最近，我一直在思考一件事：
對於大多數開發者來說，問題不再是“你是否在使用人工智慧？”，而是“你如何以及為什麼使用人工智慧？”。
我注意到人工智慧工具正日益融入我的日常工作流程。去年這個時候，我對人工智慧的使用僅限於整合開發環境（IDE）中的程式碼自動補全建議，而且這些建議還需要我手動驗證。現在，我已經開始使用程式碼助理來幫助我構思、製作原型和重構專案。
短短一年內，我的工作流程發生了巨大變化。
現在我很難想像沒有人工智慧工具該如何編程，因為它大大提高了我的工作效率。這種感覺和我第一次擁有智慧型手機時的感覺一模一樣。
人工智慧越來越像我的第一部智慧型手機：它具有變革性，極其有用，而且功能強大到我需要刻意養成一些習慣來避免過度依賴。例如，睡覺時把它放在臥室外面，偶爾不帶它出去散步，只是為了獨自思考。
這就是我現在試圖圍繞人工智慧的使用而建立的意識：了解它如何塑造我的思維，它在哪些方面有所幫助，以及它可能在哪些方面悄悄地侵蝕我的思維。
人工智慧不僅改變了我們的建造速度，也影響著我們的思考方式。
因為並非所有人工智慧的應用都相同。每一種應用都可以映射到一定的認知成本。
有時人工智慧可以幫助我們更清晰地思考，更快地採取行動。
但有時，它會在我們毫無察覺的情況下悄悄取代我們部分思維方式。
我意識到，有時候我使用人工智慧並不是因為我需要利用某種優勢，而是因為我想避免摩擦。
這個認識促使我開始減少對人工智慧整體應用的思考，而更專注於人工智慧模式。
每種人工智慧模式都會帶來認知成本。
我區分了 3 個群體：支持型、混合型、冒險型。
支援模式：
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解釋不熟悉的程式碼或架構
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探索權衡取捨
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批評一項計劃
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檢驗假設
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澄清概念
這些模式利用人工智慧來拓展你的思維，而且認知成本很低。
混合模式：
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樣板生成
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重建置議
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起草文件
這些模式利用人工智慧來節省時間，但如果使用不當，也可能導致理解力下降。這些模式會帶來相當大的認知成本。
風險模式：
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盲目接受產生的解決方案
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過早委託核心架構
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在你深入思考之前，先讓人工智慧來決定實施方案。
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在不了解根本原因的情況下，大量委託他人進行除錯
這些方法表面上看起來似乎很有成效，但如果經常使用，這些人工智慧模式會削弱長期的理解能力，而且認知成本很高。
實踐反思練習也會影響你的總分。
在編寫程式碼時，我也會準備一套反思練習，以便在工作流程的不同階段使用。這些練習可以強化健康的行為習慣，進而減輕人工智慧模式帶來的認知成本。
前：
-
我是否先嘗試過？
-
我是在利用人工智慧拓展思維，還是繞過它？
期間：
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我是否對假設進行了深入的檢視？
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我可以解釋為什麼這個輸出結果有效嗎？
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人工智慧可能會忽略哪些風險或極端情況？
後：
-
我明天不用再讀一次就能解釋這個解決方案嗎？
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我是否保留了所有權？
-
這是利用關係還是依賴關係？
隨著時間的推移，重複的 AI 習慣不僅會影響生產力。
它們塑造了我們的思維方式。
這些模式塑造了你的認知原型
認知原型主要有4種：
人工智慧架構師
人工智慧拓展思維，但不取代所有權。
AI平衡器
整體健康，但混合模式蠕變需要監測
自動駕駛儀建構器
高效率可能掩蓋了理解力下降的問題。
人工智慧乘客
人工智慧可能在推理過程中發揮了過大的作用
這些原型並非精確的科學，它們只是提高意識的一種框架。
你是否也注意到自己日常工作流程中存在著不同的「AI模式」？如果是，你最常處於哪種模式？
你的認知原型是什麼？為什麼？
我很想知道其他人是如何看待他們自身人工智慧應用的。
感覺我們都在努力即時摸索和培養這些習慣。
我的看法：我認為減少人工智慧的使用並不是正確的方向。
人工智慧顯然能帶來真正的優勢，但如果缺乏意識，這種優勢可能會帶來隱性成本。
知道何時切換模式至關重要。
人工智慧何時該扮演教師、批評者、加速器或合作者的角色？
人工智慧何時應該輔助駕駛而不接管方向盤？
因為更快的產出固然好，但前提是理解能力也要跟上。
我以此框架為基礎建立了一個個人追蹤器，以便更好地衡量我一段時間內的個人習慣。
它可以幫助我評估 AI 模式，監控依賴性漂移，並發現我的工作方式中的模式，以便我可以隨著時間的推移更有意識地進行調整。
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原文出處：https://dev.to/javz/the-4-cognitive-archetypes-of-developers-using-ai-382n
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