人的生物属性，决定了学习存在天然的客观规律。大语言模型凭借语言理解与处理能力，把数据分析、知识整理的广度、深度和效率都抬高了一截。
可由此引发我的思考：借助 AI，一个人真正学到心里、理解透彻的知识总量，会因此发生本质改变吗？
废井越挖越多
拿我自身举例。近两个月，我调试了大量工具与数据类应用。尝试做的项目越来越多，到后来，甚至记不清自己完成过哪些、各有什么作用。
好比打井，追求的是打出水。如今没出水的废井，却越挖越多。尝试的范围扩大了，很多却只是浅尝辄止。
听得见，通不透
我向大模型提问，它能够直接输出完整答案，可我常常完全无法理解。即便要求它分层拆解、一步步讲解，我能够慢慢接收信息，却依旧没有做到真正通透——就算相关的数学公式全部摆在眼前，也是如此。
学习是向内发生的
这件事让我生出两层体会。
第一，人的学习、理解是向内发生的过程。尤其是深度认知，很难依靠外部工具强行加速。大模型像一名老师，可以细致、耐心地讲解，提供更好的外部学习条件，却代替不了人自身内化、琢磨、顿悟的过程。
主观时间不会被拓宽
结合这两天和模型探讨相对论时间问题，我又得到一层更深的感悟：一个人无论身处何种时空环境，自身这一生能够拥有的人生体验总量是相对固定的。类比过来也是同理——无论处在怎样的引力场、拥有多大相对运动速度，只要不存在跨时空的对照，个体主观的生命体验总量不会被改变。
如果说一个人生命的长河是一种经验，那么无论他到引力大的地方还是引力小的地方，速度快的地方还是速度慢的地方，他所经历的——或者说所能经历的量——其实是有限的，是一样的。
放到学习这件事上亦是如此。AI 可以无限拓宽我们接触信息的边界，把海量知识推到眼前，却无法增加我们内心用来消化、思辨、感悟世界的主观时间。
以上是我个人的一点思考。这些感悟的产生，也得益于技术的进步。