简而言之，用人工智能写作可以最大程度地减轻大脑的负担。对于许多回应本文的评论者来说，这一现实无疑是件好事。“电子表格并没有扼杀数学；它创造了价值数十亿美元的产业。我们为什么要让大脑用同样的资源来完成同样的任务呢？”
我对这一现实的看法是两极化的。一方面，我认为在某些情况下，减轻写作压力显然是有益的。比如电子邮件和报告中的专业沟通。写作是为了传达有用信息这个更大的目标，所以如果有更简单的方法来实现这个目标，那为什么不去尝试呢？
但在学术界，认知卸载似乎不再那么良性。在学习环境中，压力感往往是变得更聪明的副产品。尽量减少这种压力就像在军事训练营里用电动滑板车让行军更轻松一样；短期内能达到这个目标，但却违背了行军的长期训练目的。
我在大学期间写过很多篇日记抱怨这一点，但我们仍在争论图形计算器和笔记本电脑的使用。
现在我长大了，我理解卡尔在这里谈论的分裂。
当我编写软件来完成工作任务时，对我来说更重要的是花费我的脑力在脑海中构建问题的背景。
当我写文章并试图证明我理解了一个概念时，对我来说，更重要的是把脑子里的文字写到纸上。然后，我可以使用工具来帮助我整理。
这或许正反映了我对我们教育体系的一个更大问题。想象一下，大学的目标范围是怎样的。范围的左端代表“学习如何批判性地思考观点”。右端代表“学习能够在现实世界中生存的技能”。
当有人嘲笑电影研究专业的学生时，那是因为他们对光谱的评价更接近正确的一端。
当有人嘲笑学生使用 ChatGPT 为他们代写论文时，那是因为他们的评价更接近左派。