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AI驯化实验:当人类把大脑外包给AI

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发表于 2025-11-17 22:26 | 显示全部楼层 |阅读模式

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作者:微信文章

被AI驯化的"新文盲":

只会依赖AI的人,正在失去思考能力





























一、当我发现自己不会写BP的那一刻

最近,我准备真正的去融第一笔钱,需要一份正式的BP。

我打开电脑,盯着空白文档,突然发现:我他妈不会写。

不是没时间,不是没思路,而是——我从来没有真正写过一份完整的BP。

过去一年,我所有的项目计划书、BP、商业方案,都是这么来的:
    打开AI 输入需求 复制AI生成的内容 稍微改改,发出去

我以为我在"高效工作"。

实际上,我只是在用AI掩盖自己的无能。

当我真正需要独立完成一份有说服力的BP时,我发现:我的大脑已经退化了。我失去了从零构建逻辑、组织论证、提炼观点的能力。

那一刻,我坐在电脑前,盯着空白的文档,脑子里一片空白。

我突然意识到一个可怕的真相:AI不是在增强我,而是在驯化我。

就像被圈养的动物,失去了野外生存的本能。

我变成了一个"AI操作员"——会提示词,会复制粘贴,但失去了独立思考的能力。

更可怕的是:我甚至没有意识到这个过程。

这就像温水煮青蛙,当你意识到问题时,你的大脑已经退化了。

而我身边,有无数人正在经历同样的事情。










二、被忽视的流行病:AI依赖症的三个阶段

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AI依赖,不是一夜之间发生的。

它是一个渐进的、不易察觉的过程,就像一场慢性病。

大多数人都经历了这三个阶段:
阶段1:工具依赖(看起来无害)

最开始,我们只是把AI当作"更智能的搜索引擎":
    用它查资料 用它翻译 用它总结长文

这看起来没什么问题,对吧?

"这只是提升效率,有什么错?"

确实,在这个阶段,AI是工具,你是使用者。你仍然在思考,只是把一些重复性的工作交给了AI。

但问题是:你很难停留在这个阶段。

因为AI太好用了。

当你发现AI可以"查资料",你很快就会发现它还可以"做分析"、"写文章"、"生成方案"。

于是,你进入了第二阶段。

阶段2:思考外包(开始危险)

在这个阶段,你开始把需要思考的工作也交给AI:
    写文章?让AI列提纲,甚至直接生成初稿 做分析?把问题扔给AI,它会给你一个"完美的答案" 做决策?问AI的建议,然后照做

你以为你在"借助AI"。

实际上,是AI在替你思考。

这个阶段最大的问题是:你失去了"思考的过程"。
    你不再需要自己构建逻辑 你不再需要自己组织论证 你不再需要自己提炼观点

AI直接给你结果,你只需要"接受"。

就像我的BP困境:我以为我在"用AI提升效率",实际上我是在用AI逃避"从零构建思路"的痛苦。

久而久之,你的大脑习惯了"接受答案",而不是"寻找答案"。

然后,你进入第三阶段。

阶段3:能力退化(无法逆转)

在这个阶段,离开AI,你发现自己什么都做不了。
    写作?不知道从哪里开始 分析?脑子一片空白 决策?没有AI的建议,你不知道该怎么办

就像我的BP困境:当我真正需要独立完成时,我发现自己不会了。

更可怕的是:这种退化是不可逆的。

因为你的大脑已经习惯了"依赖"。

就像长期坐轮椅的人,即使腿没有残疾,也会失去行走的能力。

你的大脑也是一样:长期不用,它就会退化。

关键洞察:


AI依赖的可怕之处,不在于你"用"AI,而在于你不知不觉地把思考能力外包给了AI。

就像温水煮青蛙,当你意识到问题时,你的大脑已经退化了。

而最讽刺的是:大多数人都认为自己只是在"提升效率"。

他们没有意识到,自己正在失去什么。

三、极端案例:当AI成为唯一的能力

你可能会说:"这只是你的个人经历,不代表普遍现象。"

但事实是:这不是个例,而是正在发生的系统性问题。

让我给你看几个真实的案例。

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案例1:教育领域的"AI作弊潮"

近年来,全球教育界出现了一个新问题:大规模的AI辅助作业。

多所高校的内部调查发现:
    本科毕业论文中,相当一部分存在明显的AI生成痕迹 研究生答辩时"答不上来自己论文里的内容"成为普遍现象

更极端的案例:

有研究生用ChatGPT写完整篇论文,答辩时导师问了几个基础问题,全部答不上来,最后被取消学位。

最讽刺的细节:

一位大学老师在社交媒体上分享:"我让学生解释论文里的一个核心概念,他说:'老师,我也不太懂,要不我回去问问ChatGPT?'"

这揭示了什么?

学生们没有意识到,他们失去的不是"写论文的能力",而是**"理解自己研究的能力"**。

他们拥有了一篇完美的论文,却失去了思考的过程。

他们不是在学习,而是在"租用"AI的能力。

案例2:职场领域的"能力幻觉"

某互联网大厂HR在行业交流会上透露了一个现象:

"最近校招时,我们发现一个奇怪的情况:很多应届生简历写得非常漂亮,项目经验看起来很丰富,但一到技术面试就露馅了。"

具体表现:

    写代码: 给一个实际问题,要求手写代码,很多人卡住了。他们习惯了GitHub Copilot,离开AI就不会写

    讲项目: 问"你这个项目是怎么实现的?",答不上来。因为项目文档是AI写的,代码是AI生成的,他只是"组装工"

    解决问题: 遇到没见过的bug,不知道怎么调试。因为过去都是"把报错信息扔给AI"

最典型的案例:

某公司招了一个"精通Python"的实习生,入职后,他所有代码都是用ChatGPT写的。后来公司内网禁用了外部AI工具,他的工作效率直接归零。

试用期结束,他被辞退。

HR的评价是:"他唯一的技能是会提示词。"

案例3:技术社区的"能力退化"讨论

最近,在Stack Overflow、GitHub、知乎等技术社区,出现了大量关于"AI依赖导致能力退化"的讨论。

一个高赞帖子:

"我是一个有多年经验的程序员。最近这段时间,我大部分代码都是Copilot写的。

上个月公司裁员,我去面试新公司。面试官让我手写一个简单的算法,我卡住了。

不是因为难,而是因为——我已经不记得基础的数据结构怎么实现了。

我突然意识到:这段时间,我不是在'用AI提升效率',而是在用AI掩盖我能力的退化。"

评论区的共鸣:
    "我也是,现在离开Copilot根本写不了代码" "我甚至忘记了怎么查文档,因为习惯了直接问AI" "最可怕的是,我发现自己失去了'debug'的能力——遇到问题,我第一反应是问AI,而不是自己分析"

这些案例告诉我们什么?

这不是几个极端的个例,而是一个正在发生的系统性问题:

当AI降低了"做事"的门槛,它同时也降低了"学习"的动力。
    学生不需要理解,因为AI可以写论文 职场新人不需要深入学习,因为AI可以生成代码 程序员不需要记住基础知识,因为AI可以随时查

结果是:

我们都变成了"AI的操作员",而不是"独立的思考者"。

我们拥有了所有的答案,却失去了思考的能力。

而最讽刺的是:在AI时代,"会用AI"不是能力,"没有AI也能做"才是。

四、被驯化的大脑:我们正在失去什么?

你可能会问:"就算依赖AI,有什么问题吗?反正AI能帮我完成工作。"

问题大了。

因为你失去的,不只是"做事的能力",而是三种更根本的东西。

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失去1:深度思考的耐心

AI最大的"优势"是什么?

速度。

你提一个问题,它秒出答案。

但这种"即时满足",正在摧毁我们深度思考的耐心。

想想看:
    以前,你遇到一个复杂问题,你会花时间思考、查资料、尝试不同的角度 现在,你第一反应是:"问AI"

你习惯了秒出答案,你无法忍受"想不明白"的状态。

就像我的BP困境:我失去的不是写作能力,而是"从零构建思路"的耐心。

我习惯了AI给我一个"完整的框架",我失去了自己"一点一点搭建框架"的能力。

这种耐心的丧失,是致命的。

因为真正复杂的问题,从来不是"秒出答案"就能解决的。

它需要你:
    长时间的思考 反复的试错 多角度的探索

但AI让你失去了这种能力。

你变成了一个"只会等答案"的人。

失去2:知识的内化能力

AI时代的学习,变成了什么?

"复制粘贴"。
    遇到不懂的概念?问AI 需要写文章?让AI生成 需要做分析?让AI给结论

信息过目即忘,因为**"反正AI都知道"**。

但问题是:你没有真正理解。

就像那个研究生,他有一篇完美的论文,但他连自己写的内容都解释不了。

因为知识没有内化。

什么是"内化"?

就是把外部信息,转化为你自己的理解、你自己的思维框架。

这个过程,需要:
    反复的思考 自己的总结 与已有知识的连接

但AI跳过了这个过程。

它直接给你"结果",你直接"拿来用"。

结果是:你拥有了所有答案,但没有任何理解。

就像一个背了很多公式,但不知道公式怎么推导的学生。

考试可能能过,但遇到新问题,他就傻眼了。

失去3:创造性解决问题的能力

AI能给你什么?

"标准答案"。

因为AI学习的是"已有的知识",它生成的是"最符合大众期待"的内容。

但真正有价值的能力,是什么?

是解决"AI数据库里没有"的新问题。

想想看:
    投资人为什么要投你?因为你的项目有独特性,而不是"标准模板" 公司为什么要雇你?因为你能解决别人解决不了的问题,而不是"会用AI" 你为什么能脱颖而出?因为你有独特的思考,而不是"复制粘贴AI的答案"

但AI依赖,正在摧毁这种能力。

因为你习惯了"用AI的答案",你失去了"自己想答案"的能力。

就像我的BP困境:

投资人要的不是"标准模板",而是我对项目的深刻理解、对市场的独特洞察、对未来的清晰规划。

这些,AI给不了。

因为这些需要我自己的思考、我自己的判断、我自己的创造。

但我把这些都外包给了AI。

结果就是:我失去了最核心的竞争力。

总结:


当你把思考外包给AI,你失去的不是"做事的能力",而是:
    深度思考的耐心 知识内化的能力 创造性解决问题的能力

这三样,才是你真正的竞争力。

而AI,正在让你失去它们。

五、AI公司不会告诉你的真相

你可能会问:"AI公司不是说,AI是来'增强人类'的吗?"

是的,他们确实这么说。

但这只是营销话术。

让我告诉你三个AI公司不会告诉你的真相。

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真相1:AI的商业模式,就是让你上瘾

想想看:
    为什么ChatGPT的界面这么简洁、这么好用? 为什么它的回答这么"完美"? 为什么它总是能"理解"你的需求?

因为它的设计目标,就是让你离不开它。

这和社交媒体的逻辑一样:
    抖音让你刷个不停 微信让你时刻在线 ChatGPT让你时刻依赖

越依赖,越离不开。

而当你离不开时,你就成了AI生态的"忠实用户"——或者说,"数据奶牛"。

你的每一次提问,都在训练AI。

你的每一次依赖,都在强化你的习惯。

这就是AI公司的商业模式:让你上瘾,让你离不开。

真相2:"AI增强人类"是营销话术

AI公司喜欢说:"AI是来增强人类的,不是替代人类的。"

听起来很美好,对吧?

但现实是什么?

AI在替代人类思考。
    学生用AI写论文,他们失去了"理解研究"的能力 程序员用AI写代码,他们失去了"理解算法"的能力 职场人用AI做分析,他们失去了"独立判断"的能力

这叫"增强"吗?

不,这叫**"替代"**。

真正的"增强",应该是:
    AI帮你查资料,但你自己做分析 AI帮你检查错误,但你自己写代码 AI帮你优化表达,但你自己构建逻辑

但现实是:大多数人都在让AI"全权代理"。

因为这样更轻松。

而AI公司,也乐于看到这种情况——因为你越依赖,他们的产品越有价值。

真相3:AI正在制造"能力幻觉"

什么是"能力幻觉"?

就是:你以为你变强了,实际上你只是借用了AI的能力。

就像:
    你以为你会写文章,实际上是AI会写 你以为你会编程,实际上是AI会编 你以为你会分析,实际上是AI会分析

一旦AI不在,你会发现:你什么都不是。

就像那个被辞退的实习生:他以为自己"精通Python",实际上他只是"会提示词"。

就像那个答辩失败的研究生:他以为自己"完成了研究",实际上他连自己的论文都不懂。

就像我:我以为我"会写BP",实际上我只是"会复制粘贴AI的内容"。

这种"能力幻觉",是AI时代最大的陷阱。

因为它让你误以为自己很强,直到你真正需要独立完成任务时,你才发现:你根本不行。

总结:


AI公司告诉你:"AI是来增强人类的。"

但真相是:
    AI的商业模式,就是让你上瘾 AI在替代你的思考,而不是增强你 AI制造了"能力幻觉",让你误以为自己很强

当你把大脑外包给AI,你就成了AI生态的"数据奶牛"。

六、出路:如何在AI时代保持思考能力

说了这么多问题,你可能会问:"那我该怎么办?"

我不是说"不要用AI"。

AI是工具,用得好,它确实能提升效率。

但关键是:你要成为工具的主人,而不是工具的奴隶。

基于我的教训,我总结了四个原则:

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原则1:先学会,再用AI

这是最重要的原则。

不要让AI成为你的第一选择。

什么意思?
    如果你不会写代码,先学会基础,再用Copilot辅助 如果你不会写文章,先学会构建逻辑,再用AI优化 如果你不会做分析,先学会思考框架,再用AI补充

我的教训:

如果重来,我应该先手写一份BP,理解整个逻辑——什么是商业模式?什么是市场分析?什么是竞争优势?

当我真正理解了这些,我再用AI优化表达、补充细节。

这样,AI是我的"助手",而不是"替身"。

原则2:把AI当"陪练",不是"替身"

AI应该是什么角色?

是陪练,不是替身。

什么意思?
    你自己先写初稿,然后让AI挑毛病、提建议 你自己先做分析,然后让AI补充视角、查漏补缺 你自己先写代码,然后让AI检查错误、优化性能

而不是:
    让AI直接写初稿,你只是"改改" 让AI直接做分析,你只是"看看" 让AI直接写代码,你只是"复制粘贴"

区别在哪?

前者,你是主导者,AI是辅助者。

后者,AI是主导者,你是"搬运工"。

前者,你在成长。后者,你在退化。

原则3:定期"断网训练"

这听起来很极端,但很必要。

强迫自己在没有AI的情况下完成任务。

比如:
    每周拿出一天,不用AI,完全靠自己 遇到问题,不问AI,自己查资料、自己思考 写文章、写代码、做分析,全部自己来

这很痛苦。

我试过,真的很痛苦。

因为你会发现:你已经习惯了AI的"即时满足"。

没有AI,你会觉得:
    思考很慢 很容易卡壳 很难坚持

但这正是你需要的。

因为这是在重新训练你的大脑。

就像健身:你必须给肌肉施加压力,它才会变强。

你的大脑也一样:你必须强迫它思考,它才不会退化。

原则4:记住一个铁律

这是我给自己定的规矩,也是我想分享给你的:

"如果没有AI你做不了,那有AI你也做不好。"

什么意思?

真正的能力,不是"会用工具",而是"理解问题的本质"。
    如果你不理解商业逻辑,AI给你再完美的BP,投资人也不会投 如果你不理解算法原理,AI给你再优雅的代码,遇到bug你也解决不了 如果你不理解分析框架,AI给你再详细的报告,老板问起来你也答不上

因为:

投资人要的不是"标准模板",而是你对项目的深刻理解。

公司要的不是"会用AI",而是你解决问题的能力。

读者要的不是"AI生成的文章",而是你独特的思考和洞察。

这些,AI给不了。

这些,只能靠你自己。

所以,每次用AI之前,问自己:

"如果没有AI,我能做吗?"

如果答案是"不能",那就先学会,再用AI。

总结:


在AI时代保持思考能力的四个原则:
    先学会,再用AI(不要让AI成为第一选择) 把AI当陪练,不是替身(你是主导者,AI是辅助者) 定期"断网训练"(强迫自己在没有AI的情况下完成任务) 记住铁律(如果没有AI你做不了,那有AI你也做不好)

核心是:你要成为工具的主人,而不是工具的奴隶。

七、结尾:我不想成为AI时代的"新文盲"

我花了一年时间,用AI写了无数份BP、计划书、方案。

但直到那天,我才意识到:我不是在用AI提升效率,而是在用AI逃避成长。

AI时代最大的谎言是:"工具会让你变强"。

真相是:如果你把思考外包给工具,你只会越来越弱。

我们正在成为一代"新文盲":
    会用AI,但不会思考 会提示词,但不会分析 会复制粘贴,但不会创造

我们拥有了所有的答案,却失去了思考的能力。

我们以为自己在"高效工作",实际上我们只是在被AI驯化。

就像被圈养的动物,失去了野外生存的本能。


所以,我给自己定了一个规矩:

每一次用AI之前,先问自己:

"如果没有AI,我能做吗?"

如果答案是"不能",那我就先学会,再用AI。

因为我不想成为AI时代的"新文盲"——

一个会用工具,但失去了思考能力的人。


你呢?

你准备好在AI时代,保持你的思考能力了吗?

还是,你也在不知不觉中,被AI驯化?


【行动号召】

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让我们一起,在AI时代,保持思考的能力。

本文全文由AI生成,本文封面及配图均由即梦生成





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