解決方案可能是取消我的AI訂閲

作者分享了他使用AI工具的經歷。他列出了一系列利用AI建造的項目，包括語音識別系統、郵件歸檔工具、Jellyfin桌面克隆、Invidious克隆、Windows 95記事本克隆、交通流量計數系統、Claude UI克隆、意外啓動的區域新聞網站、3D賽車遊戲、投資回測工具、Lightroom UI克隆、Markdown查看器、世界時鐘小部件、網絡同步音頻播放器、中國IP攝像頭Rust客户端以及一個大型SaaS項目。然而，除了SaaS項目外，幾乎所有項目都沒有實際用途，且他不願意維護。他承認這些項目幫助他學習了AI工具，但他原本並不需要它們，也無法在時間、精力、注意力或意願上投入維護。

問題在於，AI會話經常偏離初衷。原本想寫一個快速腳本，一小時後的結果卻是一個龐大的項目，而原始問題並未解決。作者認為AI技術是注意力的噩夢，它放大了多動症症狀，讓用户同時處理多個無關項目，最終浪費時間。他觀察到，朋友們也在同時運行多個AI項目，但缺乏維護承諾，成果自然被浪費。當有人展示新工具時，作者總會思考市場在哪裏，而工程師的回答往往忽視商業化。在一次面試中，對方提到每人有5個房間管理代理，這讓作者感到不安。

作者曾通過降級訂閲來限制使用，但後來轉向其他工具，使用量又回升。他認為AI技術本身令人驚歎，例如零樣本生成一個用晦澀語言實現的解析器，但現有工具鼓勵過度使用。幾乎每個廠商和工具都旨在增加使用量、令牌數和輸出。ChatGPT總是附帶後續問題以增加交互。在商業環境中，這種氾濫令人震驚。

作者引用Cal Newport的“偽生產力”概念，指出數字工具讓個體更忙碌但產出更少。他提到一次實驗：將語音識別連接到博客生成管道，但輸出質量極差，因為缺乏努力和承諾。他認為，當質量重要時，手寫永遠不會過時。最終，作者認為我們正走向危機，答案不是更好的模型或工具，而是主動限制使用。因為一個產生廉價獎勵且無需摩擦的工具只能是負擔，認識到這一點或許是AI迄今唯一的真正貢獻。