未来的你，需要你现在做的一件小小的事

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本文编号 250522

全文共有 4200 字

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我写过这么一段话：

不用太为 AI 的发展感到焦虑。现阶段，AI 还远远没有到能承载日常大多数工作的程度。而一旦它发展到足够成熟了，那么自然会有很多人站出来，帮我们去对它进行「产品化」—— 我们只要用好这些产品就可以了。

这本来就是一个健康的市场形态：有人站在最前沿去探索技术的边界和可能性，有人进行推广传播，有人将其产品化降低门槛、方便更多的人使用……各司其职，最终使得一项新技术完善落地。

我们要做的，就是去关注最新的产品动向，思考如何将它内化到已有的工作流里面，补充和完善我们的工作方式。

那么，作为一个普通人，如果我们只是想用AI来提高我们的工作效率，让它为我们所用，可以提前做一些什么准备呢？

今天的推送，我想跟你分享我对此的一些思考和观点。

2023年，ChatGPT 刚出来的时候，我分享过一个观点：

对每个普通用户来说，AI 最有价值的前景，一定不是用来生成一些通用而泛滥的文字，也不是用来对文章和书籍做信息浓缩，而是：基于每个人的信息资产和数据，对我们自己进行分析，成为我们每个人的「内脑」。

具体来说就是：通过微调，创造出一个专属于我们自己的人工智能 —— 只需要把我们所有的笔记，工作中产生的材料，平时的思考和日记……都喂给它，就可以了。

在这个情况下，它就是你，甚至它比你自己还更接近你自己 —— 因为许许多多你可能已经忘却了的记忆，它都能够忠实地保留着，并依据一套算法完善自己的预测模型，做出更符合你内心和需求的选择。

这样，当我们有疑惑时，当我们需要搜寻信息时，当我们需要分析问题、做出判断时，都可以参考它的意见。

试考虑一个最简单的应用场景：你想找一部适合自己的电影。最传统的做法，可能是通过你喜欢的演员、导演、流派去搜，查一查有哪些作品，然后看它们的简介，看影评网站的评分，看别人的评论，挑出几部试阅一下，看看能不能看下去……

有了智能算法，它可能会向我们推荐「你可能喜欢的电影」，但它推荐的依据，依然是简单粗暴的「打标签」。把你按照行为打上标签，分析跟你同类型的人喜欢看什么内容，再把这些内容推给你。依然没有办法做到真正的「个性化」和「千人千面」。

而一旦有了一个完善的「内脑」，就可能会变成这样：你闲来无事，向它提问：最近有没有什么适合我看的电影？它会向你推荐一个清单。上面的内容来自哪里呢？来自它对你打过分的电影、读过的小说、有感而发的想法、平时搜索的内容、甚至跟朋友聊天的信息……这些数据进行综合分析之后，所推断出的你的喜好。

它可能会告诉你：这部电影用到了你三年前偶然想到的一个点子，处理得非常好，有没有兴趣看一下？这部电影探讨了一个议题，正好是你前段时间一直感兴趣的，不妨参考一下……

再比如，你读到一本书，做了一些笔记，AI 会自动告诉你：这个知识点跟你之前做过的这几份笔记有内在的关联性，也许能碰撞出一些火花，然后帮你把它们整合起来，呈现给你，方便你去思考加工。

又或者，你遇到一个问题，需要做出决策，询问 AI 的建议。AI 会告诉你：根据你之前相似的经历，以及你的思考、行动和结果，每个选择对你的适配度是百分之多少，可能带来什么后果，等等。

当然，要达到这种效果，目前的 AI 还有比较遥远的距离，还有信息安全和隐私问题亟待解决。但我相信，这会是在不久的将来，AI 真正变得成熟之后，每个人能够享受到的愿景。

那么，要想让 AI 成为你的内脑，除了期待它进一步发展之外，我们还需要做些什么呢？

显然，AI 也难为无米之炊：要让 AI 能够分析你，你必须有足够的资料让它分析。

因此，要想跟上未来时代 AI 的发展，不妨先从「记录」这件小事开始。

你记录下来的数据和信息越多，AI 能够对你进行的分析也就越全面、越有效。

所以，我非常推荐大家日常养成随时记录的习惯，包括做笔记、记录想法、写日记、整理工作日志、项目复盘……这不仅仅能够为自己留下更多的回忆，也是在不断地积累自己的「信息资产」。

或许在未来，这些信息资产，就会成为你独特的竞争优势，借助 AI 这个「放大器」，将你的技能、经验和思维放大，产生更多的效益和成果。

如果你还没有建立记录的习惯，不妨参考下面这些建议和方法，把自己的信息资产积累起来。

首先分享一个很重要的点：多凝聚自己的见解。

许多人做笔记的习惯，可能就是把看到的文章和资料储存起来，一股脑放进自己的笔记软件里，待需要的时候去搜索查询。

这个做法在以前可能有用，但在将来，用处会越来越小。

为什么呢？很简单，因为这正是 AI 的强项。AI 能够接触到互联网上大量的信息，并且随着发展，许多内容源在未来一定会接入 AI，只要提供 API，AI 就能链接到对应内容，直接进行 RAG 和检索，比我们自己去储存和检索会高效得多。

所以，更有价值的笔记是什么呢？是对获取到的信息进行咀嚼、消化和加工，形成属于我们自己的观点、思考和知识体系。

用 INKP 的体系来说，就是尽量多积累和完善 K，而不是追求收集 N。

这两者的区别是什么呢？简单来说，N 是我们收集起来的资料，而 K 是对这些资料进行加工处理之后，所凝聚形成的「自己的见解」。

打个比方：你可能会从许多书籍和课程里学到各种各样的知识管理的方法，它们都是 N，是「外在的信息」；但当你把它们读懂、学会了，并结合自己的实际情况和需求，把不同的方法、技巧和步骤融合到自己的流程里，形成一套属于自己的做法，那么它就是你「自己的见解」。

再比如，关于一个有争议的主题，你可能会看到许许多多不同的观点、论据、说法……它们可能来自不同的角度，有自己的立场，也可能有所偏颇；而一旦你把它们整合起来，按照自己的理解和思路去筛选信息、对比吸收，最终自己得出一个观点，这就是你自己的见解。

这套你自己的见解，来自于许多不同的「外在的信息」，但又不完全一样，而是融入了你自己的思考、实践和经验，带有浓厚的你的个人风格和色彩，是独属于你个人的东西。

单单只是积累「外在的信息」的话，AI 只能给你提供通用的内容，无法做到个性化。只有给 AI 输入「自己的见解」，AI 才能真正了解你，给出更贴合你需求和实际情况的帮助。

那么，你就可以在「自己的见解」的基础上，利用 AI 来进行主题学习，查漏补缺。就像一棵树，从主干出发，不断向外延伸枝叶，去触及更多的领域和可能性。

如何凝聚「自己的见解」呢？一个最简单的方法，就是写几百到一两千字的小短文。

比如，你对一个问题感兴趣，想把它弄明白。那么，就可以利用每天的业余时间，查阅资料、精读内容、涂画勾勒，记录下重要的、有价值的信息。

然后，找一个时间，把你得到的这些信息整合起来，形成一个对这个问题的初步回答，把它写下来。

这篇短文不是写给别人看的，所以不用考虑可读性和吸引力，而是要考虑能尽量高效、清晰地用自己的话，把自己对这个问题的看法和理解写清楚，形成一个完整的观点。

并且，这篇文章不是写完就算了，而是先放在那边，一旦你后面接触到了更新的知识，或者发现里面的内容错误或过时，都可以不断对其进行修改和增删，让它能够更全面地反映你的思考和看法。

那么，这篇短文（以及你搜集到的资料和做下的记录）结合在一起，就形成了一个 K，它就代表了你对于这个问题的「自己的见解」。

等你积累了许多这样的 K，它们就构成了你对方方面面事物的看法，也就是你的知识体系。

在它们的基础上，你再利用 AI 去学习、探索，就会发现：你不再会面对大量的内容而不知所措，而是能够清晰地判断：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；哪些能够跟我已有的知识联系起来，帮助我形成更有效的结论和方法……

换言之，你已经对这些信息预先做了一次加工处理，那么当你去筛选海量的信息时，就更容易做到心里有数。

这才是有价值的信息资产，它们塑造了你的品味、理念和思维。既让 AI 能更好地了解你，也能让你更好地使用 AI。

除此之外，下面这些内容，也是你可以考虑去记录和积累的信息资产。

1. 日常备忘录

每一天的日常生活和工作中，我们都会接触到大量的信息，产生大量的想法，其中不少是可以为我们以后的生活和工作提供帮助的。但如果单单只是依靠大脑去记忆，那会相当不现实，很可能会让大量有价值的信息溜走。

所以，不妨专门开一页笔记，命名「备忘录」，把它放在最容易接触到的地方。无论你在做什么，只要觉得「这件事值得记下来」，就立刻用一句话或几个关键词，把它记下来。

主要可以包含这几类信息：

• 脑海中突然闪过和涌起的念头、想法、灵感；

• 一些需要记下来以备将来查询的信息和细节；

• 任何你感兴趣，可能会进一步研究的关键词。

随着日积月累，这页备忘录可能会非常长，可能会到几万字、几十万字。我一般是需要的时候直接搜索。但随着 AI 的发展，这已经不再是问题了。相反，它的信息越多，能够为你提供的帮助就越大。

2. 决策的过程

我们在生活中，一定会面临大大小小的诸多决策。每当做出选择时，我们也会经历一系列的对比、权衡、判断的过程，希望得到更好的结果。

但很少有人意识到：这个思考和决策的过程，其实也是一种很有用的信息资产。

一方面，我们的风格和偏好是基本稳定的。将决策的过程记录、外化出来，有利于我们更好地了解自己，知道自己在决策时会更关注什么，同样也更有利于 AI 了解我们，知道如何适配我们的风格。

另一方面，把决策的过程和结果放在一起对比，有利于从更长的视野去看待我们的决策，相当于对它做了一个复盘，扫清自己的盲区。

你可能会发现：原来有些我关注的点，其实没那么重要；有些我担忧的想法，原来只是杞人忧天；而有些我完全没想到的地方，原来才是影响结果的关键……

这些，都可以作为给 AI 的输入，让它更好地理解我们的需求和情境，为我们新的决策提供建议。

3. 评价和态度

我有一个多年的习惯：对自己读过的每一本书（包括小说），看过的每一部电影，做一个简单的页面，打一个评分，以及简要地写上我的评价，认为它好在哪里、不好在哪里。

在还没有 AI 的时候，这个做法对我帮助很大。它可以让我理清楚自己的审美和偏好，记录下我在当时那一刻所关注的东西。同时，也可以让我看到自己思维模式和关注点的转变，比如选择什么样的内容来看，重视哪些方面的因素，如何理解它们的价值，等等。

它相当于一份人生档案，把你每个不同阶段的人生串联了起来，让你感受到「我的生命是连续的」，用过去充盈的回忆，为现在提供力量。

而等 AI 成熟了，它就能发挥出更大的作用。因为，它相当于人为给 AI 输入了一个个性化的算法偏好，人为调整了每一个参数的权重。

那么，像我在前文提到的，让 AI 真正为你量身定造，推荐符合你口味的电影、书籍、音乐……也许就不再是美好的期待，而能真正落地实现。

—— 闲聊时刻 ——

当然，要想实现文章里讲到的「内脑」，目前的 AI 还力有未逮。可能需要再发生一次技术突破。

并且，还有许多问题需要解决。比如：

信息安全和隐私问题：如何确保当 AI 调用线上大模型或联网时，不会将你的信息上传出去。

本地算力问题：如果使用本地大模型，如何将所需的算力降低到让普通用户也能使用。

内容墙问题：许多有价值内容可能分散在不同的地方，存在技术上的障壁，如何让 AI 能够合规地接触到它们。

以及 AI 进行内容分析和输出的合规问题、跟用户沟通的伦理问题……这些，都有待进一步规范。

但无论如何，我们总是可以为未来做一些准备，期待一切会更好。