我在接受 AI 之前会暂停的事
Source: Dev.to
Introduction
曾经，我默认接受 AI 的输出。并不是盲目接受，而是快速接受。如果某个答案听起来合理且符合我的预期，我就会继续前进。这种习惯并非源于懒惰，而是来自于惯性。
现在，我总会在特定的点上停下来。并不是因为 AI 不可靠，而是因为这些点是判断在我不介入时悄然滑坡的地方。
Why a Pause Matters
- 结论容易让人点头同意，但框架才是影响力隐藏的地方。
- 如果问题定义不正确，AI 的假设和排除会把结果导向不想要的方向。
- 一旦框架被接受，后续的所有内容都会继承它，所以及早捕捉错误的框架可以避免大量不必要的返工。
当 AI 的回答立刻让人觉得“对”，这不再是安慰，而是一个信号，说明我可能跳过了关键的思考步骤。
Signals to Stop and Reflect
1. 过于流畅或密集的语言
流畅的解释具有说服力且让人感觉已经解决，这正是我会打断它们的原因。
2. 没有摩擦的逻辑
如果推理看起来毫无阻力，我会问是否有隐藏的假设被略过。
3. 缺乏不确定性
显而易见的答案往往建立在未经检验的前提上；它们之所以让人觉得对，是因为符合预期，而不是因为经过了压力测试。
4. 可直接行动的输出
在润色或提交 AI 生成的文本之前，我会先停下来。我会问自己：如果没有这段文字，我还能为这个决定辩护吗？如果答案是否定的，那说明我还没有真正获得承诺——不论输出看起来多好。
5. 熟悉的任务
熟悉是接受的最危险情境。当我以前做过很多次某件事时，我更倾向于草草浏览并继续前进。这类任务需要额外的审视，因为它们让人感觉安全。
6. 单一、清晰的前进路径
AI 常常把多种可能性压缩成一个“逻辑上的下一步”。我会停下来，询问哪些备选方案被忽略了。过早收窄选择是一种微妙的决策损失。
7. 共享或抽象的责任
任何让责任感变得外部化或模糊的输出都会受到额外关注。接受 AI 的帮助并不等于免除所有权；在这里停顿可以保持责任的完整。
How to Apply the Pauses
- 识别框架 – 确认问题陈述是否涵盖了所有相关维度。
- 揭示假设 – 询问 AI 假设了哪些重要因素，又悄悄排除了哪些。
- 检验推理 – 寻找隐藏的不确定性或缺失的步骤。
- 考虑备选方案 – 在采纳 AI 建议之前，列举其他可行的路径。
- 检查个人所有权 – 确保没有 AI 的措辞也能为决定辩护。
如果你不能清晰地说“这是我的决定”，就停下来，重新审视上述步骤。
Conclusion
我并不会对所有事都停下来——那样就失去了意义。我只在速度、流畅性和熟悉感可能让我不加思索地前进的时刻停顿。我现在在接受 AI 之前停下的，并不是内容本身，而是它所施加的影响。这些停顿让 AI 仍然是工具，而不是无声的决策者。
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