I效率革命：我们是变聪明了，还是变“懒”了？
一个在AI浪潮下我们可能都无法回避的问题：当AI工具让我们的工作效率飙升时，我们的脑子是不是也悄悄按下了“暂停键”？
生成式AI正以前所未有的速度改变着各行各业，效率提升得让人惊叹。各种高级的语言模型、甚至能实时语音交流的AI，都在帮我们处理那些耗时费力的任务。这感觉太棒了，对吧？以前可能要花上几周甚至更长时间去写代码、做报告、搞数据可视化，现在AI可能几分钟、几小时就帮你搞定了，效率提升超过100%都不是梦。
就拿我认识的一位在朋友来说，他是个商业智能工程师，日常工作就是写SQL、做报表。以前做一个复杂的报表可能要几周，需要反复沟通、写大量的计算字段、调整图表。现在呢？他会先构思好整体框架，然后把一些具体的、重复性的计算字段交给AI去生成。过去可能要花好几个小时甚至几天才能写对、调好的复杂代码，现在AI几分钟就吐出来了。这效率，简直是“飞”起来了！
效率的B面：思考力的“隐忧”
效率提升固然让人兴奋，但硬币总有另一面。，过度依赖AI，会不会让我们随着时间的推移变得“更笨”？或者说，更“懒于思考”？
想象一下，当我们习惯了AI“喂饭式”的解决方案，是不是就不太愿意自己去啃硬骨头了？那些需要深度参与、反复试错、绞尽脑汁才能解决的问题，现在可能一键生成了。这个过程是爽，但也可能让我们失去了锻炼批判性思维和解决复杂问题能力的机会。
比如，一些刚入门的程序员，如果过度依赖AI生成的代码，可能会跳过很多重要的学习环节，对背后的逻辑、潜在的风险理解不深。这就像学数学只抄答案，考试时自然抓瞎。最近甚至有教授发现，学生课堂提问变少了，但考试成绩却是十年来最低，因为大家可能都用AI写作业，却没有真正消化知识。
还有个例子更直接，有人用AI“白盒编码”（指不太懂技术的人也用AI写代码），结果因为没考虑安全和效率，写出的SQL查询瞬间烧掉了上万美金的计算资源，或者被黑客利用漏洞导致巨额账单。这都是过度依赖、缺乏验证和深度思考带来的代价。
如何找到平衡点：做AI的主人，而非奴隶
那么，我们该怎么办？难道要因为怕“变笨”就拒绝使用AI这个强大的工具吗？当然不是。关键在于找到那个“平衡点”。
我的看法是，把AI当作一个超级助手，而不是替代品。
- 明确界限：对于那些重复性高、模式化的任务，大胆交给AI。比如，初步的资料搜集、格式转换、基础代码生成、会议纪要整理等。这能把我们从繁琐中解放出来。就像Sameet用AI找符合条件的会议投稿链接，这比自己一个个搜效率高太多了。
- 守住核心：但在需要深度思考、创造力、策略判断、最终决策的关键环节，一定要自己主导。AI可以提供建议、方案、不同的视角，但最终的判断和选择必须由我们自己做出，并对结果负责。
- 主动参与：即使是AI辅助的任务，也要主动参与。比如，AI生成的代码，我们要去理解、审查、优化；AI写的报告草稿，我们要去核实数据、调整逻辑、润色表达。把AI当作“副驾驶”，方向盘还得自己握稳。Sameet的做法就是，第一版报表自己动手搭建，后续迭代优化时再让AI给建议，这样既保持了手感，又能获得新思路。
- 持续学习：AI在进步，我们更要进步。利用AI节省下来的时间，去学习新知识、新技能，提升自己的认知水平，这才是正向循环。
写在最后
AI无疑是一把双刃剑。它能极大地提高我们的生产力，但也确实潜藏着削弱我们独立思考能力的风险。未来的趋势很明显，AI会越来越强大，渗透到我们工作和生活的方方面面。
对于我们每个人，尤其是企业的决策者来说，最重要是保持清醒：拥抱AI带来的效率提升，但绝不能放弃我们作为人类最宝贵的财富——思考、判断和创造的能力。我们要学会聪明地使用AI，让它成为我们能力的放大器，而不是思维的替代品。
别盲目追逐“让AI包办一切”的时髦，而是想清楚，在哪些地方AI能真正帮你，哪些地方你必须亲自上阵。这样，我们才能在这场AI革命中，既赢得效率，又守住智慧。