AI让你的思考变深了还是变浅了？

——背景 我是一名全栈，但主 Java 的程序员。使用 AI 帮我问答，作图，做 PPT，写代码等工作。——正文最开始的时候，我还是习惯让他帮我补全代码，很多时候不用想那么多，一直 tabtab。这个阶段我的重复思考减少了很多。后来 AI 有了更主动性的权限，我只需要提需求，他来帮我完成全部流程。如果是初级的简单的，那他做的还是不错的。但复杂起来，就需要我把提示词写好了，而写好提示词就是需要我对这个任务的认识清晰，所有的 case 考虑到位。这个时候我从编码者的思想，上升到了设计者。现在身份的变化，并不算是思考变深或浅，而是一种注意力转移，方向的变化。而日常问答中，我随地大小思的频率更多了，因为有了一个身边的百科全书。

过去做项目写东西时，我总免不了被环境配置，版本不匹配等这类琐事绊住脚步。光是调试依赖版本、解决软件包兼容问题，就得耗去大半天时间，等把这些小麻烦理顺，原本用来琢磨核心难题的精力已经所剩无几，搞的好累但有了AI工具之后，情况大不一样了——不管是查询某个框架的安装指令，还是排查代码运行时的报错信息，我都能快速从AI那里得到精准的指引，不用再一遍遍翻找论坛帖子和官方文档。一些简单的增删改查代码，AI可以帮助我直接完成省下来的时间，我可以全部投入到真正有价值的思考中，比如打磨方案的核心逻辑、推敲解决问题的关键路径。现在能挖得更深、想得更透，AI就像一个得力的助手，帮助我效率咔咔提高，直接锁定解决难题。

搞理财的都知道，最近AI应用板块大涨，AI又成了资本的香饽饽（虽然一直都是），但是今天我要说一下AI应用对审美降级的影响。虽然牛客基本都是大老爷们不咋关注这些，但是，当你发现，你的二次元老婆从精美细腻的定制美人变成油腻高光流水线的AI产品，想跟老婆互动没变便宜还要额外充钱。AI应用作用于美术层面，最显著的特征是成本降低，曾经要付给画师、设计师工资稿酬，现在只需要AI生图软件启动，有点审美的老板会让画师在AI作图的基础上修改调整，而更多的老板选择砍掉设计岗位，让AI代替画师、设计师。成本降低了，但消费者的消费成本并没有降低，AI生图从22年就开始了，但相关的物品售价有降低吗？当大街小巷的广告被假...

作为程序员，最近很好奇自己到底有多大概率在AI时代幸存，想找一份个性化问卷测一测，搜了一圈市面上好像没有，于是就自己捣鼓了一个。 数据来源：O*NET Database + OpenAI Research 技术栈：React + Redis + MySQL + fastapi 效果：  网站上线了，大家帮忙测测准不准，提提Bug -> AI时代生存测试

首先来说说优点吧，之前没有AI的时候，我们可能去获取新技术，新思路的方案都回去很多很多的论坛等等，去根据关键词等去寻找方案。会花费大量的时间来寻找合适的方案。现在有了AI 我们可以高效的去获取新的方案新的知识，学习起来是真的快很多了呀。但是了呢？我们写代码的时候AI的思路可能会打断我们思考的思路，这样不利于我们的更新和思考！

现在写代码、想方案，第一反应就是喊AI。以前遇到个bug，会翻MDN csdn看源码，一点点捋逻辑，现在直接甩问题等答案，连报错提示都懒得细看。刷算法题更明显，思路卡壳就搜AI解题，看一眼懂了，但啥也记不住。久而久之，脑子像生了锈。不是说AI不好，只是太依赖的话，我们就慢慢丢了深度思考的耐心，变成了只会抄作业工具人。

我觉得 AI 对我的影响，真得分两个角度看。一方面，它确实简化了底层基础知识的学习，很多以前要翻书、查博客才能搞懂的点，现在一句话就能帮你捋清思路，入门速度快太多了。但另一方面，AI 反而加深了我对业务整体的理解。当你不断追问“为什么这么设计”“还有没有更优解”时，它会把零散的技术点串成一条完整链路，从需求到架构再到落地实现。

接了AI之后，发现自己鼠目寸光。知道的东西太少了，感觉可替代性太强了，虽然总是问AI问题，但是不知道自己应该会什么，想什么，从哪里思考，怎么理清头绪。可能是因为不太会使用AI，需要增强。

有了AI，简单问题停止思考，稍难问题借鉴思考，困难问题加倍思考。简单问题交给AI，自己就能腾出精力去钻研那些真正有挑战的难题。AI的思路有时候能给我启发，但遇到关键的核心问题，我还是会自己花时间去琢磨

ai出来之后，我使用它生成过单元测试、写过逻辑代码、画过流程图。近期使用公司的ai平台 快速搭建了很多小应用，虽比不上前端手搓的精美页面 但是一些莫名其妙的想法可以随时实现。上周ai生成评论，通过生成 我生成了一个小demo，代码0开发，实现了自己调用llm来生成。ai让我们更加聚焦于创造。

AI 是一把双刃剑：它通过高效的信息整合加深了我对复杂概念的理解，但也因过度依赖简化了自主思考的深度。关键在于将其视为辅助思考的工具，而非替代大脑的终点。

我觉得AI最大的帮助是让我具备了"快速学习能力", 比如学线代, 矩阵这个东西刚开始学的时候真是不理解, 就把他当做一个"计算题", 但后面让AI给我讲, 他能直击本质, 矩阵就是f(x), 其实这明明是最基本的概念, 但是就这个东西阻挡了我深入学习的脚步有了AI之后能降低我的入门门槛, 能让我去思考, 联想一些更深入的东西

现如今还有谁不用ai啊，ai的使用太频繁了，上班族领导给出一个方案完全没思路 ，AI一下一套方案出来，首先看看方案大多数人都不会满意第一版的方案，都会顺着方案继续调整，在思考再补充方案的细节和内容这不是引导着大家进行深入思考，帮我们省去梳理结构、斟酌措辞的琐碎，让深层思考有机会被充分挖掘和呈现。同时ai有时候确实很全面方案很多但是都是已有的方法让我们的创新能力变浅了，少了最有价值的内容，但我认为真正决定深度的，是你提问的角度和追问的耐心。问题够锋利，AI就能一层层把信息剖开；问题若停于表面，回答也只能浮光掠影。从你不断给出AI的提示词就已经决定了思考的深浅了而非AI改变你的思考。

With the rapid development of the technology....最近我发现一件让我跟到十分苦恼的事情，我总是感觉自己反应变慢了，整天脑子变得昏昏沉沉的，甚至有的时候连打游戏的都是在发呆，平时一有问题就去问AI，自己已经丧失了搜集资料的能力了，明明一年前小子的脑子还是挺灵光挺好用的，可是现在就变得生锈了，看来得好好磨磨了

有了 AI 之后，我明显感觉自己思考的东西变少了。以前遇到问题，需要自己一点点查资料、推逻辑、做取舍。哪怕过程慢，也是在反复思考中逐渐形成对问题的理解。现在，很多问题只要一句话交给 AI，很快就能得到一个看似完整、合理的答案。效率提高了，但思考被压缩了。当答案来得过于容易，人就容易跳过“为什么”的过程。我们开始更多地接受结论，而不是推导结论；更关注结果是否可用，而不是过程是否被真正理解。久而久之，大脑像是被外包了一部分，原本需要自己完成的分析、判断和质疑，被交给了工具。这并不是说 AI 不好。它确实解放了大量重复性、机械性的思考，让人能把精力放在更高层次的问题上。但如果缺乏自觉，人很容易陷入“...

是杭州一家初创公司，人员学历背景挺高的，海归或者名校，我还在想难道是把我学历看成南洋理工了？他们需要交叉复合型人才，所以笔试题有五个，前端题，后端题，python，爬虫，大模型算法。虽然我投的是java后端，不过人家也说了尽可能多的完成，所以我就只搞了前后端的题，具体题目如图所示。第一次笔试，跟想象中的不太一样。不过感觉这家公司挺包容，开放的，笔试是开放做的，给你一个飞书文档，什么时候做完了什么时候发邮件，不限制时间，不限制做题方法。

AI用久了，脑子是会变懒的，但是不用 AI ，完全拒绝 AI ，既要又要那就是矛盾体！以前学东西像自己盖房子，一砖一瓦都得搞清楚。现在像直接住精装房，啥都有但不知道墙里电线怎么走的。bug不问原因，算法不问思路，久了确实会变成高级点的“复制粘贴侠”。

昨天刷到个帖子挺有感触的：有同学说他自从习惯用AI查代码错误，自己debug的能力直线下降。现在遇到报错第一反应不是看日志，而是直接把错误信息扔给AI等答案。这让我想起以前学数据结构的时候，为了搞懂红黑树的旋转操作，我在草稿纸上画了十几遍才明白。现在如果让AI直接给我讲，可能5分钟就“懂”了，但这种“懂”真的扎实吗？不过反过来说，AI确实帮我拓宽了思路。上次做项目遇到个冷门需求，靠传统搜索根本找不到解决方案，和GPT讨论了一下午，它给的几个方向最终真的解决了问题。感觉现在的学习已经从“记忆知识”变成了“驾驭工具”。

Ai便捷了工作和生活中的很多繁琐的事情，可以方便查阅各种资料，准确高效，节省了很多时间，还可以提供一些自己没有想到的点子，开阔了思考维度，节省了很多没必要的重复的事情，值得继续推广开发。