AI 让我变懒了，但我找回了创造的快感

AI时代的关键不在于“比AI强”，而在于“让 AI放大你最人性的一面”

有段时间，我几乎把市面上能用的 AI 工具都试了个遍。产品分析、写代码、甚至是做营销策略，AI 都能在几秒钟内给我一个“完美”方案。刚开始觉得爽爆了，几天的工作量几小时就搞定。可慢慢地，我发现自己脑子像生锈了一样——AI 给的答案太顺滑，我都懒得去想“为什么”，更别提“还能不能有别的玩法”。记得有一次，我用 AI 写了一篇产品分析，表面上看数据逻辑都没毛病，但总觉得少了点什么。发给朋友后，他们也说“看着挺好，但没啥新意”。那一刻，我突然慌了：我解决问题的速度是快了，可我好像忘了自己到底想解决什么。

那种在脑子里反复琢磨、推敲、甚至纠结的过程，好像被 AI 给“偷”走了。

我意识到，我在用 AI 的同时，丢掉了“创造的摩擦感”——那种挣扎中迸发灵感的感觉。

于是我开始问自己：如果效率已经不是问题，那我们人类还能比 AI 强在哪儿？

我想，答案是思考、结构和创造的能力。

AI 能吐出答案，但它代替不了我们在复杂情况下的“判断”——那种直觉、那种张力、那种对意义的嗅觉。

我下定决心，要重建自己的思维方式，让 AI 不再是我的“代劳者”，而是变成我思考的“放大镜”。

这个过程我分成了五个阶段：发现、理解、结构化、内化、再创造。它们就像一个完整的循环，帮我一步步找回了创造的乐趣。

第一步：“发现”

我开始逼自己去留意生活里那些不起眼的小细节：一个 App 的交互逻辑、代码里一个奇怪的 bug、用户行为的一个小变化。我不再一上来就问 AI“答案是什么”，而是先问自己四个问题：这是啥？为啥会这样？换个条件会咋样？为啥别人没这么干？

等我再让 AI 从心理学、系统思维、设计角度去分析时，我发现它不是在替我思考，而是在激发我思考。我重新学会了“看见”，而不是单纯地“看”。

第二步：“理解”

我把这些零零散散的发现重新整理，试着找出背后的规律。比如，我研究了几个产品的用户留存机制，发现它们虽然招数不同，但都在解决一个问题：怎么让用户隔段时间就重新对产品有感觉。

于是我让 AI 帮我提炼出一句话：“留存的关键不是频率，而是情感的再连接。”

这时我才明白，真正的学习不是记住谁做了啥，而是抓住能用在别处的逻辑。

第三步：“结构化”

灵感如果没个框架，就只是灵光一闪，没法用。我开始用 One Note 建自己的知识库：第一层是概念，第二层是模型，第三层是启发。每当我搞懂一个道理，就让 AI 帮我写成一个能复用的框架：啥时候能用？触发条件是啥？有啥坑？

这些不是死板的笔记，而是我的“思维工具箱”。

再碰到复杂问题时，我能快速调出对应的模型去验证、推演、改造。思考从乱七八糟变得有条理，这种感觉特别爽。

第四步：“内化”

光理解没用，只有用过才算自己的。

我每周挑一个模型，故意在实际工作中用一用，然后让 AI 当“复盘教练”。它帮我指出哪里没想透，我自己决定取舍啥。慢慢地，我又找回了“实现”的快感——那种逻辑和直觉撞出火花的瞬间。

原本被 AI 替代的思维路径，一点点回来了。AI 还在，但它只是面镜子，不是开车的人。

第五步：“再创造”

最后，我开始用 AI 做思想实验——把不同领域的概念随机组合，让它生成新结构，再由我来赋予意义。比如，把“能量守恒”和“用户激励”凑一起，脑洞一个全新的产品机制。

AI 给我骨架，我给它灵魂。

那一刻，我不再是跟风的模仿者，而是创造语言的人。

结语

练了一段时间后，我发现自己的思维方式彻底变了。

AI 不再让我偷懒，反而让我更敏锐、更有判断力。

我每天都在重复这个循环：发现、理解、结构化、内化、再创造。时间久了，它成了一种节奏，甚至是一种生活方式。

我重新找回了创造的“摩擦感”——那种需要思考、挣扎、推敲的张力。比起单纯的高效，它珍贵得多。

我相信，AI 不会抢走人类的创造力，它只会让创造力变得更稀缺。

真正的差距，不在于谁会用工具，而在于谁愿意主动拿起思考的“方向盘”。

如果你也觉得 AI 让你的脑子“变懒”了，不妨试试这几招：每天花10分钟观察一个生活细节，别急着用 AI，自己先想想“为啥”；每周挑一个问题，试着自己拆解逻辑，再用 AI 补充视角；还有，别忘了偶尔关掉工具，纯粹用笔和纸写点啥，那种慢下来的感觉，其实挺治愈的。

创造的摩擦感，不是负担，而是我们作为人最独特的乐趣。别让 AI 偷走它，试着找回来吧！