解決方案可能是取消我的AI訂閱
作者反思使用AI工具建造了許多專案,但絕大多數無用且難以維護。他認為AI加劇了注意力分散和偽生產力,提倡透過減少使用來重新獲得專注。
作者分享了他使用AI工具的經歷。他列出了一系列利用AI建造的專案,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、意外啟動的區域新聞網站、3D賽車遊戲、投資回測工具、Lightroom UI克隆、Markdown檢視器、世界時鐘小部件、網路同步音訊播放器、中國IP攝像頭Rust客戶端以及一個大型SaaS專案。然而,除了SaaS專案外,幾乎所有專案都沒有實際用途,且他不願意維護。他承認這些專案幫助他學習了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。原本想寫一個快速指令碼,一小時後的結果卻是一個龐大的專案,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,讓使用者同時處理多個無關專案,最終浪費時間。他觀察到,朋友們也在同時執行多個AI專案,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裡,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。
作者曾透過降級訂閱來限制使用,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互動。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:將語音識別連線到部落格生成管道,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。