在人工智能领域，生成性AI和主动性AI的概念日益受到关注。随着这种转变，人们开始关注认知债务，而不再只是技术债务。
技术债务是指在软件开发过程中，为了快速交付而选择缓慢修复的问题。这种债务可能导致系统不稳定、容易崩溃或难以维护。与技术债务相比，认知债务更加深远且难以弥补。
生成性AI和主动性AI是两种不同的人工智能模型。生成性AI依靠大量的数据来生成内容，而主动性AI则更加注重问题的解决和决策。生成性AI的广泛使用使人们开始关注数据的来源和质量，从而引发了对认知债务的关注。
认知债务是指人们在使用生成性AI模型时可能产生的认知偏见或误解。这种认知偏见可能导致错误的决策或不准确的结论。因此，人们开始认识到在使用AI技术时需要更多的思考和审查，以避免产生认知债务。
随着生成性AI和主动性AI的转变，人们逐渐意识到技术本身不是问题的根源，而是我们在使用技术时可能产生的认知偏见。因此，关注认知债务成为了人们的重点，以确保人工智能的发展能够更好地造福人类。
生成性AI和主动性AI的转变将引导我们重新审视人工智能技术的发展方向，从而更好地理解和利用这一领域的潜力。通过关注认知债务，我们可以更好地规范和引导人工智能的发展，使其更好地符合我们的需求和期待。
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