AI是否让你的产出和思考脱钩?
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大家好,我是陈哥。
我最近在看《四千周》这本书,想先跟大家分享一段话:
随着社会加速发展,情况发生了变化。更多情况是,耐心变成了一种有形的能力。在急于求成的社会里,能够抵挡急于求成的冲动,让事情慢慢来。这样才能把握世界,做有意义的工作,并从工作本身获得满足,而不是把所有的成就感推迟到未来。我之所以看到这里有感慨,是因为前几天我突然意识到自己越来越没耐心。
现在大家都在用AI写代码,我的工作效率确实提高了,每周能处理的任务也确实变多了,但是我现在很难有耐心去认真思考一些产出的代码。我每次都忍不住先问问AI怎么看,然后在AI的结果上继续修改。
所以,我看似每天都在输出新的代码,但实际上有一部分是AI的成果。
一、产出与思考的区别是什么?
有人会觉得我小题大做,既然每天都能产出代码,那不就是自己的成果吗?现在,很多人已经完全混淆产出与思考。说个很容易理解的例子,大家上学时都写过作业,那么自己认真写的作业和抄答案的作业,对于你来说是一样的吗?肯定不一样,一个是经过自己反复思考的,而另一个只是一个机械的搬运动作。
产出是可衡量的,比如代码、报告、邮件、决策等,这些都是你的产出。你可以指着它说,这就是我今天做的事情。
而思考是一个认知过程,比如你回答是否合理、你应用的框架是否恰当、结论是否真正基于证据等。思考是一个需要付出努力的过程,你需要用证据去检验你的想法,并且在发现错误时及时修正。
放在现在来看,人工智能擅长提高产出,也就是我前文提到的“我每天写的代码行数变多了”“任务完成的量变多”,但不擅长提升思维能力,甚至会阻碍思维发展。

二、你的产出和思考已经脱钩?
写到这里,我知道肯定有人说,我虽然用了AI,但是我还是会自己思考的。
没关系,你可以对照以下几点自行判定一下,你的产出和思考是否已经脱钩了。
迹象一:你知道答案,但不知道原因
当你得出了一个结论,却无法解释清楚你是如何得出这个结论的或者有哪些证据支持它。
这就是你没有经过自己评估就获得了答案,这些答案可能来自人工智能,也可能来自某些短视频。
迹象二:难题感觉比以前更难了
如果你现在遇到问题的第一反应是立刻问人工智能工具,而不是先思考的话,那么你的思考能力正在下降。
天赋不用迟早会被收回,如果你总是走捷径,持续投入思考的能力也会减弱。
这也是我现在写这篇文章的原因,我老是去用人工智能claude帮我完成代码,以至于我之前能轻松解决的问题,现在都很难去解决。
迹象三:你无法重构自己的作品
讲个之前招聘遇到过的事情,当时有个应聘者,他有一段工作经历挺出彩的,就问他怎么实现的,结果他吱吱呜呜回答不上来。

三、为什么人工智能与以往的工具不同?
我们一直以来都在将认知工作交给工具。社会不断进步,不断更新迭代新的工具来让我们过得更加舒适。
这就出现一个关键的问题:为什么人工智能就不同了呢?
因为你将本该自己做的工作外包给了AI,而这是一份工作的核心。
就拿计算器来说,它只负责得出答案这种具体的事情,使用计算器的人仍然需要进行分析思考。计算器只是简化了流程,减少了计算过程中的阻力。而人工智能可以负责推理和论证,它在算术运算时可以直接给出你结果。
我们认识到这一点,要做的不是减少人工智能的使用,这属于本末倒置。
人工智能能把一些基础性工作做得非常好,例如信息检索、生成初稿、根据规范编写代码、将各种信息源整合为摘要、数据清洗等。
这些任务的主要成本在于时间,而非认知能力的提升。借助人工智能的辅助,我们可以减少在这些任务上花费的时间,从而真正将时间投入到更重要的工作中。


四、如何重新培养使用AI的习惯?
一旦形成习惯,就很难去改变,我们可以先做这件事,慢慢降低我们对AI的依赖。
01 先自己摸索,再使用人工智能
对于任何复杂的问题,都要在使用AI之前,先花时间认真思考。即使只是花15分钟思考,也能提升你从AI中获得的帮助质量。
02 区分AI应该做什么和不应该做什么
在使用AI做某件事情之前,可以先问问自己:做这件事,是不是可以锻炼自己的某种能力?如果是,那么可以考虑先由自己做这件事,然后用AI进行验证。而不是反过来,直接让AI把活全部干完,你只负责检查AI的结果。
03 衡量理解力,而不仅仅是产出
除了产出指标外,还要加入个人指标:我能解释清楚吗?我能指出它可能存在的问题吗?如果产出在增加,但这些问题却越来越难以回答,那么生产力数据掩盖了能力的下降。AI给我们制造了“一切都朝着正确方向发展”的假象。
AI确实帮助了你的工作,但输出结果背后的思考是不可控制的。这与是否使用AI无关,这取决于你如何用它。
2026-08-05 10:30:00
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