ai时代的学习

A家的最新研究其实已经证明了我之前的想法，尤其是跟学习科学结合在一起，我们就会发现：学习新东西的确需要一些「有效的困难」。如果你完全一帆风顺，说明这个东西可能不在学习区，或者说你根本没在学习。

比如有些人完全依赖 AI，整个过程自己不介入，虽然非常轻松、效率很高，但这只是短期体现出的高效率。一旦到了长期，就会出现严重的问题。再或者是去修 Bug 的时候，完全不知道代码怎么写的，这太正常了。因为那完全是 AI 写的，你看 AI 的代码跟看别人的代码没任何区别，对整个项目的结构也不够了解。结果就是修 Bug 时会修半天。

甚至按研究测试来看，这种方式的知识获取程度跟理解程度，是不如自己亲身经历过修 Bug 挣扎和困难的人。所以我觉得用 AI 的关键点是：在你首先对一个项目足够熟悉、对它的结构套路足够了解的情况下，再去用 AI 一点点提升效率，而不是完全依赖 AI，那样一定会出问题。