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技术为何无法帮助我们思考?从笔记软件的局限性谈起

日期: 来源:36氪收集编辑:36氪

AI能改变这一点吗?


编者按:在数字化时代,笔记应用已经成为我们日常工作和学习中不可或缺的工具。然而,这些应用往往只是帮助我们存储信息,却无法帮助我们产生新的见解。本文作者认为,笔记应用的局限性在于它们的设计初衷是存储,而不是激发洞见。而人工智能的出现,可能为笔记应用带来质的变化,让我们能够更有效地组织和利用信息,从而产生新的想法和见解。


今天,让我们暂时抛开新闻热点,把注意力转向我深感兴趣,但很少写到的一个话题:生产力软件平台。多年来,软件工具一直承诺能让我们的工作生活更轻松。然而,在一个至关重要的方面——提升思维能力方面,似乎并没有取得多大进展。


与此同时,生成式人工智能的出现,可能让工具的能力更加强大,但也可能最终只是另一个海市蜃楼。

为了理解问题出在哪里,我想把重点放在普通的笔记应用上:对许多人来说,笔记软件是思考开始的地方。


1.

本周早些时候,我读了一篇关于农民的报道。《华尔街日报》上贝尔·林的标题为“美国农民被数据困住”的报道。我心想:我和农民一样!然后我读了那篇文章。


过去的十年里,美国农民们获得了各种各样的软件工具,来分析和管理农作物。然而,总体而言,农民使用的软件越多,他们就越发现自己被这些工具收集的数据所淹没。“我们收集了如此多的数据,以至于你几乎无法分析所有这些数据,”一位农民告诉《华尔街日报》。


作为一名记者,我从未像现在这样收集了如此多的数据。现在我每天浏览四五个基于文本的社交媒体信息流,寻找新闻和有思想的对话。arXiv和预印本的日益流行,让我手头积累了一堆研究资料,永远无法读完。书稿在我家里堆积如山。


Notion App截图

与此同时,我整天都在浏览互联网。我把那些可能适合发表的文章保存到生产力平台Notion的数据库中。我的会员通讯中的每个链接都存储在那里,有时还附有全文。


总的来说,这些资料为我提供了丰富的资源,远比任何记者在15年前能轻易接触到的要多。


然而,大多数时候我发现自己面临和农民一样的问题:手头的信息太多,以至于我感到无所适从。


2.

解决数据瘫痪的一个方法是做笔记。作为一名记者,我当然一直都在做笔记。几年前,我认为我们在笔记方面取得了一些真正的突破,并越来越相信这些工具不仅可以记录我的写作,还可以提高我的思维质量。


这个突破性的工具就是Roam Research。2021年,我写过使用这款基于订阅的软件的体验,Roam Research对知识工作有两个关键的洞见。其中一个是使专业的笔记工作更像是在写日记。每天创建一个新的笔记,标上日期,是一个很好的收集瞬时思考的方法。这些思考可以作为深入思考的跳板。


第二个洞见被笔记爱好者称为“双向链接”。标准链接(在互联网上常见的那些)只能单向链接——从一个页面到另一个页面。在笔记应用中,双向链接将两个页面连接在一起。这让你可以为任何概念添加反向链接,比如一家很重要的公司,或者你思考中的一个概念,然后让你随意浏览你收集的与该概念相关的所有内容。


Roam的解释双向链接概念的图示

从一个层面来说,这与给笔记添加标签没有太大不同。但标签更侧重于搜索查找。而双向链接,让你可以在某一笔记页面浏览包含同一链接的其他笔记,这种方式更侧重于浏览和重新发现相关内容。


一开始,我全身心投入到这种关联性的笔记方式中。我会收集与想探索的概念相关的链接(例如,“互联网使信息传播过快”,或者社交网络和极端化的问题)。当我与某个人进行有趣的对话时,我会将笔记添加到我为他们创建的个人页面上。每周几次,我会重新回顾那些笔记。


我等待着灵光乍现。


可是等来等去,什么新领悟也没有。


我对基于概念、链接的笔记方法热情逐渐减退。Roam软件的更新也放缓至龟速,我转而尝试了一个轻量级的免费软件,即Obsidian。然而,Obsidian的简洁朴素设计渐渐开始让我感到厌倦,最终我转投了用户界面更加精致的Mem。(这些应用程序都支持以Markdown格式导出笔记,所以软件的迁移相对顺利。)


我继续每天保持日常记录,有时突然产生脱离日常记录,专注于修订和提炼某一概念笔记的冲动。


但是Roam最初的承诺——通过帮助我建立知识库和发现新思想,来改善我的思维,这个诱人的承诺完全落空了。


3.

对这些情况的一个解释是软件本身存在问题:纯粹依靠日常记录和双向链接,未必能产生我们曾经期望的那种效果。


但也有另一种解释:软件之所以难以奏效,主要原因可能不在于它本身,而在于互联网每天给我们无穷无尽的干扰。


毕竟,笔记并不是在真空中进行的。它发生在你的电脑上,旁边有电子邮件、办公软件、群聊、短消息以及各种社交网络。在这个时代,我们在这些应用之间来回切换,我们建立知识和联系的能力受到了永久性的挑战,我们试图多任务处理的努力最终可能是徒劳无益的。


艾茨拉·克莱因(Ezra Klein)在《纽约时报》上对这种情况写了一篇非常棒的文章:


加州大学尔湾分校的信息科学教授罗丽亚·马克,也是《注意力跨度》(Attention Span)一书的作者,她从2004年开始研究人们使用电脑的方式。人们在同一个界面上停留的平均时间是2.5分钟。“我感到震惊,”她告诉我。“那比我想象的要糟糕得多。”但这只是个开始。到了2012年,马克和她的同事发现人们完成单一任务的平均时间已经降到75秒了。现在,这个时间已经降低到约47秒左右了。


这对人类认知水平来说是巨大的考验。同时进行多个任务基本上就是一个谎言。我们一次只能专注于一件事。马克说:“就像我们在脑海中有一个白板,如果我在做一项任务,我会在那个白板书写所有我需要的信息。如果我切换到电子邮件,我必须在脑海中擦干净那个白板,并写下我需要处理电子邮件的所有信息,就像在真正的白板上一样,脑中可能残留之前的痕迹,还在想此前处理的事情。”这说明频繁切换带来的认知负担很大。


读到这段文字后,我第一个想法是,我似乎很少在电脑上的一个界面停留超过47秒,而不至少瞄一眼其他窗口。(我购买了一台38英寸的宽屏显示器,目的就是可以同时浏览多个窗口。当时我理解这是提高我的工作效率的工具。)


我的第二个想法是,如果你真的想做好笔记,首先必须把自己的头脑从这种状态中抽离出来。


4.

克莱因的文章从观察到的事实出发,即如今的生产力增长水平只有上世纪50年代和60年代的一半。他写道,互联网的出现曾经短暂地加快了生产力的提升,但我们越是盯着屏幕,我们生产力改善的速度就越慢。他担心人工智能对经济会产生类似的影响——虽然有可能提高生产率,但同时又发明了太多新的干扰和娱乐方式,使我们不堪重负,无法行动。


这篇文章给我留下了深刻的印象,主要原因在于我抱着一个具体的希望,认为AI技术可以提升我的工作效率。那就是借助AI技术,通过不断丰富我在Notion中的链接库,以及从Roam中收获的灵感。


在Mem中保存一篇文章

今年早些时候,和许多生产力工具一样,Notion增加了一些AI功能。我在链接数据库中使用了其中的两个功能。一个功能可以提取文章中提到的公司名称,创建一种自动标记系统。另一个功能可以提供一篇文章的两到三句摘要,用于保存文章时参考。


实际操作中,这两个AI功能都不是很实用。标签在理论上对重新查看旧材料有用,但数据库本身不是为浏览设计的。而且尽管我会在每期会员通讯中提供文章摘要,但不会使用AI自动生成的摘要。原因在于AI摘要常会忽略重要的细节和背景信息等。


与此同时,我在Notion中的数据库里面积累了将近三年各个主题的所有链接,以及数千篇文章的完整内容。正是在这个数据库里,而不是在笔记类应用中,知识才真正在不断累积。如果我能以某种方式访问这些知识,突破自己的记忆力的限制,那该有多好。


AI应该能够在这方面提供帮助。在合理的时间内,我期望我能像与ChatGPT一样,与我的Notion数据库进行交流。如果能做到这一点,我想我一定会经常和它交流。


许多新闻工作都需要从过去历史中回想相关事件。AI技术支持的链接数据库具有完美的记忆功能;唯一缺少的就是一个可用的聊天界面。如果有了这个能力,可能会成为理想的研究助手。


我可以想象通过它来自动生成简短的简报文档,帮助我在隔一段时间后重新回到一个话题。比如我可能会说,帮我总结一下加拿大与Meta新闻纠纷的历史。或者请帮我制作一份自马斯克收购推特以来的大事件时间线。又或者,请把过去3个月Deepfake相关报道汇总一下。


现阶段的聊天机器人还无法达到记者的标准来完成上述任务。首先,它们的训练数据常常停留在2021年以前。其次,机器人在回答问题时往往会编造内容,并且在引用来源方面存在困难。


但是,如果可以用自然语言与一个庞大的档案库进行交流呢?它储存的都是人工精心挑选过可信赖来源的信息,对我来说,这听起来非常有潜力。


当然,这类AI工具的输出结果必须是可信的。使用AI工具进行总结的一个重大问题是,除非你亲自阅读所有相关文档,否则就无法信任AI提供的总结,这与主动寻求AI总结的初衷背道而驰。


然而,如果你是那种乐观主义的效率工具爱好者,会尝试任何任务清单或日历应用,仅仅为了看它是否可以让你的工作更轻松一点,那么在我看来,一个可以进行对话的数据库,可能就是我们一直等待的下一代笔记工具。


5.

2020年开始对笔记应用着迷以来,我学到了另外一件事情。


简而言之:要求软件来帮助我们提升思考可能是一个错误。即使你可以从互联网令人分心的环境中抽身出来,即使你可以收集各种有趣资料和观点放入你选择的应用中,即使你不时地回顾这些数据,这些都不足够。


很遗憾,思考发生在你的大脑中。而思考是一个主动的过程,通常发生在你长时间盯着虚空发呆,然后写一点东西,再发呆。在这个过程中,思路才真正连接起来,见解才慢慢形成。这个过程需要人类的创造力和批判性思维能力,而这些能力是机器很难做到的。


这并不是说软件帮不了忙。安迪·马图斯查克(Andy Matuschak)是一位研究员,他的网站提供了关于笔记和记笔记的丰富思考。他观察到,笔记应用强调展示和操作笔记,却没有提供在笔记之间建立联系的方法。目前还没有人真正尝试过开发一款能够解决做笔记问题的应用程序。


马图斯查克写道:“目标不是记笔记,目标是有效地思考。更好的问题是‘哪些做法能够帮助我长期可靠地形成洞察力?’和‘我该如何有效地引导我的注意力?’”


我承认,过去几年里,我忘记了这些问题。一直忙于倒腾软件。我也接受,要成为一个更好的思考者,我需要更多地投入时间和注意力来深入思考我所发现的内容。


不过,如果有一个友好的AI可以帮助我做到这一点,我也会第一时间尝试。


译者:蒂克伟


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