最近看到一个很有意思的话题：有了AI以后...的全部评论

如果从个人成长的角度去讲的话，我觉得有了 AI 之后思考是更多的，举个简单的例子，当你获得一个觉得有启发的观点时，无论是通过什么媒介获得的，都是可以让 AI 基于这个启发去发散的，我也会经常性的和 AI 去聊很多东西，比如 "通胀赚钱，通缩花钱" 这个启发实际落地的话可以怎么做呢？AI 就进行一些发散，而且大概率会有新的火花碰撞出来，在我的 Gemini 自定义指令当中有这么一句 "每次回答之后都会帮我产生一些边界信息或者我未曾关注到的微小细节，这将是帮助我们产生伟大灵感的来源" 从编程的角...

1. 愿意思考、对事物充满好奇的同学，其实思考是变多了。 因为思考得越清晰，提供给 AI 的逻辑越完善，最后 AI 回答的内容就越详细和匹配，甚至还能给到很多自己没有考虑到的点，反哺到自身，获得新的学习和思路。 2. 不愿意思考的人，对工作、生活得过且过的同学，思考是变少了。...

在我看来这个问题就是 提升工作效率 和 提升个人能力 的问题。 AI 肯定是提升了工作效率，但是可能并不能让你在工作的过程中学到更多的东西，或者说大概率会阻断在这个过程中学习的机会。 因为我们一般的第一反应就是 CV 之后直接就会选择去验证结果是否为正确的了。...

用好AI 也确实要把一个问题描述清晰，提问过程是变繁琐了。 我也看过很多人发的使用豆包视频和帖子，他们的提问过程无一例外都是面向【有个人思维的人的】，AI可不知道什么该取舍，什么该保留，所以好的提问过程（prompt），是用好AI的不可缺少的一步。 虽然虽然，使用AI的过程变得繁琐了。 但是但是，产出效率远远大于 用好AI之前。 以前是5分力，5分产出，现在是10分力，20分产出以上。...

这个角度很有意思啊，坐等大佬发言

对我个人而言，可能不是单纯思考变多变少，可能是思考的重点发生变化，以前关注代码细节，现在比较关注架构选择和技术选型和需求逻辑

这个问题太有深度了！AI确实像一面镜子，照出了我们思考的惰性，也逼我们升级思维——从“怎么做”转向“怎么想更好”。你已经走在前面了！

思考变多还是变少？ 我认为思考杂事的时间变少了，间接空出来的时间，思考核心的事情的时间变多了，二八法则，20%的事情产生80%的收益，那是不是算整体思考的时间变多了呢？ 一件事情从 idea 到落地，其实执行的过程是繁琐的，需要大量的查垂直领域的资料，这个过程复利的效果甚微，现在可以委派给 AI，PoC 成本大大减少； ...

个人觉得，ai很容易让人产生惰性，一个问题明明你自己思考一段时间就能解决，但是你让ai去做，可能会花更多时间