委托任务或委托思考：界限在哪里？

好的问题不是“自动化工作还是思考”。而是：自动化任务，还是放弃决定自己想要什么。

用简单的语言来说

人们一直强调要“自动化枯燥的任务，保留思考”。Yennie Jun 表明这条界限划得不对。真正的分界线并非将工作与思考分开：它将委托的任务与放弃的自主权分开——我们形成自己欲望和理解的能力。

事实

在artfish.ai上发表的一篇文章中，作者从Ken Liu虚构的一个人物开始，这个人物让AI为他做决定——从餐食到伴侣。然后她讲述了她的母亲，一个模型为她解决了物理问题，但并没有形成任何理解。她的问题令人不安：解决物理问题确实很繁琐，“但那么，上学或学习的意义是什么呢？”最后，她举了一个反例：在去葡萄牙旅行前，先由团队一起思考，然后再咨询AI——并从中获得更多。

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举一个类比。计算器并没有摧毁数学：没有人愿意进行四位数的除法。但想象一个计算器，在你还没有提出问题之前，就为你提出问题。这不再是一个计算工具，而是一个框架工具——而框架就是判断所在的地方。

有用的区别在于一句话：委托执行使你更快；委托表述使你可互换。 要求模型根据你的笔记撰写总结，这是执行。要求它对一个决定的看法，则是另一回事——而回答将是出色的、流畅的、合理的。正是这一点使放弃如此舒适。

以上并非对技术的审判。这是一个卫生问题：你将光标放在哪里，是否是你放的？

要点

一个简单的测试，适用于任何用途：在使用模型后，你是否学到了一些东西，这些东西你可以在没有它的情况下重复使用？如果是的话，你已经委托了一个任务。如果不是，你已经将你的判断的一部分外包出去——这可以是一个完全合理的选择，只要这是一个选择。