判断力还在卡壳

当 AI 把"卡住"从执行层挪走，真正的瓶颈反而被压到了判断层：这段代码该不该写、长期可维护性谁负责、决策的长期后果如何评估——这些位置被卡得更重。卞旸从一个他原以为是定论的判断出发（认知扩展最可能发生在被迫重组理解框架的瞬间），正面回应认知科学和经济学的拉扯：卡住的认知收益跟卡住的时间成本在不同任务类型之间差异极大，错成本高、模式迁移价值大的任务里卡住可能是必要训练，而大量"知道这个信息就够了"的场景里 AI 直接给答案是压倒性优势；他对自己"卡住才有价值"的原表述做了一次明确修正，把它收窄为只在前一类任务上成立，并补充波帕姆等人的元分析显示系统性的显性教学配合有意识练习可以改善元认知监控，因此"卡住"不是非此即彼的元认知成长条件。落点是一个他认为目前讨论严重不足的风险——AI 重度使用者在"元认知校准"上与低频使用者的差距可能在未来三年扩大，测量锚点放在 Dunning-Kruger 范式下重度使用者是否更倾向高估自己"理解"了的内容；并把一个仍未想清楚的问题留给所有正在评估自己 AI 协作模式的人：真正擅长用 AI 的人，是超强判断力被放大的人，还是执行力门槛降低后判断力本身正在变得不那么重要的人。