。
透过这一视角审视——在数月认为该职业即将消失之后——我所看到的几乎恰恰相反。人工智能让该职业中一个我们长期低估的维度变得可见：软件工程具有深刻的语言本质。现在，既然机器承担了起草工作，我们的职责就落在了始终最困难的任务上：确保代码表达出它需要表达的内容。
在语言学和文学理论中，这项工作有一个名称：诠释学——对文本进行批判性解读，以探寻表面之下隐含的意义。这正是我们在阅读由人工智能生成的代码时所做的事情。
代码作为施为性行为
为了理解为什么审查人工智能生成的代码与审查普通文档如此不同，有必要借鉴语言哲学中的一个区分。
J.L. 奥斯汀在《如何以言行事》（How to Do Things with Words）中区分了两种表达方式。述事型描述现实：“门是开着的”。施为型改变现实：“我宣布会议开始”。施为型语句无所谓真假——只有成功或失败之分。而其成功与否取决于语境、权威性和意图。
代码是施为型的。数据库中的 UPDATE 操作并不描述变更——它引发变更。deploy（部署）并不报告系统已变更——它改变了系统。每一行进入生产环境的代码都是改变世界状态的行为。
奥斯汀区分了言语行为中的两个层面：言内行为——即句子本身，语法正确；以及言外行为——即背后的意图，说话者希望造成的影响。
这正是人工智能变得有趣的地方。大型语言模型以令人印象深刻的能力生成言内行为：语法正确、符合惯用法、可编译且通常能运行的代码。但大型语言模型没有意图。它在生成 UPDATE 时并不意图做任何事情——它只是计算最可能的词元序列。言外行为是缺失的。
赋予意图的是我们。当我们审查由人工智能生成的代码并决定将该 UPDATE 投入生产环境时，是我们承担了该行为的言外之力：“此命令表达了我的意图，我对它在系统中引发的后果负责”。
框架：当语法正确而意义错误时
如果奥斯汀解释了代码做什么（施为），那么我们还缺少对意义如何在代码中运作的理解。既然我们已经挖出了文学专业的老底，我再引入一个概念：查尔斯·菲尔莫尔的框架语义学。
菲尔莫尔认为，我们并非理解孤立的单词——我们是在场景之中理解单词。“购买”一词会自动激活一个完整的框架：买家、卖家、商品、价格、交易。你无需提及所有这些要素；它们
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