AI 会取代人类思维吗？手动写作和编程的理由

摘要

本文探讨了AI工具对人类思维能力的潜在侵蚀。作者认为，虽然AI在信息检索、图表创建等辅助任务上有价值，但在写作和编码这类核心创作活动中过度依赖AI会导致思考能力退化。文章援引多位行业专家观点，强调写作本身就是思考的过程，AI的概率性本质无法替代人类的真实体验和洞察。作者呼吁有意识地限制AI使用，保留学习和深度思考的空间。

内容框架与概述

文章开篇即亮明核心立场：AI可以使用，但必须"学好手艺，尝试思考"。作者引用DHH的观点指出，精通某项技能比等待AI完成任务更有趣，并警告AI很可能让人类变得不快乐。文章区分了AI的适用场景——信息发现、历史概览、图表制作等辅助性工作可以使用，但写作和编码的核心创作不应外包给AI。

中段引入ThePrimeagen的"时间-错误"框架，阐述了AI使用的关键原则：短期的自动补全是可接受的，但涉及架构决策等长期影响的工作应避免使用AI，因为时间跨度越长，AI产生的错误越多。作者还讨论了AI带来的注意力分散问题——Grammarly、Copilot等工具的即时建议剥夺了人类自主思考的空间，使我们失去了"驾驶席"。

结尾部分汇集了Paul Graham、Nathan Baugh、Ted Gioia、Mitchell Hashimoto和Andrew Ng等业界知名人士的观点。Paul Graham警告世界将分裂为"会写的人"和"不会写的人"，实质上是"会思考的人"和"不会思考的人"；Nathan Baugh分析了AI依赖的三重效应；Andrew Ng则反驳了"不必学编程"的论调，认为这将是最糟糕的职业建议之一。

核心概念及解读

写作即思考（Writing is Thinking）：Paul Graham的核心论点，某些思考只能通过写作完成，不动笔写作的思考只是"以为自己在思考"，这揭示了手动写作不可替代的认知价值。

时间-错误权衡（Time-Error Tradeoff）：ThePrimeagen提出的框架，AI用于短期任务（如自动补全）错误率低、收益高，但用于长期架构决策时错误会累积放大，前期获得的20%生产力提升会被后期损失抵消。

技能锻炼的必要性（Exercising a Skill）：如同记忆电话号码需要日常练习一样，思考和学习能力也需要持续锻炼。过度依赖AI的tab补全和复制粘贴会使大脑丧失学习和思考的习惯。

三阶效应（Three Order Effects）：Nathan Baugh对AI写作影响的分层分析——一阶是劣质内容泛滥，二阶是基础技能（叙事、写作、修辞）的丧失，三阶是坚持投资这些技能的人将获得巨大回报。

灵魂缺失（Soulless）：AI生成的内容缺乏人类通过"感受、感知和经历"所获得的真实洞察，LLM本质上只是概率输出，需要人类指导才能产生有意义的结果。

原文信息

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