前段時間跟老婆聊起來，我出生於鄉下所以第一次去星巴克，居酒屋，義大利菜都是在18歲以後到了上海之後才體驗到的。 她覺得不可思議，因為對她出生與首爾，這些事物早已司空見慣成了生活的一部分，甚至也回憶不起來第一次去到底是什麼時候。

一般來說體驗過一次之後就會因為邊際效應的遞減，完全沒有了第一次的新鮮感，另外經歷越多年齡越大對新鮮事物的感度也會下降。 如果說人生是由體驗加總而成的，無疑去上海的上大學對我自己來說極大豐富了人生的體驗。可以說是鄉下人的精神勝利法，但這確實是出生在上海或者其它大城市的人所無法體會到的。

隨著AI或者LLM的出現體驗有被替代的趨勢，AI本質上來說是用自己的現有的認知水平來快速變現換取產出，可是提高自己的認知水平還是得花時間學習（學習本身也是體驗的一部分），AI可以加速最開始catch up的速度，但作為碳基生命的我們體驗目前看來只能自己來獲得不能簡單地複製粘貼。讓我想起了去年在Platform Engineering Kaigi 2025聽到的一個演講。

「認知負荷」也就是「Cognitive」，中文應該譯作「認知負擔」或者「認知成本」。 這個演講強調的是減少認知負擔的過程的真正目的是--達成更深層次的學習。並且認知負擔也是有分類的

• 課題內在的負擔：比如難用的UI
• 課題外在的負擔：比如學語法這個過程很難
• 學習理解的負擔：運用學會的語法來解決問題的時候的負擔

一蹴而就得到的答案雖然能削減掉所有的認知負擔，但相反會失去真正的理解。關於課題內在和外在的負擔確實應該要削減，但對於學習理解的負擔反而應該增多。套用到AI上就是，用AI來減掉課題內在和課題外在的負擔，學習理解要自己花時間去體驗。

被運作了幾百年的資本主義機器給裹挾了的我們很容易理解並相信下面這條邏輯鏈：提高生產力 → 給公司帶來利益 → 有利於自己的績效考核 → 金錢報酬/職涯發展

這套邏輯經過了時間驗證在多數情況下都最能擬合現實。迫於生活壓力或者攀比心裡開始向現實妥協，傾向於用唯一的標準來衡量事物，比如金錢，比如生產力。

但如果體驗與學習這個過程本身對我來說很有趣，那我還是選擇自己來，不想“外包”給優秀的AI