夜雨聆风
Atlasnote:我给自己开发的App,做了一个“反AI”的更新
从“一键翻译”到“划线查词”，我在自己开发的产品上，完成了一场与惰性的抗争。
大家好，我是王胖纸，Atlasnote的独立开发者。
最近我在和自己的惰性作斗争。说来有趣，这场斗争的“战场”，恰恰是我自己开发的产品——Atlasnote知识库。
当初搭建这个工具时，我给自己设计了一个“完美”的功能：翻译。一键保存英文文章，AI翻译直接出来；上传YouTube视频，AI转写后一键翻译，完美。这简直就是我梦寐以求的效率工具——从此再也不用被语言障碍困扰，英语文章？AI搞定。英文视频？AI搞定。一切都变得如此丝滑。
但问题也随之而来。
我发现，自己不再阅读英文文章了。或者说，我在阅读过程中，一旦遇到晦涩的词句，大脑的第一反应不再是“琢磨一下”，而是“算了，一键翻译”。一次两次，我不由得心生警惕：
我到底用AI做什么？
在这个考量下，我对Atlasnote做了一次更新，一次不那么AI的更新。
我在Study模式下，阅读器界面的顶部工具栏，增加了一个字典功能。当用户点击这个功能，就可以实现划线翻译：
单词和短语，来自内置的词典
生僻短语和短句，再调用AI翻译接口
也就是说，AI还在，但它只在你真正卡住的时候，提供一次局部的帮助。
这个设计的核心逻辑，其实只有一句话：把阅读的阻力留住。你可以在遇到不懂的词句时，停一下，划一下，看一眼解释，然后继续往下滚动阅读。
这个过程当然没有以前那么丝滑，但你的大脑始终在处理信息。AI只是那个在你卡住时递给你一个梯子的人，而不是把整座山铲平的人。
一键翻译仍然还在——在一些时间来不及、需要高效率的时刻，你可以用它快速获取信息。而词典功能，则给我们留出一个继续阅读和学习的空间。
或许不是所有人都有这种对AI的过度依赖，但我还是觉得，有必要给自己加一道护栏。
无独有偶，就在我做完这次更新后，看到了一些很有意思的研究。
Anthropic最近做了一项研究：让程序员用AI辅助学习一个新知识，结果发现，用了AI的那组人，考试得分平均比手动组低了17%。研究者把这种现象称为“认知卸载”：当工具足够强大时，我们会下意识地把原本需要大脑处理的计算、记忆、逻辑推演任务，“卸载”给工具。就像穿上外骨骼能搬起千斤重，但如果一直穿着不脱，肌肉就会因为缺乏刺激而萎缩。
但他们不是唯一一家针对“AI对大脑和学习能力的影响”做研究的机构。
MIT媒体实验室的研究科学家娜塔莉亚·科斯米纳做了一项实验：让三组大学生写议论文，分别用“纯大脑”、“搜索引擎”和“ChatGPT”。参与者都佩戴脑电图设备，实时监测大脑活动。
结果令人震惊：
“纯大脑”组的大脑活动最强，神经网络连接范围最广，搜索引擎组次之。
而AI组的大脑，则像是进入了“省电模式”——神经连接最弱，与创造力相关的alpha波和与工作记忆相关的theta波活动都显著降低
更可怕的是后续的“角色互换”：让之前用AI的人脱离AI独立写作，他们的大脑活动竟然比从未用过AI的人还要弱。而那些先用自己大脑充分思考、再使用AI辅助的人，大脑网络却表现出更强的整合能力。
研究者得出了一个残酷的结论：AI正在加剧人与人之间认知能力的马太效应——那些警惕依赖、坚守独立思考的人，将利用AI变得更强；而那些把大脑完全外包给AI的人，最终只会留下一个空壳。
两篇研究，加上我自己的亲身经历，都在指向同一个结论：
AI是一个极其强大的工具，但如何使用它，决定了我们是变得更强大，还是变得更“废物”。
由此，引发了一个问题：我们应该用AI做什么？
第一，用它当导师，而不是代笔者。多问“为什么”，少说“帮我做”。让它解释原理，然后自己动手。
第二，珍视“摩擦”的机会。遇到困难时，先给自己5-10分钟独立思考，而不是立刻求助于AI。这个过程正是锻炼大脑的“肌肉撕裂”时刻。
第三，保持思想的独立性。用AI拓宽视野，但不要让它定义你的思想。最终的选择权和决定权，必须牢牢握在自己手中。
就像我在Atlasnote里加的那个字典功能——它不替我翻译全文，它只是在我需要的时候，递给我一个梯子。爬不爬，还得我自己来。
对于AI，让我们记住哈佛大学黑洞计划创始主任阿维·勒布的一句话，并保持警醒：
“我最担心的不是AI抢走人类的工作，而是它会降低人类的认知能力。我们必须找到一种方法来保护人类大脑最宝贵的资产：批判性思维、对更美好未来的想象力和科学创新。”
最后，附上这两份报告中我最喜欢的一句话：
“遭遇并独立解决错误，是技能形成的关键一环。”
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