Как не деградировать, работая с нейросетями?

Последнее время кажется, что я деградирую, доверяя всё больше и больше написание кода и ресёрч нейросетям.
Начал замечать, что какие-то вещи уже не «на кончиках пальцев»: названия, boilerplate, конструкции. Раньше нужно было разбираться самому, а сейчас — описал промпт, и всё готово. И в какой-то момент появляется ощущение, что тупеешь.

Но я для себя сформулировал так: если знания можно восстановить за пару минут, их не обязательно держать в голове постоянно. Важно понимать принцип. Да, и вспомнить проще, чем учить с нуля. И тогда это уже не деградация, а перераспределение когнитивной нагрузки — освобождается место для более важных решений.
Экспертность ведь не в объёме выученного. Она в способности брать ответственность и принимать решения в условиях неопределённости. ИИ может ускорить, но последствия всё равно разгребать мне.

Выделил для себя несколько мысленных маркеров, которые помогают отличить признаки деградации от упрощения:
— «оно работает», но я не понимаю, что происходит
— принимаю ответ без проверки
— не могу объяснить решение своими словами
— не могу отдебажить, когда агент уткнулся в ошибку
— избегаю погружения в сложные задачи только потому, что «ИИ же сделает»
Если финальные решения всё ещё принимаю я — значит, это не деградация, а адаптация.

(Полная статья в блоге)

А как вы сдерживаете деградацию знаний?

#coding #ai