当我们在讨论过度依赖ChatGPT编程的弊端时，大多数人想到的是“基础不牢”、“调试困难”或“代码质量差”。但这些都只是冰山一角。真正的风险，是一种更隐蔽、更深远的认知侵蚀——我们正在不自觉地“外包”自己的核心思维能力。
依赖AI编程的最大陷阱，并非产出低劣的代码，而是程序员放弃了搭建“思维脚手架”的过程。编程的本质，从来不是敲击键盘，而是将一个模糊、复杂的需求，拆解、分析、结构化，最终转化为精确、优雅的逻辑指令。这个过程，就像建筑师设计蓝图，需要反复衡量、取舍、规划。而ChatGPT，则像一个能瞬间变出“预制板”的魔法师。你想要一堵墙，它给你一堵墙；你想要一个窗户，它给你一个窗户。问题在于，你慢慢忘记了如何去思考地基怎么打，承重墙在哪里，以及为什么这里需要一扇窗户而不是一扇门。
这种“思维脚手架”的失落，会制造一种极其危险的“能力幻觉”。你感觉自己效率奇高，半天就能“搓”出一个过去需要一周才能完成的应用。但这种效率是脆弱的。一旦遇到AI知识库之外的全新问题、需要深度定制的复杂架构，或者一个深埋在系统底层的诡异bug，这种“预制板式”的开发模式便会瞬间崩塌。你就像一个只会用计算器算加减乘除的学生，突然被要求证明微积分定理，大脑一片空白。你的能力边界，被牢牢地焊死在了AI的能力边界之内。
我们不妨称之为“认知责任”的转移。过去，每一行代码的背后，都有一位程序员为其逻辑、性能和安全性负全责。这份责任，迫使我们去深入理解底层原理。而现在，我们很容易将这份责任甩给AI。代码出错了？“是AI生成的，我再换个prompt试试。” 这种心态，会让我们从一个“主动的创造者”退化成一个“被动的调试者”，甚至只是一个“代码的搬运工”。
最近华为宣布其计算架构CANN全面开源，这恰恰揭示了另一个层面的思考：真正的核心竞争力，在于对底层架构的掌控和理解。如果我们的开发者群体普遍满足于调用AI的黑箱接口，而失去了探索、构建乃至革新底层框架的能力，那么我们在技术浪潮中的位置将岌岌可危。
那么，我们该如何应对？答案绝不是“禁用AI”。这无异于在汽车时代坚持骑马。正确的姿态是，将AI从“代驾司机”降级为“智能导航” (GPS)。
- 用它解决“脏活累活”：让AI去写那些重复的、模板化的代码，比如配置文件、单元测试框架、数据转换等。把你的宝贵心智，投入到核心的业务逻辑和架构设计上。
- 把它当作“第二大脑”：当你对某个算法或实现方式感到模糊时，可以向AI提问，但不要照单全收。把它生成的代码当作一份“待审核的草稿”，你的任务是去理解、批判、重构它，甚至找出它的漏洞。这本身就是一种绝佳的学习方式。
- 强制自己进行“白板思考”：在开始编码前，关掉电脑，用一张纸、一块白板，去画出你的系统架构、数据流和核心算法。只有当你能脱离AI，清晰地阐述你的设计时，你才真正拥有了解决问题的能力。
总而言之，ChatGPT这类工具，是一把双刃剑 ⚔️。它能削平我们面前的许多障碍，也可能削掉我们赖以攀登的根基。当所有人都能轻易获得“正确答案”时，真正的价值便不再是“知道答案”，而是“提出正确问题”和“深度思考”的能力。
我们必须时刻自省：今天，是AI在辅助我，还是我正在成为AI的“人肉臂膀”？这个问题的答案，将决定我们是成为未来的架构师，还是被淘汰的“代码操作员”。