AI优化基础，而非突破极限

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近期，AI 提醒助手项目「Elroy」在其官网发布了一篇名为《AI 提升的是下限，而非上限》（AI is a Floor Raiser, not a Ceiling Raiser）的博客，探讨了 AI 对于提升自我的一些利与弊。

文中提到，AI 能够根据每个人的理解水平进行响应，解决了传统教学内容“不能精准匹配学习者”这一痛点。它能随时回答问题，甚至替用户完成重复性任务，为初学者提供更友好的学习起点。

但同时，像“OpenAI 学习模式（Study Mode）”这样的工具可能助长依赖性，因为学习者直接通过 AI 获取答案，而不是真正理解知识结构，这样的人最终可能止步于 AI 能覆盖的水平。

对此，Elroy 的文章也指出，AI 带来的影响，取决于“做出有影响力产品需要的精通程度”，其举出了一点例子来更好分析这一情况：

• 对工程管理者而言，AI 能快速帮助他们上手不熟悉的框架或平台，让想法迅速变为可运行产品。
• 然而对于在复杂系统中工作的开发者，AI 缺乏对现有架构的深度理解和上下文感知，实际辅助有限。

同时，文中也提到了 AI 与艺术创意的关联。虽然 AI 可以大量生成文本、图像、音频等，但因表现往往缺乏新意，在竞争激烈、创意要求高的领域（如小说、电影）难以取得成功。

文章强调，大众容易识别雷同，例如因 4o 图像生成器而流行一时的“吉卜力风”头像，也未能影响《哈尔的移动城堡》的地位。

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