上一章结尾留了个悬念：表面复杂度被 AI 吃掉之后，事情是不是就变简单了？在回答之前，先认识一条和布鲁克斯同样著名、但更「物理学」的定律。
上世纪八十年代中期，拉里·特斯勒（Larry Tesler）提出了一个观察。特斯勒是图形界面历史上的关键人物，先后在施乐 PARC 和苹果工作——你熟悉的复制粘贴快捷键、双击选中、拖拽操作，都和他主持过的项目有关。他的观察被后人称为复杂度守恒定律，也叫特斯勒定律：
每一个应用都自带一份不可消除的复杂度。它只能被移动——要么由系统内部消化，要么被推给用户承担。
特斯勒是在产品设计的语境下说这句话的：你在设计软件时以为「我把这个功能简化了」，多数时候你只是把复杂度从界面上挪走了，挪进了设置菜单、挪进了异常情况、或者挪进了用户的脑子。界面变干净了，复杂度并没有死，它只是搬了家。
大白话：复杂度像水，装在什么容器里就是什么形状。你可以决定它待在哪个容器，但不能让它凭空蒸发。
生活中到处是守恒的例子
汽车的自动变速箱是最好的例子。开手动挡，你要管理离合器、听发动机声音换挡——复杂度在驾驶员手里。自动挡把这团复杂度整体搬进了变速箱的液压系统里，司机的世界变简单了。注意：那份复杂度没有消失，它变成了工程师设计变速逻辑时必须处理的一整套判断规则，只是由几百万人共摊给了几十个工程师。
特斯勒定律的精髓就在「共摊」二字：复杂度守恒，但不规定谁承担。好的设计不是消灭复杂度，而是把复杂度搬到最能消化它的那一层——搬给系统、搬给流程、搬给专业的少数人去共摊，让不专业的大多数享清福。
布鲁克斯和特斯勒，一个从软件工程角度、一个从人机交互角度，说的是同一件事的两个侧面：本质的复杂度是守恒的，能被削减的从来只有偶然的那部分。
现在把 AI 放进这个框架
大模型消化掉的是什么？写胶水代码、配环境、查文档、翻译报错——表面复杂度，被搬进模型内部共摊了：一次训练，亿万人受益。这正是特斯勒说的「搬到最能消化它的一层」，只是这一层不是变速箱，而是一个读过整个图书馆的翻译者。
那么守恒的部分去哪了？
答案可能让你不太舒服：它被搬回了你这里。过去，一个模糊的需求要先经过产品经理细化、程序员猜测、反复扯皮才变成代码——这段「把意图精确化」的路上挤满了人，表面复杂度遮蔽了需求的模糊。现在路被铲平了，你对着 AI 说出那句话的那一刻，你需求里的每一处模糊，都会原样落在生成的结果里。AI 不会问「对账差一分钱怎么办」，除非你告诉它对账差一分钱怎么办。你没说的，它不会替你想到——它只会替你把「没说」的后果忠实地实现出来。
于是局面变成了：实现端几乎免费，而「想清楚要什么」成了整条流水线上唯一还在收费的环节。这就是守恒定律在 AI 时代的具体形态——复杂度没有减少，它从「工具与语法」搬到了「需求与验收」。
这就引出了这本书最实用的一个问题：既然被搬回来的这部分复杂度一个都不能少，那普通人——不会写代码的人——该怎么接住它？2025 年，一位著名 AI 研究者用一个新词回答了这个问题的一半。下一章，我们讲 vibe coding。