前言
我是一位沒有 IT 經驗而轉職成為工程師的人，在到職後的學習期間裡，過度依賴 AI。
- 一旦對程式怎麼寫感到困惑，就立刻去問 AI
- 即使出現錯誤，也不自己思考原因，而是依賴 AI
結果，當前輩問我問題時，我什麼都回答不出來，整個人完全卡住了。
因為我根本沒有用自己的頭腦去思考。
因此，我決定不再把 AI 當成思考的 「替身」，而是把它當成自己的 「諮詢對象」，重新與它相處。
這篇文章會整理我這個零經驗者如何經歷思考停擺的挫折，以及之後如何逐漸改變。
這是我想真心傳達給和我有相同煩惱的初學者的親身經歷。
本文想傳達的重點
- 如果把事情全丟給 AI，就會無法回答「為什麼？」
- 先自己思考、帶著假設，再去找 AI 或前輩討論
- 第一年的時間，是什麼都能問的「黃金時期」
研修期間的糾結：和周遭比較，連提問都做不到的日子
進公司後，有三個月的整體研修期間。這段研修期間 禁止使用 AI。
當時的我，只會一直拿自己和周遭的同期相比，焦慮自己學得太慢。
看到同期們一項一項完成課題，就會逼自己想著「我得快點追上才行」。
另外，我本來就不擅長向別人提問。
我害怕被想成「連這個都不懂嗎？」，所以不敢讓別人看到自己的弱點。
即使別人回答了我的問題，若我還是不理解，
我也會因為害怕「如果再追問，會不會被說什麼」，而含糊地裝作自己懂了。
派駐後的陷阱：因為害怕提問而逃向 AI
結束整體研修、被分派到現場之後，在正式進入實務之前，公司給了我一段「實際進行實作的學習期間」。
這段期間可以使用 AI。
對於覺得「向人提問很可怕」的我來說，AI 成了非常方便的 逃避出口。
- 一旦對程式怎麼寫感到困惑，就問 AI
- 一旦出現錯誤，就不思考原因，直接向 AI 尋找解法
即使畫面上看起來課題的實作有在推進，那也不是靠我自己的思考在前進。
挫折：無法回答「為什麼？」而卡住了
就在這樣的情況下，我有機會就學習期間的實作內容，接受前輩的提問。
你是基於什麼意圖做這個實作的？
我什麼都說不出來，當場完全卡住。腦中一片空白。
因為我沒有自己思考原因，也沒有思考實作的理由，所以根本沒有能拿來說明的詞彙。
我意識到自己完全放棄了用自己的頭腦思考，感到非常不甘心。
從根本重新檢視，以及我決定的 3 件事
「再這樣下去，我無法成為能持續成長的工程師」
我抱持著這樣的危機感，決定從根本重新檢視過去的學習姿勢與面對 AI 的方式。
我重新認為，為了成長，「承認自己不懂，並主動尋求協助」 非常重要。
若只是半懂不懂地假裝理解往下做，之後才返工，反而會讓同一個專案中的主管和前輩們更辛苦。
因此，我先 停止拿自己和周遭比較。
接著，為了把 AI 從「替身」變成「諮詢對象」，我決定在日常做法上遵守以下 3 點。
① 先靠自己的力量思考並寫出來
不必追求完美。即使是邊看參考程式碼邊做，也要先靠自己的力量思考並實作看看。
② 出現錯誤時，先建立假設再用 AI 查詢
出現錯誤時，先讀錯誤訊息，並推測原因。之後才用 AI 查詢。
③ 無法解決的問題，要帶著自己的看法去問主管和前輩
如果是靠自己判斷無法解決的問題，就去問主管或前輩。
這時一定要先帶著自己的想法去問，並根據得到的意見反覆修正。
我也很重視直到真正理解為止都要反覆追問。
笨拙地持續嘗試後，慢慢感受到的變化
老實說，我現在還是沒什麼實力。每天都在一邊煩惱一邊寫程式。
即便如此，我還是停止了在思考前就依賴 AI，
透過不斷重複
「帶著自己的想法去提問，並根據意見反覆修正」
這個循環後，開始一點一滴感受到些許正向改變。
漸漸能理解錯誤的意思了
不再立刻依賴 AI，而是先讀錯誤訊息並建立假設，這樣做之後，我開始能一點一點理解到底發生了什麼。
開始預想自己要做說明後，詞彙量也增加了
我開始以「之後要說明自己是基於什麼想法做這個實作」為前提來動手，因此使用技術性語言進行說明的能力，也確實一點一點地提升了。
因為具備了自己思考的能力，AI 的使用方式也更進步了
因為能先自己思考、帶著假設再具體提問，結果反而讓我更能有效地活用 AI。
總結
AI 非常方便，對未來時代的工程師來說也是必備工具。
但是，如果只是把所有事情都丟給 AI，讓它幫忙寫程式，那我們的存在價值幾乎就蕩然無存了。
我認為最重要的是以下這些事：
- 先培養自己思考的能力
- 不和別人比較，坦率承認自己不懂，並主動尋求協助
- 不要只是去聽答案，而是帶著自己的看法去提問，並根據對方的意見反覆修正
- 不要害怕說錯話，要積極練習說明
只要持續這麼做，應該就能一點一點感受到自己的成長。
第一年，是什麼都能提問的 「黃金時期」。
我自己到現在還是遠遠不夠強，但我希望不要浪費這段時間，一步一步持續成長。
如果這篇文章能成為像我一樣，沒有程式背景、又因為一直不順而感到焦急的各位的一點參考，我會很開心。
原文出處：https://qiita.com/yu_tsukamoto/items/5fa1e302097552255fb7
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