认知债务可能是AI造成的最被低估的问题

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摘要

文章认为，在没有基础理解的情况下依赖AI会产生“认知债务”，这是一种隐藏成本，可能导致法律、医学和金融等高风险领域的专业人士无法质疑或评估AI的输出。

所有人都知道技术债务：为了更快交付而牺牲代码质量，日后还得偿还。我们现在正实时目睹一个新版本的出现，只不过这次推迟的不是可管理的代码，而是真正的理解。与技术债务不同，认知债务会无形累积。你不会得到失败的测试套件，你只会得到这样的后果：有人无法调试自己的项目，无法判断AI的建议是否合理，也无法在不用反复提示的情况下扩展自己构建的东西。我一直在思考的是，这种情况大规模发展会走向何方。目前主要是开发者在用 vibe-coding 的方式完成他们半懂不懂的项目。但AI正在进入法律、医学和金融领域。同样的动态随之而来：人们用自己无法审查的工具做出重大决策，而在这些领域里，“我再重新提示一下”并不是一种补救策略。悲观或者说理性的解读是：没有基础理解的判断只是自信的无知，而我们正在这个基础上构建整个职业生涯。很好奇这里的各位怎么想。认知债务会在风险足够高时自我纠正吗？还是我们正在梦游般地走向一代专业人士，他们深度依赖自己根本不理解的系统？
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