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我不想用“AI 会不会让人类变蠢”来讨论这件事。
这个提法的问题不在于本身的对错，而在于它把注意力引向了“能力高低”，仿佛我们只是在衡量人类的某一项技能会不会由于 AI 的出现而退化。
可真正可能发生的变化更像是：人类个体与世界之间的关系被重写了。
所以，我更愿意思考的问题是：
当正确的行动不再需要个体的理解作为前提，个体的认知主权会发生什么？
这不是技术问题，也不是道德问题。它更像一种结构变化——而我们已经深陷其中了。

一

人类并不是第一次把认知交给外部系统。
我们早就把记忆交给文字，把计算交给机器，把路径交给地图和导航。每一次外包都会引发焦虑：人会不会因此退化、会不会因此变得更依赖、更被动。
可回头看，事实往往更复杂：我们确实失去了一些能力，但也因此获得了新的抽象能力、更多的时间、更宏大的协作、更复杂的系统理解。
所以我并不认为“认知外包”本身等同于衰退。
真正关键的差别在于：外包发生在认知的哪一层。

二

过去被外包的，大多是执行层能力。
记忆、计算、检索、定位。它们服务于思考，但并不决定思考的结构。即便它们被替代，人仍然需要在内部完成一件事：理解因果、构建模型、判断边界、承担取舍。
而今天，AI 开始稳定地触及的，是结构层认知。
它不只是替你完成任务，还会替你决定任务的形状：
把问题拆成什么样、优先级如何排序、哪些前提可以默认、哪些路径看起来更合理、最后用什么语言包装成一个“可执行的结论”。
这不是“更强的工具”那么简单。它更像是一个外部认知系统，开始占据原本属于人类个体内部的某些位置。

三

让我真正感到不安的，并不是 AI 是否 100% 正确，而是它引入的一个新状态：
人类第一次可以在几乎没有形成内部模型的情况下，持续做出看起来正确、甚至足够高质量的行动。
你不需要知道为什么，就能得到一个“可用的答案”；
你不需要理解因果链，就能写出一份像样的分析；
你不需要建立完整的框架，就能做出一个在当下可被验证的决定。
这并不是“无知”。它甚至经常是“有效”的。
问题在于：如果这种有效性可以长期成立，那么理解就不再是行动的必要条件。它会从默认状态，变成一种可选负担。

四

当理解变得可选，个体层面的分化就开始了。
这不是“聪明与否”的分化，而是“使用方式”的分化。我自己也反复在两种模式之间滑动。
一种模式是把 AI 当作认知替代物。
我想要的是结果——足够快、足够好、足够可执行。推理链条是否完整并不重要，模型是否自洽也不重要，重要的是它能否通过现实和系统的检验。
在许多场景里，这种选择完全合理，甚至显得特别理性：更快的产出、更低的成本、更高的稳定性。很多时候，这也是环境默认奖励的行为方式。
但它有一个后果很难被立刻察觉：理解世界的责任，被悄然移交给了AI。
另一种模式则是把 AI 当作认知放大器。
我仍然试图先在内部形成一个粗糙的模型，哪怕它不完整、不精确，甚至可能是错的。然后我用 AI 来反驳、扩展、暴露它的边界，让它变得更坚固、更可解释。
这两种模式真正的分水岭不在于使用 AI 的能力，而在于我们是否清晰知道：谁为理解负责？

五

这里我想把一个容易被混用的概念说清楚。
我反复强调“理解”，不是因为理解本身是终点，而是因为——在个体层面，理解几乎是我们唯一能够感知“世界模型是否仍然属于自己”的界面。
“真实世界模型”是一个结构性的东西，它往往内隐、复杂、动态更新，你很难直接看见它、更难直接管理它。你无法像管理一个文件夹那样管理自己的模型。
你能感知到的，是模型是否在被调用。
而模型是否被调用，恰恰表现为：我是否在理解我正在做的事。
当你无需理解也能行动时，世界模型并不会消失，它更可能发生一种迁移。
从你体内迁移到外部系统里——AI、流程、组织、默认共识、专家权威、自动化决策结构。
于是问题从“我是否足够聪明”变成了更冷酷的事实：
我是否仍然持有对世界模型的调用权。
这就是所谓的“认知主权”。

六

在这个意义上，AI 的影响并不是让人变笨，而是重构“什么时候思考是必要的”。
以前，理解是一道门槛。你想行动，就得通过它。
现在，理解正在被系统性地绕开。你想行动，可以直接拿到结论、路径和语言。
这会带来一种前所未有的顺畅——
一个人可以在没有内部模型的情况下持续运转，并且运转得相当不错。很多错误会被系统吸收，很多偏差会被反馈纠正，很多复杂性会被工具压平。
危险就在这里。它不会立刻制造灾难，反而会制造秩序感。
当秩序感足够强，个体就更容易放弃承担理解成本的冲动。于是认知主权不再是“失去”，而是“自然交出”。

七

我也开始意识到，“系统是否会奖励无模型认知”这类问题，其实不需要把它说得太阴谋论。
系统不必主动惩罚思考。它只需要持续奖励那些可预测、可复制、低摩擦的认知行为。
而在 AI 介入结构层认知之后，无模型认知正好满足这些条件：
它更快、更顺滑、更符合流程、更容易被评估，更容易被规模化。
理解，在这里不再是优势，而更像一种额外成本。

八

如果理解不再是获得正确的前提，那么思考就不再是默认行为。它会退化成一种需要被刻意维护的能力——不是因为它更高尚，而是因为它更不被结构保护。
我并不觉得所有人都必须选择同一种方式。这也不是在呼吁人去拒绝工具、拒绝效率、拒绝外包。很多时候，外包是理性的，甚至是必要的。
但对我来说，至少有一条界线越来越清楚：
当我不再需要理解也能稳定行动时，我需要问的不是“我是不是更高效了”，而是——我是否正在交出对世界模型的调用权。

九

所以，我现在对这件事的核心判断是：
AI 不会让人类变蠢。
它正在做一件更彻底的事——让理解世界从必要条件变成可选行为，从而让认知主权的转移变得安静、顺滑、几乎无痛。
在一个正确不再需要理解的时代，分化不会主要发生在“会不会用 AI”之间，也不会只发生在知识储备或智力水平上。
它发生在一个更隐蔽、也更决定性的地方：
谁还在为理解本身承担责任，谁已经被允许不再这样做。
当正确不再需要理解，思考不会消失。
它只会从默认状态，退化为少数人刻意保留的主权。

很多年来，AI（ artificial intelligence）一直是热门话题。

印象中几件大事，
深蓝击败国际象棋冠军。
alphago 击败国际围棋冠军。

虽然一直在有突破，但是实际上用户们体感并不明显，最差的感觉就是很多行业找客服的时候，会有一个词不达意的聊天机器人浪费你好几分钟，最终转到人工客服。

2021年算是可用的AI元年了，随着 chatgpt发布，人们发现，ai可用性大幅提高。

随后各种大模型如雨后春笋涌现，普通人的生活被深深的改变了。
工作中，有各类AI助手，做报表，写代码，制作文案，都能极大提高人们都效率。
生活中，行程助手，购物助手，游玩，购物都会极大方便。
学习中，chatgpt、deepseek、豆包、千问这种大模型，都可以做人类的良师益友。

在千行百业中，在各种人群众，人类的生活思考方式已经极大的改变。

人们该如何在新形势下生活，成了我们必须思考的问题。

后续会慢慢记录生活中对AI改变生活的点滴。