AI 降臨 —— 個(gè)人筆記的黃昏？
人的記憶是脆弱的。因此，個(gè)人筆記成為了我們構(gòu)建第二大腦和進(jìn)行知識(shí)管理的重要手段。然而，人工智能的崛起，無(wú)疑改變了我們處理信息和知識(shí)的方式。作為一名長(zhǎng)期關(guān)注筆記方法論和 AI 軟件的「效率成癮者」和「軟件發(fā)燒友」，我深感此次變革的影響。在以 ChatGPT 為首的 AI 工具到來(lái)后，我曾經(jīng)一度想放棄筆記，找不到繼續(xù)堅(jiān)持記筆記的理由。潛意識(shí)中，我認(rèn)為記筆記這件事的定位已經(jīng)在這個(gè)時(shí)代發(fā)生了變化，而我的思維和習(xí)慣還沒(méi)有適應(yīng)這樣的變化，十分困惑：
在人工智能（AI）的背景下，我們以前采取的筆記策略是否仍然有效？我們的知識(shí)圖譜，雙向鏈接，以及那些精心制作的「第二大腦」又該何去何從？舊的筆記模式：礦工采礦
(相關(guān)資料圖)
之前，我們的學(xué)習(xí)方式很像礦工在挖掘?qū)氋F的礦石。我們就像他們深入礦山，耐心挖掘，找到寶貴的礦石，然后將其提煉成有價(jià)值的財(cái)富一樣，我們通過(guò)閱讀和學(xué)習(xí)，從海量知識(shí)中發(fā)掘、篩選，并最終形成屬于自己的知識(shí)體系。我們的腦海是那座富饒的礦山，筆記就是我們的礦工工具，雙鏈?zhǔn)俏覀冇糜趯ふ抑R(shí)礦藏的地圖，而新知識(shí)就像古老的礦工在未知的山洞中艱難探索中發(fā)現(xiàn)的一塊金礦。
選址：尋找知識(shí)
和礦工為工地選址，尋找價(jià)值巨大的礦山一樣，我們?cè)谥R(shí)海洋中尋找自己感興趣或者有用的領(lǐng)域。這個(gè)過(guò)程涉及到的是在大量的知識(shí)中，我們需要找到哪些是我們真正需要的。在這個(gè)階段，我們需要閱讀大量的書籍，文章，網(wǎng)頁(yè)，聽講座，親身實(shí)踐，才能從互聯(lián)網(wǎng)無(wú)盡的內(nèi)容中找到有價(jià)值的「礦山」。
勘探：快速閱讀和概括
這就像尋找黃金礦脈，一旦找到「礦山」，我們就要進(jìn)行勘探，找到黃金礦脈，確定最佳挖掘方向和路徑。這相當(dāng)于我們搜索和篩選相關(guān)資料的過(guò)程。當(dāng)我們學(xué)習(xí)新主題時(shí)，我們通常會(huì)從最基礎(chǔ)、最表層的內(nèi)容入手，使用搜索引擎或查閱百科全書等工具進(jìn)行第一步挖掘，先確定這個(gè)領(lǐng)域的基本概念和框架，摸清屬于這座山的「礦脈」。但我們往往不知道從哪里入手，也不確定學(xué)習(xí)的方向。學(xué)習(xí)路徑極不系統(tǒng)，難以把握全貌。
開挖：摘錄和記錄
通過(guò)對(duì)整個(gè)領(lǐng)域的宏觀了解，我們找到了最為合適的切入口。然后，我們使用筆記軟件（例如 Notion、Evernote、Roam Research 等）作為我們的工具，記錄自己的想法，摘錄和記錄重要的信息，就像挖掘黃金礦脈一樣，搜集有價(jià)值的「礦石」。我們把這些「礦石」存儲(chǔ)在自己的「背簍」中，以便日后檢索和使用。但這樣的挖掘效率低下，重復(fù)性強(qiáng)。我們會(huì)反復(fù)整理相似內(nèi)容，但收獲有限。
篩選：組織和連接
如同礦工篩選出有價(jià)值的礦石，我們也需要對(duì)知識(shí)進(jìn)行分類和處理，去除雜質(zhì)，將有價(jià)值的內(nèi)容留下。在這個(gè)階段，我們需要通過(guò)筆記軟件的標(biāo)簽、雙鏈等功能，以及「卡片筆記」「PARA」等筆記方法論來(lái)整理知識(shí)，建立知識(shí)體系，將我們學(xué)到的知識(shí)變得更加結(jié)構(gòu)化，更加易于理解和應(yīng)用。這個(gè)過(guò)程需要我們的大腦去分析和判斷信息的重要性和相關(guān)性，就像礦工辨別礦石的價(jià)值一樣。我們會(huì)在這個(gè)過(guò)程中獲得大量碎片化的知識(shí)點(diǎn)，但難以進(jìn)行有效整合。
提煉：形成新理解和洞察
最后一步是提煉，就像礦工將原礦提煉成純凈的金屬一樣。我們需要將知識(shí)內(nèi)化，使其成為我們自己的知識(shí)。這個(gè)過(guò)程需要我們?nèi)ニ伎?、去?shí)踐，或者和別人交流，從而形成自己的見解，將知識(shí)與知識(shí)間建立聯(lián)想類的雙鏈，形成思維的結(jié)晶。然而，我們構(gòu)建的外部知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，不如大腦中的神經(jīng)連接般系統(tǒng)全面。信息檢索不便，而且容易遺忘。
AI 時(shí)代的筆記模式：機(jī)器采礦
在 AI 到來(lái)之后，回顧自己「引以為豪」 的整個(gè)學(xué)習(xí)的工作流，才發(fā)現(xiàn)它顯得多么原始和低效。就像采礦一樣，這過(guò)程低效又勞力密集。而且，知識(shí)的建立和提煉過(guò)程受限于個(gè)人的時(shí)間和精力。更重要的是，處理日益增長(zhǎng)的信息和知識(shí)成為一大難題。每天我們都面對(duì)海量的新信息，用傳統(tǒng)方法處理簡(jiǎn)直難上加難。
然而，AI 工具的出現(xiàn)，讓知識(shí)的獲取和管理變得更為便捷和高效。就像工業(yè)革命引入先進(jìn)的采礦機(jī)器一樣，AI 可以快速深入礦山，大規(guī)模挖掘，提高礦石的獲取效率。
在「選址」階段，AI 猶如一位十分熟悉地理的「當(dāng)?shù)厝?/strong>」，直接給我們指明礦山所在的位置?？梢愿悄艿赝ㄟ^(guò)我們搜索的語(yǔ)義來(lái)幫助我們迅速找到感興趣的領(lǐng)域，甚至給出深入探索的建議。例如集成了 GPT 能力的 New Bing 就一定程度上撼動(dòng)了 Google 在搜索領(lǐng)域的霸主地位。在「勘探」階段，AI 由于吸收了互聯(lián)網(wǎng)上的大部分內(nèi)容，可以從十分宏觀角度整理一個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，幫助我們快速得到這個(gè)領(lǐng)域的概覽以及最重要的參考資料。就像直接提供一張礦山的「藏寶圖」，我們可以直達(dá)寶貴知識(shí)，不必自己試錯(cuò)探索。在「開挖」階段，AI 就像一臺(tái)大型的「自動(dòng)挖掘機(jī)」，可以幫我們進(jìn)行快速且大量的挖掘。例如，GPT-4 等模型能夠從大量信息中快速提取有用的知識(shí)，極大地提高了我們獲取知識(shí)的效率。這些工具可以自動(dòng)讀取，理解，和總結(jié)文本，極大地節(jié)省了我們的時(shí)間。在「篩選」階段，AI 可以基于我們的喜好，自動(dòng)篩選出對(duì)我們最有價(jià)值的信息，就像挖掘機(jī)自動(dòng)分離礦石和雜質(zhì)一樣。AI 通過(guò) embedding 等技術(shù)，使我們無(wú)需手動(dòng)建立復(fù)雜的雙鏈，而能自動(dòng)進(jìn)行內(nèi)容關(guān)聯(lián)和推理。我們可以快速在龐大的信息庫(kù)中找到語(yǔ)義上最合適的內(nèi)容，幫助我們分類知識(shí)，節(jié)省整理時(shí)間，以最易理解和記憶的形式轉(zhuǎn)化知識(shí)。在「提煉」階段，AI 可以像熔爐一般，幫我們將內(nèi)容進(jìn)行提純。它可以通過(guò)對(duì)話的方式，幫助我們從各個(gè)角度深入理解知識(shí)，解答我們的疑惑，從而輔助我們形成自己的見解和洞察。
現(xiàn)在，我們可以更加方便地進(jìn)行知識(shí)的整理和管理，無(wú)需手動(dòng)去建立復(fù)雜的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)，AI 也能更好地進(jìn)行內(nèi)容的結(jié)構(gòu)化，減少我們對(duì)信息的過(guò)度索引和重復(fù)整理。而這一切恰恰都是我之前需要花費(fèi)大量時(shí)間和精力去做的事情。
AI 時(shí)代，筆記對(duì)于我們到底意味著什么？
我曾經(jīng)花費(fèi)了大量的時(shí)間和精力去磨煉自己的筆記能力和技巧，就像礦工們細(xì)心打磨工具，學(xué)習(xí)挖礦技巧一樣。然而，當(dāng)我看到 AI 能夠輕松高質(zhì)量地完成這些工作時(shí)，我感覺(jué)前功盡棄，就像我繪制了一張礦產(chǎn)圖（筆記的星鏈圖），卻發(fā)現(xiàn) AI 直接給了我一張更細(xì)致、更合理、范圍更廣的藏寶圖。那些曾經(jīng)引以為傲的筆記工具和技能似乎變得不再那么重要。在這樣的「降維打擊」下，我第一次對(duì)自己之前的筆記方法產(chǎn)生了懷疑——我之前付出的努力都白費(fèi)了嗎？筆記會(huì)被 AI 所取代嗎？
潮水退去，才發(fā)現(xiàn)沒(méi)那么需要「知識(shí)管理」
AI 時(shí)代的到來(lái)，將我對(duì)筆記的狂熱逐漸澆滅。對(duì)比我在各種卡片、雙鏈中投入的時(shí)間，以及它真正對(duì)我產(chǎn)生的幫助，似乎真的不是那么必要。大部分時(shí)間下，我只是在沉迷在一個(gè)叫做「建立第二大腦」的游戲中，為了記筆記而記筆記，被工具奴役了。
這時(shí)候突然想起一個(gè)梗圖：
在 AI 工具到來(lái)之前，對(duì)于筆記軟件的必要性的爭(zhēng)議就已經(jīng)存在了很久了。中間的絕大部分人都糾結(jié)于如何建立自己的筆記系統(tǒng)，除了智商最高和最低的人。智商高的人擅長(zhǎng)知識(shí)的內(nèi)化，相當(dāng)于腦子里自帶一個(gè)知識(shí)管理系統(tǒng)，只需要記錄一些簡(jiǎn)單的筆記。而普通人并沒(méi)有如此強(qiáng)大的腦子，所以只能寄希望于一些筆記軟件，來(lái)幫助自己建立「第二大腦」，來(lái)完成知識(shí)管理。這時(shí)候我突然理解了，我之所以感到這么挫敗，就是因?yàn)閭€(gè)人的知識(shí)管理能力在 AI 的面前顯得那么不值一提。如果說(shuō)不平衡的知識(shí)管理能力是導(dǎo)致這種分布的原因，那么 AI 的介入正好能夠基本抹平這個(gè)不均衡。筆記軟件的重要性將會(huì)被一定程度削弱。得益于 AI 的輔助，大多數(shù)普通人也能擁有一個(gè)智能化的知識(shí)管理系統(tǒng)，協(xié)助他們整理和查找知識(shí)。人們?cè)谥R(shí)管理方面的差異會(huì)越來(lái)越微小，最后所有人只需要一個(gè)極其簡(jiǎn)單的筆記軟件，可以非常輕易地記錄和尋找知識(shí)。
筆記的核心在于思維的閃光
那這是否意味著各種基于雙向鏈接、知識(shí)圖譜的軟件都會(huì)消失？我認(rèn)為不會(huì)。因?yàn)榫拖駲C(jī)器采礦并不能完全取代人力，AI 也無(wú)法完全取代我們的學(xué)習(xí)和思考。筆記軟件中的雙鏈不僅能幫助我們建立客觀類似知識(shí)的關(guān)聯(lián)，還包括了一些表面不相關(guān)但主觀上相關(guān)的知識(shí)（理解、洞察和感悟）。這些思維的閃光才是筆記的核心，也是 AI 所無(wú)法復(fù)制和達(dá)到的。
我們可以發(fā)現(xiàn)，目前雖然 AI 已經(jīng)能夠進(jìn)行總結(jié)和分類，但它生成內(nèi)容的能力還比較差。寫出的內(nèi)容都十分「白開水」，寬泛而寡淡。正如我特別喜歡的一個(gè)比喻所說(shuō)：
ChatGPT 就是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的模糊 JPEG?！?Ted Chiang
AI 生成的內(nèi)容本質(zhì)上是一張對(duì)互聯(lián)網(wǎng)已有內(nèi)容進(jìn)行高度壓縮后的圖片。這就注定了它的內(nèi)容是十分模糊，丟失了許多細(xì)節(jié)，不銳利的。而那些主觀上洞察，往往是一些足夠銳利，能戳破我們固化的思維的新想法，這便是 AI 所無(wú)法替代的。
例如，當(dāng)我看到一則關(guān)于 AI 產(chǎn)品爆火的新聞時(shí)，它使我聯(lián)想到了過(guò)去讀到的另一篇分析用戶增長(zhǎng)原因的文章。這啟發(fā)我對(duì)產(chǎn)品交互上的引導(dǎo)手段有了新的想法。我會(huì)將這一關(guān)鍵洞察記錄下來(lái)，與之建立關(guān)聯(lián)。
因此，我們可以用 AI 來(lái)獲取一些現(xiàn)存的信息，來(lái)激發(fā)我們的思考。但不能讓 AI 來(lái)完全替代自己進(jìn)行分析和思考，這樣只會(huì)讓自己的思維越來(lái)越懶惰和固化，無(wú)法創(chuàng)作出原創(chuàng)性的內(nèi)容。
所以，我認(rèn)為 AI 能夠取代筆記軟件中一些被動(dòng)的、客觀的知識(shí)整理功能，但主動(dòng)的思考和洞察相關(guān)功能不會(huì)被取代，還是需要我們自己來(lái)完成。AI 能夠讓我們從機(jī)械的知識(shí)總結(jié)、整理中解脫出來(lái)，回歸筆記系統(tǒng)的本質(zhì)——記錄思考，產(chǎn)生靈感。
擁抱 AI 時(shí)代，轉(zhuǎn)變筆記工作流
正如過(guò)去的工業(yè)革命一樣，我們需要接受這個(gè)新的現(xiàn)實(shí)，并找出適應(yīng)它的方法。在 AI 的時(shí)代，我們需要轉(zhuǎn)變之前的筆記工作流，并將新技術(shù)與過(guò)去的成果結(jié)合起來(lái)。
現(xiàn)在，我把筆記的功能拆分為兩個(gè)部分：客觀筆記和主觀筆記。
客觀筆記由 AI 承擔(dān)：如人名、引文鏈接、文章摘要等，這類客觀鏈接和知識(shí)整理的機(jī)械工作交給 AI，可以節(jié)省我們的時(shí)間和精力。主觀筆記仍需自己：如一個(gè)筆記引發(fā)的靈感，兩個(gè)筆記之間的聯(lián)想與洞察等。這些主觀的洞察需要我們進(jìn)行思考，AI 難以復(fù)制這個(gè)過(guò)程。因此，我們可以把更多的時(shí)間和精力專注于領(lǐng)悟和靈感記錄方面。做自己知識(shí)系統(tǒng)的「礦山主」
根據(jù)這個(gè)策略，我利用 AI 的能力，把自己的「采礦」筆記工作流進(jìn)行了升級(jí)。主要將前面的相對(duì)客觀的工作用各種 AI 工具進(jìn)行替代。現(xiàn)在，我可以像「礦山主」一樣，坐在后面動(dòng)動(dòng)腦子即可。
選址：尋找方向
在選址階段，最大的難點(diǎn)在于我們往往不知道從哪里入手，也不確定學(xué)習(xí)的方向。因此，我主要利用一些集成了 AI 能力的搜索引擎來(lái)幫助自己快速定位具體的領(lǐng)域，以及我想要探索的方向。
New Bing 搜索以前，我們只能通過(guò)類似于「關(guān)鍵詞匹配」的方式來(lái)找到表面相關(guān)的內(nèi)容，然后再?gòu)闹袑ふ疑疃认嚓P(guān)的內(nèi)容。然而，往往我們并不知道應(yīng)該用哪一個(gè)關(guān)鍵詞來(lái)查找（不常用的近義詞，或是一些外行人才使用的表達(dá)），這就導(dǎo)致我們和想要的內(nèi)容擦肩而過(guò)。
現(xiàn)在，通過(guò)基于 GPT 的 New Bing，我可以不用那么在意自己的關(guān)鍵詞十分那么「完美」和「專業(yè)」了。因?yàn)樗芡ㄟ^(guò)分析我的語(yǔ)義來(lái)找到最有關(guān)的內(nèi)容，也能通過(guò)多輪的對(duì)話來(lái)修正自己的 prompt，這大大地節(jié)省了我的檢索成本。
Metaphor 搜索此外，Metaphor 也是一個(gè)基于 AI 的搜索引擎。在給定的 prompt 下，它可以找到最有可能與該 prompt 類似的鏈接。通過(guò)它，我就能通過(guò)自然語(yǔ)言的描述，找到我最需要的學(xué)習(xí)資源和高質(zhì)量?jī)?nèi)容。相比于 New Bing，Metaphor 更適合我在有更細(xì)致的查找傾向時(shí)使用，并且有時(shí)候能找到一些相對(duì)冷門但與我想要的內(nèi)容非常相關(guān)的網(wǎng)站，給我?guī)?lái)一些驚喜。
勘探：快速入門和概括
俗話說(shuō)：「師傅領(lǐng)進(jìn)門，修行在個(gè)人」。但我們?cè)诖蠖鄶?shù)的時(shí)候，是沒(méi)有一個(gè)師傅的角色來(lái)引領(lǐng)我們?nèi)腴T的。我之前總是會(huì)去找一些教程或分享，沿著這些過(guò)來(lái)人的路走。但一個(gè)人的視野還是有限，他們走的路不一定是十分合理的，往往走到一半才發(fā)現(xiàn)他們的目的和自己的不一致，或者他們走的路也是錯(cuò)的。
那么，既然 AI 有著我們無(wú)法比擬的知識(shí)廣度，它才是那個(gè)最好的引路人啊。所以，在這個(gè)階段，我主要利用 AI 的計(jì)劃和信息搜集能力，來(lái)幫自己量身定制一個(gè)學(xué)習(xí)計(jì)劃。
aomni類似于 AI Agent 的應(yīng)用 aomni，就像一個(gè)導(dǎo)師或者學(xué)長(zhǎng)一樣，為我制定出十分詳盡的學(xué)習(xí)計(jì)劃，幫助我完成一個(gè)領(lǐng)域的調(diào)研。通過(guò)它幫我找到的重點(diǎn)論文，文章，我閱讀的內(nèi)容可以十分精簡(jiǎn)。此外，它還會(huì)給我一些額外的「叮囑」，例如工具的使用、社區(qū)和后續(xù)持續(xù)關(guān)注的策略等。
開挖：摘錄和記錄
對(duì)于我們?nèi)祟惗裕瑥默F(xiàn)有文段中摘錄和記錄總結(jié)是一項(xiàng)十分困難和緩慢的任務(wù)，但對(duì)于 AI 來(lái)說(shuō)卻是小菜一碟。這一部分也是 AI 領(lǐng)域發(fā)展最快，最成熟的功能了。各類筆記和閱讀軟件已經(jīng)將這樣的功能整合到自己的產(chǎn)品中，讓我們可以輕松地進(jìn)行檢視閱讀，快速了解文章的核心內(nèi)容。
Readwise Reader AI 助手自動(dòng)在側(cè)邊欄生成總結(jié)其中，Readwise Reader 的 Ghostreader 是我用得最多的 AI 功能之一。因?yàn)槲业耐涎影Y，之前收藏的文章已經(jīng)囤積在我的閱讀器里很久了。有了這個(gè)功能之后，我不用再一個(gè)字一個(gè)字地去閱讀，而是可以依靠 AI 來(lái)輔助我進(jìn)行閱讀，快速了解文章的要點(diǎn)，從而決定是否深入閱讀。
Claude 2此外，我最近還發(fā)現(xiàn)了 Claude 2。得益于它長(zhǎng)達(dá) 100k 的上下文，我可以直接把一篇論文甚至一些短篇書籍丟進(jìn)去，幾秒內(nèi)就能獲得質(zhì)量相當(dāng)高的總結(jié)。沒(méi)想到幾年前還被我們嘲笑的「量子速讀」，如今在 Claude 上真真切切地得以實(shí)現(xiàn)了。
篩選：組織和連接
知識(shí)的篩選和組織，和礦石的篩選類似，有著一定的評(píng)判方式和整理框架。而我之前的筆記方法論終于在這個(gè)階段派上了用場(chǎng)。
筆記規(guī)則的 prompt 模板利用 ChatGPT 強(qiáng)大的 prompt 理解能力，我們可以將自己寫筆記的方法論整理為文字規(guī)則，告訴 GPT，讓它像一個(gè)機(jī)器一般，將我們后續(xù)喂給它的所有內(nèi)容都以相同的方法來(lái)進(jìn)行格式的轉(zhuǎn)化。
例如，在這樣的規(guī)則之上，我將最近在閱讀中收藏的一段文字喂給它，它便自動(dòng)根據(jù)規(guī)則將內(nèi)容轉(zhuǎn)化為了 Markdown 格式，我可以簡(jiǎn)單的復(fù)制粘貼，就能將內(nèi)容整理到自己的筆記軟件中。
GPT 生成的 Markdown 格式筆記直接粘貼進(jìn)筆記軟件中提煉：形成新理解和洞察如果說(shuō)前面的相對(duì)機(jī)械和被動(dòng)的筆記操作，AI 都能基本勝任。那么到了知識(shí)的提煉和洞察的產(chǎn)生階段，就是需要我們主動(dòng)思考的時(shí)候了。前面提到過(guò)，AI 生成的內(nèi)容是抽象而模糊的。之前的所有工作都是為了筆記的提效，那么 AI 生成內(nèi)容中的模糊我們是可以接受的。但如果想要形成真正的思維結(jié)晶，就需要我們將這些內(nèi)容融入進(jìn)我們的認(rèn)知和記憶中，與我們?cè)械挠^點(diǎn)進(jìn)行碰撞和輸出。
而在這個(gè)過(guò)程中，AI 最理想的角色便是一位傾聽者。聆聽我們的觀點(diǎn)，并給我們一些相關(guān)的引導(dǎo)和啟示，讓我們?cè)谟^點(diǎn)的輸出中提煉出自己的理解。
Pi.ai比如，Pi.ai 是目前最匹配我對(duì) AI 靈感助手想象的產(chǎn)品。不同于 ChatGPT 的客觀與冰冷，它的談吐十分優(yōu)雅，人設(shè)十分討喜。整個(gè)界面的交互也十分舒緩和自然。真的會(huì)有一種和好朋友促膝長(zhǎng)談的既視感。而且，它會(huì)在每段話后拋出一個(gè)問(wèn)題，吸引著我不斷地和它交流。
每當(dāng)我對(duì)于一個(gè)觀點(diǎn)有一定看法之后，我就會(huì)進(jìn)入「幫我想清楚某件事」的模式，和它對(duì)對(duì)話。根據(jù)它提出的問(wèn)題，不斷拋出自己的想法，逐漸深入問(wèn)題的本質(zhì)，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)于這個(gè)主題的頓悟。
通過(guò)這種上面這個(gè)工作流，我將低效的，自己不擅長(zhǎng)的總結(jié)、分類、整理、檢索等工作交給 AI。把自己更多的時(shí)間和精力，用在深度學(xué)習(xí)和理解新知識(shí)，產(chǎn)生新的想法和見解上。不再被拘泥于筆記的工作流和方法論，不再被筆記所奴役。而是利用筆記和 AI 的能力，讓我更能抓住那些珍貴靈感瞬間。終于，我完成了由「礦工」到「礦山主」的轉(zhuǎn)變。
未來(lái)：與 AI 共生
在過(guò)去的幾個(gè)月中，「AI 取代論」不絕于耳。但似乎對(duì)于大部分人而言，工作和生活幾乎沒(méi)有什么變化。我認(rèn)為，筆記軟件也是一樣的。AI 不會(huì)完全取代任何東西。它只會(huì)逐漸融入我們?cè)械墓ぷ髁髦?，將其中低效、機(jī)械的部分取代。而那些無(wú)法被 AI 取代的，才是這些事的本質(zhì)所在，才是礦石中提煉出來(lái)的真金白銀。
所以，我認(rèn)為沒(méi)必要敵視 AI，擔(dān)心它會(huì)如何取代什么。不妨嘗試擁抱 AI，與 AI 共生，發(fā)揮它的特點(diǎn)，了解它的局限，同時(shí)保持我們自身的創(chuàng)造力。這樣，才能盡可能地享受 AI 帶來(lái)的便利，讓舊有的工作流煥發(fā)出新的生機(jī)。
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