围绕人工智能对工作的影响，争论的核心并非减少，而是智力任务的重新定位。对人工智能生成内容的批评，往往将生产手段误认为智力价值，假定手工劳动本身就等同于更高价值。阅读和写作本身即是界面，是结构化思维与沟通的技术。与其他界面类似，阅读和写作中的“摩擦”既可能是有意的，也可能是偶然的。偶然的摩擦，如基础拼写，对初学者可能具有发展意义，但对专家而言则是一种干扰。历史上，包括人工智能在内的技术一直致力于降低书面语言中的偶然摩擦。生成式人工智能的不同之处在于，它更直接地介入诸如综合与解释等任务的认知层面。与人工智能协作的智力工作，正从生产转向判断与验证。人工智能要求人们就委托、信任以及生成内容的准确性做出决策。在教育领域，人工智能可以为已掌握技能的学员消除偶然摩擦，却可能削弱仍在发展中的学员的学习效果。人工智能削弱了优美文辞与清晰推理之间的传统联系，使得评估真正的理解变得更加困难。重新思考评估方式至关重要，因为人工智能能够生成令人信服的输出，却未必具备深层理解。关注点应在于人工智能的使用方式——它是辅助表达，还是执行核心思维。人工智能并未创造出诸如文风拙劣或虚构引用等问题，但可能加剧这些问题并使其更难被察觉。过度聚焦于人工智能的负面用途，风险在于阻碍对其生产力潜力和智力增强可能性的探索。仅因熟悉而固守旧有实践，而非批判性地评估其目的，是徒劳无益的。真正的问题不在于人工智能是否让事情变得更容易，而在于我们珍视哪些能力，以及人工智能如何影响这些能力的发展。