对人工智能（AI）的过度依赖可能会损害我们的思考和学习能力。虽然 AI 在辅助性任务上能提高效率，但在写作、编程等需要深度思考和创造力的领域，过度依赖它会让我们停止主动思考，造成技能退化和长期损失。AI 生成的内容往往缺乏“灵魂”和个性，而持续的自动建议也会让我们分心，失去对工作的掌控感。因此，我们应该有意识地、有选择地使用 AI，将其作为工具而非拐杖，以保留人类独有的洞察力和创造乐趣。
AI 依赖的代价：停止思考与学习
过度依赖 AI 的核心风险在于，它可能导致我们停止思考和学习，造成一种 长期的损失。当人们习惯于让 AI 完成任务，尤其是在写作和编程等认知要求高的领域，他们便失去了锻炼自身能力的机会。
成为某个领域的专家比等待 AI 完成任务更有趣。
AI 无法凭空创造新的知识或见解，它只能基于已有的数据进行训练。这意味着，如果人类创作者停止贡献新的思想和作品，AI 的发展最终会停滞。
如何明智地使用 AI
在决定是否使用 AI 时，需要考虑任务的时间跨度和影响范围。
- 短期任务： 对于即时性的任务，如代码自动补全或生成定义明确的算法函数，AI 可以有效提升约 20% 的生产力，且出错风险较低。
- 长期决策： 对于影响深远的决策，如软件架构设计，过早依赖 AI 会导致未来产生更多错误。这就像现实生活中的决策一样，等待的时间越长，掌握的信息越多，决策质量就越高。
AI 内容的“无魂”与“分心”陷阱
缺乏灵魂的文本
没有人愿意阅读 毫无灵魂的文本。AI 生成的内容即使语法正确、逻辑通顺，也往往缺少人类作者独有的风格、个性和情感。
当你把写作外包给 AI 时，你最终得到的文字会缺乏灵魂或个性。你的怪癖和特质都消失了，而正是这些东西让你的写作无可替代。 — David Perell
持续的分心
AI 工具（如 Grammarly 或 Copilot）的实时建议会不断打断我们的思路。我们甚至没有几秒钟的时间去独立思考，就被动地接受了建议，从而失去了驾驶座上的主导权，无法进入深度工作的“心流”状态。
锻炼技能的重要性
学习和掌握一项技能就像锻炼肌肉一样，需要持续的练习。
- 学习的消失： 当你频繁使用 AI 辅助写作或编码时，学习过程就消失了。你只是在复制粘贴或不断按“Tab”键，大脑不再习惯于学习或进行批判性思考。
- 记忆的退化： 这与我们不再能记住电话号码类似。过去我们每天都在使用和训练这项记忆力，而现在我们把它外包给了手机。
在自己不熟悉的领域，AI 可以作为有用的辅助工具。例如，用它来生成不常用的 HTML/CSS 代码可以节省大量时间。但这其中的权衡是，你除了学会如何更好地提问（Prompting），并没有真正学到新技能。
专家观点：思考、写作与 AI 的未来
多位专家警告，放弃写作和编程等核心技能会带来严重后果。
Paul Graham：写作即思考
写作是一种只能通过书写来完成的思考方式。一个分为“会写者”和“不会写者”的世界，实际上是一个分为“会思考者”和“不会思考者”的世界。
Nathan Baugh：AI 依赖的连锁效应
- 一阶效应： 世界将被大量劣质内容和故事淹没。
- 二阶效应： 人们停止学习讲故事、写作和修辞等基础技能，AI 从工具变成拐杖，最终成为障碍。
- 三阶效应： 那些真正投入时间掌握这些技能的人将获得巨大回报，因为写作能磨砺思想，而故事能放大思想的影响力。
Andrew Ng：AI 降低了编程门槛 他认为，宣扬“AI 将取代编程”是史上最糟糕的职业建议之一。编程工具的进步让编程变得更容易，这恰恰是学习编程的最好时机。掌握编程语言，就像掌握一门艺术语言一样，能让你更精确地指挥 AI 完成你想要的工作。
Ezra Klein：研究没有捷径 当你花七个小时钻研一本书时，这个过程会改变你，并深刻影响你的写作。任何内容摘要都无法替代这种深度的连接。你无法通过提示词（Prompt）获得你尚未知晓的知识，也无法预测你会建立何种独特的思想联系。
AI 会取代具体职业吗？
- 作家： 不会。反而，随着 AI 生成内容的泛滥，优秀的、充满人性的写作将变得更加珍贵。
- 数据工程师： 不会。就像唱片没有取代音乐家，云计算没有消灭 IT 工作一样，AI 将改变这个行业和我们的工作方式，但不会让我们消失。
“AI 垃圾”的现实问题
一些公司在全面拥抱 AI 后，开始面临“AI 垃圾”（AI Slop）内容泛滥和质量下降的问题，并不得不重新招聘人类员工来纠正错误。
- Klarna： 在将客服转向 AI 后，因服务质量下降而重新招聘人工客服。
- Duolingo： 用户反映，在使用 AI 后，其学习体验正在变差。
这证明，盲目追求 AI 自动化可能会带来昂贵的修复成本，并损害品牌声誉。维护一个由他人（或 AI）创建的产品，远比创建它本身更困难，也更缺乏乐趣。