原创 张汉东 2025-01-04 21:51 美国
通过遵循这些原则，我们可以培养出一种平衡的 AI 素养: 既不排斥新技术带来的便利，也不盲目依赖它们。
引子
在过去的两年里，我经历了一段深刻的技术适应之旅。
AI 工具逐渐融入了我的日常工作和生活，尤其是在 2024 年下半年，当我从 ChatGPT 转向 Claude 3.5 Sonnet 之后，这种融入变得更加深入。这个过程既带来了效率的显著提升，也让我深刻地思考了一个问题：在这个 AI 迅速发展的时代，如何确保自己的思维能力不会因为过度依赖而逐渐弱化？
这个思考促使我重新审视自己的认知能力的根源。通过深入反思，我意识到我的核心思维能力主要来自两个关键的元能力：
其一是系统性的信息提取能力。多年来，我培养了一个重要的习惯：将所有的信息输入都通过思维导图的形式进行整理和重构。这个过程不仅帮助我建立了知识的体系化认知，也锻炼了我的逻辑分析和归纳能力。
其二是写作。对我而言，写作不仅是表达的手段，更是思考的过程。当我开始写作时，我的大脑才真正开始深度运转，就像是在为神经网络进行一场专注的"健身"。正是在这个过程中，思维得到了最充分的锻炼和提升。
这些反思让我明白，保护和强化这些思维元能力，就是确保我不会在 AI 时代丧失独立思考能力的关键。
正是基于这样的认识，我开始着手构建一套个人的 AI 使用原则，希望能在享受 AI 带来便利的同时，持续保持并提升自己的思维能力。
核心原则解析
1. 主动思考优先
这一原则强调在求助 AI 之前，我们应该先激活自己的思维能力。即，我们在求助 AI 之前，应该先启动自己的思维引擎。
以写作为例，当我们需要完成一篇文章时，应该先明确自己想要表达的核心观点，勾勒出基本框架，而不是直接让 AI 生成全文。这种"先思考，后求助"的方式，不仅能够锻炼我们的“思维肌肉”，更能确保最终的成果真正赋予了我们的思想。
在软件开发中，这一点尤为重要。当我们需要开发一个新功能或解决一个技术难题时，第一步不是立即让 AI 生成代码，而是先厘清需求和技术约束，设计出基本的解决方案。
通过坚持主动思考优先，我们不仅能保持技术敏锐度，还能更好地利用 AI 的能力。因为只有当我们真正理解了问题的本质，才能准确地引导 AI，让它成为我们编程能力的延伸，而不是替代。
2. 辅助非替代
这一原则强调 AI 应该是我们的编程助手，而不是完全的代码生成器。
想象一下，如果你是一位建筑师，AI 可以帮你计算结构参数、优化材料用量，但建筑的整体风格和空间布局应该源于你的创意和专业判断。
同样，在软件开发中，我们可以使用 AI 来协助解决具体的编码难题，但系统的整体架构和核心算法应该植根于我们自身的思考和规划。
通过这种方式，我们既能提升开发效率，又不会削弱自己的编程能力。就像代码编辑器的智能补全功能一样，AI 应该成为提升我们开发效率的工具，而不是让我们忘记如何编写代码的借口。
3. 定期反思与训练
这一原则强调在使用 AI 的同时，我们需要定期检验和维护自己的认知能力。
通过有意识地完成一些不依赖 AI 的任务，我们可以清晰地评估自己的能力是否在退化，及时调整 AI 的使用策略。
就像专业运动员即便有了最先进的训练设备，依然会保持基础训练一样，我们也需要定期回归到纯粹的人类思维模式，保持认知能力的活力。
对于程序员也一样，我们需要定期检验和维护自己的编程能力。就像代码需要定期重构一样，我们的技术能力也需要持续更新和锻炼。
在日常工作中，我们可以建立一个有规律的训练计划：
这种持续学习和实践的方式，就像运动员即使有了高科技训练设备，依然需要保持基础训练一样。它确保我们在享受 AI 带来便利的同时，不会丢失编程的基本功。
4. 保留核心创造力环节
在项目的关键决策点和创造性环节，人类的直觉和判断力往往比 AI 的建议更加可靠。
在软件开发中，创造力主要体现在系统设计、架构决策和问题解决方案的选择上。这些环节直接影响着项目的质量和可维护性，因此应该主要依靠人类的判断和创造力。
在设计系统架构时，我们应该先通过深入思考和团队讨论形成基本框架，然后才考虑使用 AI 来完善细节或验证方案的可行性。
但最终的决策和核心实现应该来自开发者的创造性思维。这就像写作时可以用 AI 帮助修改语法和润色表达，但核心内容和创意必须源于作者自身。
5. 向 AI 学习
这一原则开启了一个新的视角：我们可以将 AI 视为一面智能的镜子，通过观察和分析它的输出来拓展自己的思维方式。
就像围棋选手通过研究 AlphaGo 的对局来开拓新的战术思路一样，我们可以通过分析 AI 是如何组织语言、构建论证的，来丰富自己的表达方式和问题解决策略。
更进一步，我们还可以学习如何巧妙地将 AI 融入日常工作流程中，特别是在时间管理方面，我们可以策略性地利用 AI 来帮助我们提高零碎时间的利用效率。
例如，在通勤或用餐的间隙，我们可以让 AI 为即将开展的工作预先生成一些素材：可能是相关文献的总结、初步的数据分析、或是项目大纲的草稿。这样，当我们正式开始工作时，就已经有了一个良好的起点，可以将更多的精力投入到深度思考和创造性工作中。
这种策略不仅提高了工作效率，更重要的是它让我们能够保持思维的连续性。
就像优秀的厨师会提前准备好食材和调味料一样，通过让 AI 在我们的"思维厨房"中提前做好准备工作，我们可以在正式工作时更加专注于"烹饪"的核心环节——也就是那些需要人类独特创造力和判断力的部分。
这样，我们不仅能从 AI 的输出中学习，还能学会如何更智慧地使用 AI，让它在适当的时间发挥适当的作用，真正实现人机协作的最佳效果。
6. 系统理解 AI 输出
这一原则就像是给我们配备了一副"AI 解读眼镜"，帮助我们更清晰地看到 AI 工具的本质。它包含三个关键维度：
理解 AI 的工作方式：就像了解一位合作伙伴的性格特点一样，我们需要深入理解 AI 的特性。这包括认识它的强项（如处理大规模数据）和弱点（如可能产生的幻觉性内容），以及在不同任务类型中的表现特点。
建立验证机制：这就像是建立一个质量控制系统，包括开发一套检验 AI 输出质量的方法，识别需要特别审查的关键环节，养成交叉验证的习惯。这些机制能帮助我们在享受 AI 效率的同时，确保输出的质量和可靠性。
培养判断能力：通过持续的实践和观察，发展出对 AI 输出的"直觉"判断能力。了解在什么场景下可以相信 AI 的建议，什么时候需要更多的人工验证，这种判断力会随着经验的积累而不断提升。
在软件开发领域，理解和验证 AI 生成的代码至关重要。这个原则可以分为三个关键维度：
理解 AI 代码生成的特点：
建立代码审查机制：
培养判断能力：
这种系统性的理解和验证机制，就像是给代码加上了一道质量控制关卡。它能帮助我们在提高开发效率的同时，确保代码的质量和可靠性。
实践与展望
在实际的开发工作中，这些原则也可以通过以下方式落地：
第一，将 AI 辅助开发整合入现有的开发流程。例如，在设计阶段，我们可以让 AI 协助生成初步的类图和 API 文档；在编码阶段，用它来加速具体功能的实现；在测试阶段，让它协助生成测试用例。但在每个阶段，都要确保人类开发者保持对整个过程的掌控和理解。
第二，建立团队级别的 AI 使用规范。这包括明确在哪些场景下可以使用 AI，如何审查 AI 生成的代码，以及如何在团队内分享有效的 AI 使用经验。这就像制定代码规范一样，目的是确保团队在使用 AI 时有统一的标准和方法。
第三，建立个人的能力提升计划。即使在大量使用 AI 的情况下，我们也需要确保自己的核心技术能力不断提升。这包括定期学习新技术、参与开源项目、研究源码，以及挑战一些不依赖 AI 的技术难题。
通过遵循这些原则，我们可以培养出一种平衡的 AI 素养：既不排斥新技术带来的便利，也不盲目依赖它们。这种素养让我们能够理性地将 AI 整合到工作和学习中，实现真正的人机协同。
就像一位优秀的指挥家知道何时让某个乐器独奏，何时需要全体合奏一样，我们也需要学会在适当的时候运用 AI，在需要的时候依靠自己的能力。
在未来的智能社会中，真正的竞争优势不在于谁掌握了最多的 AI 工具，而在于谁能够最明智地运用这些工具，同时保持自己的独立思考能力。因此，建立并遵循个人的 AI 使用原则，不仅关乎个人的能力发展，更是在这个智能时代保持竞争力的必要准备。
这不仅是一种适应，更是一种超越。
通过这些原则的指引，我们可以在这个 AI 快速发展的时代中，既保持清醒的头脑，又能充分利用技术带来的便利，真正成为智能时代的主动思考者，而不是被动的技术追随者。
当然，这些 AI 使用原则也不是固定不变的规条，而是需要随着 AI 自身能力发展不断调整和完善的指导方针。就像我们经常需要更新依赖包和重构代码一样，我们对 AI 的使用策略也需要与时俱进。
感谢阅读。
