Too Fast to Think 快到來不及思考：AI 時代開發者的腦力透支危機
上週四晚十一點，有位工作上的夥伴 Eric 在 Teams 上貼出了一段訊息：「剛剛用 Claude 一口氣寫了三個功能，感覺效率爆表！」文末還配上了一個肌肉的 emoji 💪。
隔天，早上九點，我看著他頂著熊貓眼進會議室，手裡拿著第三杯咖啡。「怎麼了？」我問。
「昨晚那幾個功能…有兩個邏輯不對，一個測試全掛…我從半夜改到剛剛。」他苦笑著說「AI 寫得太快了，我根本來不及想清楚就繼續下一個，結果…」
這種場景，你是不是也開始很熟悉？
AI 讓我們變成了「高速公路上的疲勞駕駛」
還記得沒有 AI 的年代嗎？（對，我知道那好像已經是上個世紀的事了，雖然才過了兩年）
以前寫程式是這樣的：
- 思考需求（泡杯咖啡，先想個 15 分鐘）
- 設計架構（畫畫白板，跟同事討論一下）
- 開始寫 code（一行一行慢慢敲）
- 測試除錯（找問題，修 bugs）
- 提交上版（長舒一口氣）
現在呢？
有了 Claude、GitHub Copilot、Cursor 這些開發神器後，開始有所不同：
- 在 Prompt 輸入方格裡描述需求（30 秒）
- AI 給你三種架構方案（10 秒）
- 選一個，AI 自動生成程式碼（20 秒）
- 複製貼上，改改參數（1 分鐘）
- 跑不過？問 AI 為什麼（30 秒）
- AI 給你修正版本（20 秒）
- 能動，結束。那…繼續下一個功能…
看起來超讚的對吧？效率提升十倍！老闆眉開眼笑，專案進度超前！
但問題來了：我們的大腦跟上了嗎？
「認知債」：比技術債更可怕的東西
技術債大家都知道，就是為了趕進度寫出來的爛 code，將來要花更多時間來償還。
但現在我們面對的是一種新型態的債務：認知債。
什麼是認知債？就是當 AI 生成程式碼的速度，遠超過你理解這些程式碼的速度時，累積下來的「理解負債」。
舉個例子。
某天 AI 幫你生成了一個看起來「完美」的 .NET 8 Web API 專案：用 Minimal APIs 搭配 依賴注入 (DI)、全域 Exception Handling Middleware、EF Core（含 UnitOfWork 與 Repository 模式）、MediatR 指令/查詢分離、FluentValidation、AutoMapper、背景作業用 IHostedService，還外加 Polly 重試與斷路器策略、Serilog與 OpenTelemetry Tracing，看起來專業到不行。😮
你心想：「哇，這麼齊全！」於是就把它整包丟進專案。
兩週後，某個 API 在尖峰時段開始出現偶發的 500 錯誤。
你打開程式碼，發現：
DbContext生命週期混用，Scoped 物件被背景服務誤用成 Singleton；- 某些查詢用了 同步阻塞（
Result/Wait()）夾在 async/await 流程裡，疑似造成 死結； HttpClient被直接 new 出了一堆，導致 Socket Exhaustion；- Polly 的重試把 非冪等 的 POST 也重試了，造成重複寫入。
你盯著那些 middleware、filter、pipeline behaviors、攔截器與一層又一層的抽象…
完全看不懂兩週前「自己」到底寫了什麼東西。
這不是笑話，這是現在每天都會發生的真實情況。
我們就像開著時速 200 公里的超跑，卻只有考過機車駕照一樣。
腦汁耗損的三大症狀
症狀一：選擇疲勞症候群
以前寫一個功能，你可能想出一種做法就開始動手做了。
現在 AI 一次給你五種解法：
- 要用 Clean Architecture 還是 Vertical Slice Architecture？
- 資料要存在 SQL Database 還是 NoSQL（Cosmos DB / MongoDB）？
- 要不要導入 CQRS + Event Sourcing？
- 快取策略該用 Redis 分散式快取 還是 In-Memory Cache + 失效機制？
- 外部整合要選 Azure Service Bus、Event Hubs 還是 Kafka？
- 需要微服務嗎？
每一個都看起來很合理，每一個都有詳細的程式碼。
你要在三十秒內決定用哪個，因為 AI 已經在等你的下一個指令了。
你的大腦正在用「決策模式」全速運轉，每分每秒。
以前一天可能做十個重要決策，現在一小時就要做十個。腦細胞正在悄悄哭泣。
症狀二：表面理解綜合症
AI 生成的程式碼通常都很完整，變數命名清楚，註解寫得漂亮，邏輯看起來也順暢。
於是，你快速掃一眼：「嗯，看起來沒問題！」然後就被你合併到主線了。
但真的沒問題嗎？
- 這個演算法的時間複雜度是多少？不知道，反正能跑。
- 為什麼用這個設計模式？不確定，但看起來很專業。
- 這段程式碼有沒有資安漏洞？呃…應該沒有吧？
- 高併發情況下會不會有 race condition？…等等，我問一下 AI 看它怎麼說。
我們變成了「表面理解專家」。
就像背單字只記發音不記意思，看起來會講英文，但其實根本不知道自己在說什麼。
症狀三：永動機幻覺
最可怕的是，AI 不會累。
凌晨一點半，你腦袋已經一片空白，但 ChatGPT 還是精神抖擻地回答了你的問題：「…當然，我可以幫你實作這個功能！底下是程式碼…@#^%#$」
於是你繼續敲鍵盤，繼續 Prompt，繼續複製、貼上。
你覺得自己還在「工作」，實際上你的判斷力已經下降了 80%。
但 AI 不會告訴你：「嘿，兄弟，你該睡了。」
它永遠準備好回答你的下一個問題，就像一個永不疲倦的推銷員，不斷慫恿你：「我還可以給你一個更完整的版本，要嗎?」
要? 那你就是用有限的生命，跟 AI 無限的精力硬拼。
為什麼我們會陷入這個陷阱？
原因：速度的誘惑太強大
人類天生喜歡立即滿足，而 AI 給你的就是這個：「即時的回饋感」。
『問一個問題，立刻有答案』
『要一段程式碼，立即生成』
『遇到 bug，馬上有解方』
這感覺太爽了，就像電玩遊戲裡的連擊系統。你捨不得停下來，因為一停下來，連擊就斷了。
但是，真正的學習和理解，需要「暫停」。
需要你停下來想一想：「這段程式碼為什麼這樣寫？」「有沒有更好的做法？」「我真的需要這麼複雜嗎？」
原因：FOMO（Fear of Missing Out - 錯失恐懼症）
每天都有新聞報導「某某工程師用 AI 一個人完成了整個專案」
你開始焦慮：「別人都這麼快，我是不是該更拼一點？」
於是你也開始瘋狂使用 AI，深怕慢了一步就會被淘汰。
但這就像你看到別人在高速公路上開 200 公里，你也跟著開 200，卻忘了檢查自己的煞車和輪胎。
原因：失去了「思考的樂趣」
還記得以前解決一個難題時的那種成就感嗎？
你花了一整天，翻了無數文件，嘗試了十種方法，終於找到完美的解決方案。那種「頓悟」的感覺，讓你覺得自己真的變強了。
現在呢？遇到問題，問 AI。三十秒搞定
效率提升了，但那種深度思考後的滿足感消失了。
我們變成了「問題的搬運工」，而不是「問題的解決者」。
如何更聰明地使用 AI？
好，重點來了。該怎麼辦呢?
我不是要你拋棄 AI（拜託，現在已經沒有人能離開它），但我們得更「智慧」地使用 AI。
How?
策略一：把 AI 當「實習生」，不是「高級工程師」
想像一下，公司來了一個超級聰明但經驗不足的實習生。他可以快速寫出程式碼，但你需要：
- 給他明確的任務規範：不要問「幫我寫個電商系統」，而是問「寫一個商品列表元件，需要分頁和排序功能」…
- 仔細 Review 他的作品：永遠不要直接採用，要逐行理解和修改 👈 (拜託，這很重要)
- 教他你的思維方式：在 Prompt 裡說明你的設計理念和限制條件
- 讓他做重複性工作：像是boilerplate code(CRUD之類的固定程式碼)、單元測試、文件生成這些最適合。
策略二：設定「思考時間」
給自己定一個規矩：AI 生成的任何程式碼，都要等 5 分鐘後才能使用。
在這 5 分鐘內，你要：
- 真正讀懂每一行程式碼 👈 (拜託，這很重要，again)
- 思考有沒有更簡單的做法
- 考慮潛在的風險和問題
- 確認這真的符合需求
就像泡一碗泡麵要等三分鐘一樣，好的程式碼也需要「思考時間」來發酵。
策略三：刻意練習「無 AI 時段」
每天設定一段時間，完全不使用 AI。
就像健身需要負重訓練，你的大腦也需要「負重思考」。
試著：
- 自己從零寫一個演算法或邏輯
- 手動 debug 一個問題，不問 AI
- 讀一段複雜的程式碼，靠自己理解
- 自己寫一篇技術文章，或是心得日記，可以總結今天從工作中或從 AI 學到了什麼
這些時刻，你才是真正在成長。
策略四：用 AI 來「理解」，不只是「生成」
AI 常被低估的能力不是寫程式碼，而是解釋程式碼。
遇到看不懂的程式碼？不要跳過，問 AI：
- 「這段程式碼在做什麼？」
- 「為什麼要這樣設計？」
- 「有什麼潛在問題？」
- 「可以用更簡單的方式實作嗎？」
把 AI 當成一個隨時待命的顧問，而不是代寫作業的槍手。
策略五：記住，你不是在跟 AI 賽跑
最後，這是最重要的心態調整。
擁抱 AI 的目的是讓你更輕鬆，不是讓你更累。
如果你發現自己：
- 每天工作十二小時還覺得不夠
- 寫了一堆程式碼卻不知道自己在幹嘛
- 看著專案Repo越來越膨脹，心裡越來越焦慮
- 睡覺都夢到 ChatGPT 的對話框…
那你肯定是用錯 AI 了。
AI 應該幫你：
- 省下時間去思考，而不是讓你寫更多程式碼、放棄思考
- 理解得更深，而不是了解得更膚淺
- 工作得更聰明，而不是工作得更疲憊
最後：借力使力，別拿命去拼
最近，領悟到一個道理：
人生最大的浪費，不是效率太低，而是在錯誤的方向上太高效。
AI 給了我們前所未有的「速度」，但如果我們只是用這個速度去堆砌更多功能、寫更多程式碼、做更多專案，那我們只是在用有限的生命，去填滿無限的待辦事項。
AI 不會累，但你會。
AI 可以 24 小時運轉，但你需要睡覺。
AI 可以瞬間切換上下文，但你的大腦需要時間理解。
AI 會一直在那裡，但你的青春、健康、創造力，則一點一滴消耗掉。
所以，我們得更聰明地使用 AI：
- 用 AI 處理繁瑣的事，把時間省下來做真正重要的思考
- 用 AI 擴展知識，但不要讓它替代自己的理解
- 用 AI 提升效率，但不要用它來壓榨自己的最後一滴精力
- 讓 AI 為你工作，而不是你為 AI 的產出收拾殘局
記住，科技的進步應該讓人活得更像人，而不是讓人變成機器。
當你晚上十點還在瘋狂地跟 ChatGPT 對話，試圖完成「最後一個功能」時，請停下來問自己：
「我是在使用 AI，還是被 AI 使用？」
「我是在借助 AI 的力量變得更強，還是在透支自己的生命跟一個不會累的機器賽跑？」
AI 時代，最缺的不是程式碼，不是功能，不是速度。
現在最缺的，是清晰的思考、深度的理解，以及知道何時該停下來的智慧。
借力使力，別拿命去拼。
因為 AI 有無限的時間，但我們只有一次人生。
寫於某個凌晨，在我終於說服自己關掉 GitHub Copilot，準備睡覺的時候。
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