说实话，最近逛 Hacker News，感觉有点不对劲。
那个曾经充斥着极客精神、硬核技术分享的“Show HN”版块，现在变得越来越像流水线下来的产物。项目数量多了，质量却肉眼可见地滑向平庸。
有人把这种现象称为“氛围感编码”。
听起来挺潮，其实就是用 AI 噼里啪啦生成一堆代码，界面光鲜亮丽，功能看似完备，但你要问作者为什么这么做、解决了什么深层痛点？大概率是一问三不知。
AI 正在让我们变得无聊。
这不是危言耸听，这是正在发生的现实。
以前的“Show HN”，现在的“垃圾场”
以前的“Show HN”是什么样子的？
那是真刀真枪练出来的。你能看到一个作者为了解决一个极其刁钻的问题，把自己关在屋里啃了几个月甚至几年的资料。
以前最酷的部分在于，你是在和一个在这个问题上思考时间远比你长的人交流。那是真正学习新东西、获得全新视角的机会。这种交流是有厚度的。你能从代码里读到作者的纠结、思考和权衡。
现在呢？
满屏都是“用 AI 在一个下午搭建出来的 XXX”。这些项目往往没什么深度，作者自己也没怎么琢磨过问题空间。
结果就是，根本没什么值得讨论的东西。
这种平庸不仅仅局限于 Hacker News，它像病毒一样正在蔓延到互联网的每一个角落。
用 GPU 思考，练不出思想的肌肉
很多人把 AI 当作外脑，觉得只要我在回路里，就能控制局面。这个前提本身就是错的。
AI 模型极度不擅长原创思考。你把思考外包给 LLM，得到的通常也是毫无新观点的废话，哪怕它把你的输入吹得天花乱坠。
这就好比你为了练肌肉，却开着一台挖掘机去举重。
你不会产生有趣的思想，如果你是用 GPU 来思考的话。
原创想法是从哪里来的？是从长时间沉浸在问题里“泡”出来的。
是你在这个坑里摔得鼻青脸肿，是你为了解决一个 bug 熬了三个通宵，这种痛苦的“工作”过程，才是灵感的温床。AI 帮你跳过了这个过程。
你得到的只是浅薄的、表层的想法。这就像我们让学生写论文，不是为了看那几千个字，而是为了让他们在书写的过程中整理思维。
Prompting 不是表达思想。
你得到的输出，在思想层面上，其实是可丢弃的垃圾。真正有价值的，是那个被你省略掉的思考过程。
是人指挥 AI，还是人变成了 AI？
有人会反驳说：我需要人类在回路里做高层决策啊。
别天真了。
这根本不是让 AI 像人一样思考，而是让人的思考方式退化得像 AI 的输出一样。当你习惯了用 AI 生成代码、生成文章、生成解决方案，你的大脑就会慢慢适应这种“快餐模式”。
你不再去深究底层逻辑，不再去打磨文字的质感，只要“能用”就行。
这就解释了为什么现在很多 AI 生成的文档简直是灾难。
现实经验告诉我，LLM 生成的文档比没有还要糟糕。这简直是在浪费大家的时间。
我看过太多邮件对话：A 用 LLM 把两句话扩写成十段废话，B 再用 LLM 把这十段废话总结成两句话。这太荒谬了。
我们在用高科技表演一场毫无意义的互相折磨。
谁才是真正的赢家？
当然，评论区也有不同的声音。
有人说，AI 解放了我的大脑，让我不用去管那些琐碎的“已解决”问题，我可以腾出手来思考大局、思考用户体验。
这听起来很有道理。
但我个人觉得，这可能只是一种幸存者偏差。或者更残酷一点说，AI 只是暴露了谁本来就是无聊的人。
有趣的问题在于：是 AI 使用导致了浅薄，还是浅薄的人本来就更倾向于使用 AI，因为深度参与从来就不是他们的强项？这就像有人说“车会让你撞人”一样可笑。工具本身没有善恶，但工具会放大你的特质。
如果你是一个有深度思考习惯的人，AI 可能是你的助推器；但如果你本来就想走捷径，AI 就是你通往平庸的高速公路。
现在的互联网，充斥着大量“我懒得写，所以让 AI 写”的内容。
我对那些“你懒得写，所以我懒得读”的内容毫无兴趣。
写作和编程，本质上都是通过文本在解决问题。当这些工作不再带有个人印记，不再有那种“血淋淋”的思考痕迹，它们就变成了枯燥的数据垃圾。哪怕看起来功能再完美，也是无聊的。
创造力不是凭空产生的，它来自于约束，来自于挣扎，来自于你在死胡同里找到出路的那一刻。
AI 帮你移除了所有的障碍，也顺便移除了所有的惊喜。
所以，下次当你准备用 AI 秒杀一个项目的时候，不妨问问自己：
你是想做一个东西，还是想做一个“人”该做的事？
参考链接：
https://www.marginalia.nu/log/a_132_ai_bores/