Bom dia meus amigos,
Saudações de Lisboa!
您正在阅读的《壹苇可航》电子报 Weekly Spark No.20。这里是一方独特的思想空间，我以佛学智慧融汇科技思维，兼采东西方哲学交织当代视角，从美学素养与批判性思考中探寻真知，让个人成长与复利思维在多元交融中迸发能量。每周，让我们一起以多元复合的思维方式在纷繁的知识世界里找回内在定力，进而在这个复杂时代找准方向，放大思考与行动的价值。
本期笔记和初稿在 Tana 上完成，这是一款通过将 AI 驱动的结构化数据库与流畅的大纲列表相结合的笔记软件，重新定义了现代知识管理，使用户能够无缝地组织相互关联的想法，同时保持自由形式思考的灵活性。
以下是本期正文。
💫 Review
这段时间，Weekly Spark 的思考脉络一直围绕着现代生活中的复杂性与应对之道展开。本期，我将这一系列思考引向另一个关键维度——「效率」这一现代生活的核心概念。在 AI 工具日益普及的今天，「效率」似乎变得比以往任何时候都更容易获取，但我们也需要反思：这种由 AI 提供的「效率」是否真的让我们的生活和工作更加充实与有意义？速度与深度之间又该如何平衡？
在 Insight 部分，我将从知识获取和思维发展的角度，重新审视效率的真正内涵；而在 Case Study 部分，我将结合自己使用 Raycast 的实际经验，探讨效率工具与思维习惯的关系，以及如何避免工具崇拜的陷阱，保持真正高效而有深度的工作方式。
🔍 Insights
本周，我和一位初创公司的创始人聊天时，谈到了几款由 AI 驱动的笔记软件，包括 Tana，Notion 和 Google NotebookLM。这些软件因为 AI 的加持，表现出了不同以往的「效率」，以我使用的 Tana 为例，以前想要在笔记之间建立起关联，基本就是使用双向链接，或者将这些笔记标注相同的标签、归类到相同的文件夹。但是在 Tana 中，我可以直接利用 SuperTag 的强大功能，设置一个属性，让 AI 去代替我关联到笔记库中一切可以关联的笔记。很方便，很有效率，不是吗？
再例如，以前想要读一本书，看一篇论文，真的需要花时间去阅读。而现在，直接将其输入到 Google NotebookLM 中，然后让它总结内容，再针对性的提问（甚至这一步都可以省略）就能够读完一本书了。太方便，太有效率，不是吗？
可是，这样的结果是什么呢？
当我将「理解」这一认知的过程外包给 AI，再把「联系」这一思维活动委托给算法，表面上看，我获得了前所未有的效率——几分钟内「读完」一本书，几秒钟内建立起复杂的知识网络。但深层次来看，这种效率可能只是一种幻象，一种对真正认知过程的简化和替代。
学习和认知的过程可以分为四个阶段：
- 初始阶段：从概念开始，对新信息保持开放和包容的态度。
- 发展阶段：建立理论，系统化知识结构。
- 应用阶段：通过实践，理论知识转化为直觉和智慧。
- 连接实相：智慧和直觉知识与现实世界紧密结合。
将这四个阶段用一句话总结就是：从具体知识到抽象知识的建构过程。
因此，在「超高效」的知识处理过程中，我似乎忽略了一个基本事实：理解不仅是对信息的接收，更是一个内在的消化和重构过程。宋代理学大家程颐说：「不深思则不能造于道，不深思而得者，其得易失。」当我跳过了与文本的直接对话，绕过了概念之间的思考连接，我所错过的是知识获取中最为宝贵的部分——通过思考和联想所产生的个人化理解与洞见，也即从具体到抽象的过程。
这让我想起在 Weekly Spark No.14 中所讨论的「回归思考的本质」。真正的思考远不止于简单的问答交流，它涉及对生命中关键问题的持续探究。那么，问题来了，当我将这种探究过程简化为 AI 驱动的快捷方式时，我是否正在逐渐丧失那种深入思考的能力和习惯？
科学研究已经证明，阅读方式会影响大脑的神经连接。深度阅读培养的是一种专注、深入和联想的思维模式；而浅层次的信息浏览则倾向于培养一种片段化、跳跃式的注意力模式。当我习惯了通过 AI 总结来「阅读」书籍时，我可能正在无意识地重塑自己的认知习惯——从深度思考者转变为信息浏览者。
当然，我并不是在全盘否定技术工具。毫无疑问，AI 辅助工具在处理海量信息、提供初步分析和辅助决策方面具有无可比拟的优势，我从中获益良多。问题在于我应该如何定义和使用这种「效率」——它是辅助我思考的工具，还是替代我思考的捷径？
在 Weekly Spark No.18 中，我们探讨了「尊重复杂性」的重要性。知识获取和思维发展本身就是一个复杂的过程，它需要时间、需要反思、需要个人参与。高效的工具可以帮助我更好地组织和处理信息，但它们不应该——也不能——替代我与知识进行深度互动的过程。
由此，我对 AI 带来的「效率」进行了反思：真正的效率并不在于如何更快地处理信息，而在于如何更深入地理解信息；不在于减少与知识的接触时间，而在于提高这种接触的质量。也就是说，培养高质量的思考能力比获取更多信息更为重要。
在这个 AI 工具不断涌现的时代，尤其是越来越多本就好用的工具如虎添翼般增加了 AI 功能后，也许我们需要重新定义「效率」这个概念，使其不仅包含速度和数量，还包括深度和质量。这样，我们才能在享受技术带来便利的同时，保持对知识的真正理解和思考能力的持续培养。
就像在 Weekly Spark No.19 中所谈到的，重新思考生活的边界，归根结底是一次内心的觉醒和转变。同样，重新思考效率的含义，也是在技术加速发展的背景下，对我们与知识关系的一次重新审视。真正的智慧从来不是简单地获取更多信息，而是在与信息的深度互动中培养出的洞察力和判断力。