廉价连贯性时代：深度思考为何需要主动选择
核心观点
- 人工智能的连贯性已变得认知成本低廉。
- 我们的心智倾向于适应阻力最小的路径。
- 深度思考现在需要我们有意识地选择付出额外努力。
从建构到选择：认知成本的重新分配
过去，理解事物需要内在的建构过程。
- 清晰源于从内而外的搭建。
- 人们需要与模糊性斗争，并在不确定中停留更久。
- 这种“认知建构”是逐步形成的，一砖一瓦地构建思想。
- 这个过程并非思考的障碍，而是思考本身的架构。
- 问题与答案之间的距离塑造了判断力，因为这段旅程需要人类认知的“砖石和砂浆”。
如今，人工智能改变了这一过程。
- AI生成的结构如同计算机辅助设计呈现图纸，是完整、有说服力的成品。
- 它们能无缝融入我们现有的心智模型。
- 当“最终答案”是被交付而非建构时，推理的体验就发生了变化。
- 当“容易”与“廉价”紧密相连，认知也随之改变或适应。
关键转变在于：
- 心智总是倾向于在存在低成本路径时节省精力。
- 新颖之处在于，廉价连贯性的规模与即时性前所未有。
- 如今，连贯性可以被“选择”，而非“建构”。
这种成本再分配会逐渐改变习惯：
- 流畅性可能开始替代深度，因为它无需挣扎即可获得。
- 信心在建构完成前就已到来，因为AI的语言显得完整且权威。
- 问题与结论之间的鸿沟变窄了。
- 这并非智力下降，而是反映了“建构”与“选择”之间的“能量平衡”发生了转移。
为何努力如今感觉不同
仅仅依靠自律常感不足，原因在于：
- 我们并非在中立的场地上抵抗诱惑。
- 我们身处一个“最小阻力路径”已经发生移动的认知景观中。
- 人类思考仍然是可能的，但它现在需要有意识地选择更高努力的路程。
- 这种选择通常是渐进、非戏剧性的。
- 当下的挑战在于：是接受AI流畅的答案，还是与认知张力共处更久。
适应，而非衰退
历史上，主要认知技术都重新分配了心智努力：
- 书写 → 外化了记忆
- 计算器 → 外化了算术
- 搜索引擎 → 外化了信息检索
- 人工智能 → 外化了“结构化完成”本身（即接受答案前的最后一步）
当技术改变了需要付出努力的对象，心智便会相应重组。
核心问题不是是否使用人工智能，而是我们是否认识到它所带来的转变。
- 当连贯性变得廉价，建构本身就成了可选项。
- 不被练习的能力可能会逐渐从习惯中消退。
- 我们进行深度、内省思考的能力依然存在，但它不再自动维持。
- 在一个答案预先构建好的世界里，深度需要觉察，以及时常选择更艰难路径的意愿。