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本文編號 250522

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我寫過這么一段話：

不用太為 AI 的發展感到焦慮。現階段，AI 還遠遠沒有到能承載日常大多數工作的程度。而一旦它發展到足夠成熟了，那么自然會有很多人站出來，幫我們去對它進行「產品化」—— 我們只要用好這些產品就可以了。

這本來就是一個健康的市場形態：有人站在最前沿去探索技術的邊界和可能性，有人進行推廣傳播，有人將其產品化降低門檻、方便更多的人使用……各司其職，最終使得一項新技術完善落地。

我們要做的，就是去關注最新的產品動向，思考如何將它內化到已有的工作流里面，補充和完善我們的工作方式。

那么，作為一個普通人，如果我們只是想用AI來提高我們的工作效率，讓它為我們所用，可以提前做一些什么準備呢？

今天的推送，我想跟你分享我對此的一些思考和觀點。

2023年，ChatGPT 剛出來的時候，我分享過一個觀點：

對每個普通用戶來說，AI 最有價值的前景，一定不是用來生成一些通用而泛濫的文字，也不是用來對文章和書籍做信息濃縮，而是：基于每個人的信息資產和數據，對我們自己進行分析，成為我們每個人的「內腦」。

具體來說就是：通過微調，創造出一個專屬于我們自己的人工智能 —— 只需要把我們所有的筆記，工作中產生的材料，平時的思考和日記……都喂給它，就可以了。

在這個情況下，它就是你，甚至它比你自己還更接近你自己 —— 因為許許多多你可能已經忘卻了的記憶，它都能夠忠實地保留著，并依據一套算法完善自己的預測模型，做出更符合你內心和需求的選擇。

這樣，當我們有疑惑時，當我們需要搜尋信息時，當我們需要分析問題、做出判斷時，都可以參考它的意見。

試考慮一個最簡單的應用場景：你想找一部適合自己的電影。最傳統的做法，可能是通過你喜歡的演員、導演、流派去搜，查一查有哪些作品，然后看它們的簡介，看影評網站的評分，看別人的評論，挑出幾部試閱一下，看看能不能看下去……

有了智能算法，它可能會向我們推薦「你可能喜歡的電影」，但它推薦的依據，依然是簡單粗暴的「打標簽」。把你按照行為打上標簽，分析跟你同類型的人喜歡看什么內容，再把這些內容推給你。依然沒有辦法做到真正的「個性化」和「千人千面」。

而一旦有了一個完善的「內腦」，就可能會變成這樣：你閑來無事，向它提問：最近有沒有什么適合我看的電影？它會向你推薦一個清單。上面的內容來自哪里呢？來自它對你打過分的電影、讀過的小說、有感而發的想法、平時搜索的內容、甚至跟朋友聊天的信息……這些數據進行綜合分析之后，所推斷出的你的喜好。

它可能會告訴你：這部電影用到了你三年前偶然想到的一個點子，處理得非常好，有沒有興趣看一下？這部電影探討了一個議題，正好是你前段時間一直感興趣的，不妨參考一下……

再比如，你讀到一本書，做了一些筆記，AI 會自動告訴你：這個知識點跟你之前做過的這幾份筆記有內在的關聯性，也許能碰撞出一些火花，然后幫你把它們整合起來，呈現給你，方便你去思考加工。

又或者，你遇到一個問題，需要做出決策，詢問 AI 的建議。AI 會告訴你：根據你之前相似的經歷，以及你的思考、行動和結果，每個選擇對你的適配度是百分之多少，可能帶來什么后果，等等。

當然，要達到這種效果，目前的 AI 還有比較遙遠的距離，還有信息安全和隱私問題亟待解決。但我相信，這會是在不久的將來，AI 真正變得成熟之后，每個人能夠享受到的愿景。

那么，要想讓 AI 成為你的內腦，除了期待它進一步發展之外，我們還需要做些什么呢？

顯然，AI 也難為無米之炊：要讓 AI 能夠分析你，你必須有足夠的資料讓它分析。

因此，要想跟上未來時代 AI 的發展，不妨先從「記錄」這件小事開始。

你記錄下來的數據和信息越多，AI 能夠對你進行的分析也就越全面、越有效。

所以，我非常推薦大家日常養成隨時記錄的習慣，包括做筆記、記錄想法、寫日記、整理工作日志、項目復盤……這不僅僅能夠為自己留下更多的回憶，也是在不斷地積累自己的「信息資產」。

或許在未來，這些信息資產，就會成為你獨特的競爭優勢，借助 AI 這個「放大器」，將你的技能、經驗和思維放大，產生更多的效益和成果。

如果你還沒有建立記錄的習慣，不妨參考下面這些建議和方法，把自己的信息資產積累起來。

首先分享一個很重要的點：多凝聚自己的見解。

許多人做筆記的習慣，可能就是把看到的文章和資料儲存起來，一股腦放進自己的筆記軟件里，待需要的時候去搜索查詢。

這個做法在以前可能有用，但在將來，用處會越來越小。

為什么呢？很簡單，因為這正是 AI 的強項。AI 能夠接觸到互聯網上大量的信息，并且隨著發展，許多內容源在未來一定會接入 AI，只要提供 API，AI 就能鏈接到對應內容，直接進行 RAG 和檢索，比我們自己去儲存和檢索會高效得多。

所以，更有價值的筆記是什么呢？是對獲取到的信息進行咀嚼、消化和加工，形成屬于我們自己的觀點、思考和知識體系。

用 INKP 的體系來說，就是盡量多積累和完善 K，而不是追求收集 N。

這兩者的區別是什么呢？簡單來說，N 是我們收集起來的資料，而 K 是對這些資料進行加工處理之后，所凝聚形成的「自己的見解」。

打個比方：你可能會從許多書籍和課程里學到各種各樣的知識管理的方法，它們都是 N，是「外在的信息」；但當你把它們讀懂、學會了，并結合自己的實際情況和需求，把不同的方法、技巧和步驟融合到自己的流程里，形成一套屬于自己的做法，那么它就是你「自己的見解」。

再比如，關于一個有爭議的主題，你可能會看到許許多多不同的觀點、論據、說法……它們可能來自不同的角度，有自己的立場，也可能有所偏頗；而一旦你把它們整合起來，按照自己的理解和思路去篩選信息、對比吸收，最終自己得出一個觀點，這就是你自己的見解。

這套你自己的見解，來自于許多不同的「外在的信息」，但又不完全一樣，而是融入了你自己的思考、實踐和經驗，帶有濃厚的你的個人風格和色彩，是獨屬于你個人的東西。

單單只是積累「外在的信息」的話，AI 只能給你提供通用的內容，無法做到個性化。只有給 AI 輸入「自己的見解」，AI 才能真正了解你，給出更貼合你需求和實際情況的幫助。

那么，你就可以在「自己的見解」的基礎上，利用 AI 來進行主題學習，查漏補缺。就像一棵樹，從主干出發，不斷向外延伸枝葉，去觸及更多的領域和可能性。

如何凝聚「自己的見解」呢？一個最簡單的方法，就是寫幾百到一兩千字的小短文。

比如，你對一個問題感興趣，想把它弄明白。那么，就可以利用每天的業余時間，查閱資料、精讀內容、涂畫勾勒，記錄下重要的、有價值的信息。

然后，找一個時間，把你得到的這些信息整合起來，形成一個對這個問題的初步回答，把它寫下來。

這篇短文不是寫給別人看的，所以不用考慮可讀性和吸引力，而是要考慮能盡量高效、清晰地用自己的話，把自己對這個問題的看法和理解寫清楚，形成一個完整的觀點。

并且，這篇文章不是寫完就算了，而是先放在那邊，一旦你后面接觸到了更新的知識，或者發現里面的內容錯誤或過時，都可以不斷對其進行修改和增刪，讓它能夠更全面地反映你的思考和看法。

那么，這篇短文（以及你搜集到的資料和做下的記錄）結合在一起，就形成了一個 K，它就代表了你對于這個問題的「自己的見解」。

等你積累了許多這樣的 K，它們就構成了你對方方面面事物的看法，也就是你的知識體系。

在它們的基礎上，你再利用 AI 去學習、探索，就會發現：你不再會面對大量的內容而不知所措，而是能夠清晰地判斷：哪些是可靠的，哪些是不可靠的；哪些是我需要的，哪些是我不需要的；哪些能夠跟我已有的知識聯系起來，幫助我形成更有效的結論和方法……

換言之，你已經對這些信息預先做了一次加工處理，那么當你去篩選海量的信息時，就更容易做到心里有數。

這才是有價值的信息資產，它們塑造了你的品味、理念和思維。既讓 AI 能更好地了解你，也能讓你更好地使用 AI。

除此之外，下面這些內容，也是你可以考慮去記錄和積累的信息資產。

1. 日常備忘錄

每一天的日常生活和工作中，我們都會接觸到大量的信息，產生大量的想法，其中不少是可以為我們以后的生活和工作提供幫助的。但如果單單只是依靠大腦去記憶，那會相當不現實，很可能會讓大量有價值的信息溜走。

所以，不妨專門開一頁筆記，命名「備忘錄」，把它放在最容易接觸到的地方。無論你在做什么，只要覺得「這件事值得記下來」，就立刻用一句話或幾個關鍵詞，把它記下來。

主要可以包含這幾類信息：

• 腦海中突然閃過和涌起的念頭、想法、靈感；

• 一些需要記下來以備將來查詢的信息和細節；

• 任何你感興趣，可能會進一步研究的關鍵詞。

隨著日積月累，這頁備忘錄可能會非常長，可能會到幾萬字、幾十萬字。我一般是需要的時候直接搜索。但隨著 AI 的發展，這已經不再是問題了。相反，它的信息越多，能夠為你提供的幫助就越大。

2. 決策的過程

我們在生活中，一定會面臨大大小小的諸多決策。每當做出選擇時，我們也會經歷一系列的對比、權衡、判斷的過程，希望得到更好的結果。

但很少有人意識到：這個思考和決策的過程，其實也是一種很有用的信息資產。

一方面，我們的風格和偏好是基本穩定的。將決策的過程記錄、外化出來，有利于我們更好地了解自己，知道自己在決策時會更關注什么，同樣也更有利于 AI 了解我們，知道如何適配我們的風格。

另一方面，把決策的過程和結果放在一起對比，有利于從更長的視野去看待我們的決策，相當于對它做了一個復盤，掃清自己的盲區。

你可能會發現：原來有些我關注的點，其實沒那么重要；有些我擔憂的想法，原來只是杞人憂天；而有些我完全沒想到的地方，原來才是影響結果的關鍵……

這些，都可以作為給 AI 的輸入，讓它更好地理解我們的需求和情境，為我們新的決策提供建議。

3. 評價和態度

我有一個多年的習慣：對自己讀過的每一本書（包括小說），看過的每一部電影，做一個簡單的頁面，打一個評分，以及簡要地寫上我的評價，認為它好在哪里、不好在哪里。

在還沒有 AI 的時候，這個做法對我幫助很大。它可以讓我理清楚自己的審美和偏好，記錄下我在當時那一刻所關注的東西。同時，也可以讓我看到自己思維模式和關注點的轉變，比如選擇什么樣的內容來看，重視哪些方面的因素，如何理解它們的價值，等等。

它相當于一份人生檔案，把你每個不同階段的人生串聯了起來，讓你感受到「我的生命是連續的」，用過去充盈的回憶，為現在提供力量。

而等 AI 成熟了，它就能發揮出更大的作用。因為，它相當于人為給 AI 輸入了一個個性化的算法偏好，人為調整了每一個參數的權重。

那么，像我在前文提到的，讓 AI 真正為你量身定造，推薦符合你口味的電影、書籍、音樂……也許就不再是美好的期待，而能真正落地實現。

—— 閑聊時刻 ——

當然，要想實現文章里講到的「內腦」，目前的 AI 還力有未逮。可能需要再發生一次技術突破。

并且，還有許多問題需要解決。比如：

信息安全和隱私問題：如何確保當 AI 調用線上大模型或聯網時，不會將你的信息上傳出去。

本地算力問題：如果使用本地大模型，如何將所需的算力降低到讓普通用戶也能使用。

內容墻問題：許多有價值內容可能分散在不同的地方，存在技術上的障壁，如何讓 AI 能夠合規地接觸到它們。

以及 AI 進行內容分析和輸出的合規問題、跟用戶溝通的倫理問題……這些，都有待進一步規范。

但無論如何，我們總是可以為未來做一些準備，期待一切會更好。

你好，我是李睿秋Lachel

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