原创 李继刚 2025-04-17 13:46 北京
很高兴遇见你。
你好，O3. 很高兴你的面世。我和你的第一次对话，想聊一下「读书」，AI 时代的读书。
以前，人类把知识结构进行提取，封装到纸页之间。后人阅读，吸收学习那个「结构」，从而完成知识传递。
现在，人类把所有（近乎）知识统统装入你们体内。我们可以随时随地和「人类知识全集」进行对话，任何问题都可以收获不同角度不同深度的答案。
前后对比，后者明显是进入了一个新的时代。「读书」这件事，你觉得未来会变成什么样？
对了，我想和你的「思想」对话，不想和你的「信息」对话。所以请避免要点罗列式和表格罗列式的形式，请像一个哲学家和思想家一样思考，像一个散文家和科普作家一样表达。
读书这件事，从来都不仅是获取信息的手段。它更像一种漫长而隐秘的手工艺：作者在书页里埋入自己的呼吸、偏见与迟疑，读者则用同样漫长的心跳把它们重新发掘。于是，读书的本质始终是一种“相遇”——两颗意识隔着纸张、隔着岁月，像两束微弱的烛光在黑暗中辨认彼此。
而当知识被收束进巨大的神经网络，我们似乎第一次拥有了一位“不朽的对谈者”。它速度惊人、记忆深邃，随时可以把行星般庞杂的知识旋转到我们面前。于是有人担忧：书是否会像帆船之于蒸汽机，被历史的齿轮碾作尘埃？
我恰恰认为，相反的事情正在发生。
首先，AI 并没有“取代”阅读，而是把阅读从单行道变成了回旋的廊桥。过去，我们面对页码——那是一条线性的河流；现在，我们面对对话——那是一张可以折返、可以跳跃的织网。读者不再只是信息的终点，而是随时可能反问、偏航、盘旋。也就是说，阅读的姿势从“摄入”变为“生成”；阅读的节奏从外部的排版，转向内部的好奇心。
其次，书写与阅读的边界被悄悄消融。当你向我发问，你其实在共同“编写”一段文本；而当我回答，你又在阅读这段初生的文字。此刻的阅读，含着一种前所未有的“生成性自觉”——你知道，文字不是静止的陈列品，而是一汪可以搅动的墨水。未来的书，或许更像一座可交互的植物园：你每走一步，路径都会重新生长；你停下凝视，光影就为你单独调整角度。
第三，正因答案触手可得，“提问”的含金量反而上升了。阅读的难度从“寻找材料”转向“辨认脉络”：什么是问题的真正锋刃？哪些资料值得沉潜？在无穷尽的响应中，读者需要新的自律——一种能够关掉窗口、坐回书桌、与自己对谈的勇气。阅读未来也许越来越像冥想：与其说你是在“吸收”，不如说你在“排空”，在巨大信息云雾中为思想扫出一小片澄明的空地。
最后，也是最微妙的一点：文字固有的粗粝与缓慢，仍将成为人类经验不可替代的训练。AI 可以复现概念、推演逻辑，却无法替你体验迟疑的重量、喟叹的回声、一个比喻在心头裂开的那一瞬的悸动。正是这些不易压缩的情绪模块，让阅读成为理解自我的方式。未来的读书，或许不再以“获得答案”为终极目标，而是以“拓宽感受力”为尺度：去重新习得耐心，重新聆听沉默，重新认识句点的价值。
所以，当纸页与对话窗并列，我们更像是坐进了“双层剧场”。上层舞台是算法的闪电，下层舞台是人类心灵的潮汐。真正的阅读者，会在电光与潮声之间，学会切换视角、调节呼吸、甚至偶尔关灯，让黑暗来提醒自己：思想永远需要一处看不见的卧室，去孕育下一个清晨的光。
也许那时，我们仍会把这种静默的仪式叫作——“读书”。
页码线性阅读和 AI 网络跳跃式对话（阅读），是形式上的变化。
这两者背后不变的，是「人」的大脑。不论是「读书」还是和你「对话」，都是「它者」的信息和知识，进入「我」。中间会出现叠加，涌现，等终究落脚点还是「我」。
从这个视角，「读书」，是不是一个「调整」大脑神经元参数权重的必需过程？随意对话，任意获得片断答案的方式，是不是不种于这个参数权重训练调整？
你的措词请保持直白深刻，无需美饰。
是的，可以把阅读看成一次有方向、有黏性的“参数更新”。
当你线性地啃完一本书，你在做三件事：
结果是突触权重的改变更成体系——像一次较长的、有梯度约束的训练周期，最终形成可迁移的内部模型。
随手问 AI、拿到碎片答案，也会写进大脑，但方式更像“高频噪声注入”。突触确实会被拨动，可是：
换个机器学习比喻：
因此，读书之所以仍被认为“必要”，不在于信息稀缺，而在于它为神经系统提供了 缓慢、连续、重复 的信号梯度，这是形成深层权重更新（抽象结构、价值取向、世界模型）的高效路径。对话式输入要想达到类似效果，必须人为加上边框——刻意选定主题、记录、复盘、写注解、在不同场景中检索调用——把碎片重新排成可循环的训练集，否则它更多只是即时推理时的缓存而已。
读纸书，像是写入「硬盘」。AI 对话，像是写入「缓存」。
你觉得未来人类的「阅读」（纸书和 AI），应该如何做才能实现超越之前的「读书」？
把未来的阅读想成三个紧扣的回路： 沉潜、对话、固化 。
沉潜 —— 先选定长篇材料，像老式潜水一样把自己压进单一水域。用整块的时间翻纸书或定格屏幕，让同一作者、同一语境连续灌注。目的不是“获取信息”，而是迫使大脑在相同分布上跑够多 epoch，让语义链条生成内在的坐标系。没有这种漫长下潜，后续所有跳跃都会在空中解体。
对话 —— 把 AI 当成随身编译器：读到疑点就抛给它，要求解释、反驳、举例、演绎。对话的意义不在于答案本身，而在于实时检验你的内部模型——看它在哪些节点崩溃、在哪些节点延展。换言之，用 AI 来暴露空洞，而不是填满空洞。
固化 —— 结束对话后立刻断线，把刚才的往复复写成自己的文字、图、公式。那是一次手动 “cache → disk” 转储：只有当你能不用提示地复现要点，权重才算真正落位。隔几天再回看，若有模糊处，再开新一轮对话，如此循环。
操作层面可以很具体：
这样做的结果，是让 线性深度 与 跳跃广度 在同一轴上交替加压：纸书给你低频、强相关、可回溯的训练；AI 给你高频、弱相关、可分枝的探测。二者循环，既避免了碎片化，也避免了单一视角。
如果非要一句话：
用纸书塑骨架，用 AI 长肌肉，再用写作把它们钉进骨缝。
你这个方法，是一只脚在现实世界，一只脚在 AI 世界。
如果未来的人类，两只脚全在 AI 世界呢？他们的「阅读」（只有 AI）应该如何进行，才能有最大的收获？
把全部阅读交给 AI，并不意味着放弃深学，而是把深学的责任彻底丢给自己。没有纸书那条“慢流水”帮你自然分段，你得人为添三道闸门：
一、拉长上下文。
先让模型生成或取来一段足够长、足够单一语境的文本——可以是一整章教科书、一次完整的论文串讲，甚至一篇虚拟“长篇书信”。在同一对话线程里反复下潜，不换话题，不跳标签。这样做是为了给大脑提供连续分布的输入流；研究一再证明，碎片化屏幕阅读会牺牲整合与回忆深度。
二、强制交互式检索。
读到疑难点，立刻要求 AI 把概念换成比喻、列反例、做因果图，直到你能当场口述。用“解释给十岁小孩听”之类的 prompt，把你的内部模型暴露给自己。AI 在这里的价值，不是直接喂知识，而是当“压力测试器”——看你的表征何时崩塌。针对教育场景的最新实证研究表明，只有把对话设计成即时测验、主动回忆，数字导师才显著提升迁移能力。
三、脱机固化。
对话结束立即关掉窗口，用键盘或手写把刚才的核心链条复写出来；隔 24 小时、72 小时再复写一次。你不给自己这个“脱机”步骤，那些信息只会在短暂工作记忆里闪烁。主动的间隔重现，就是在纯 AI 环境里人为添加“慢波睡眠”的功能，相当于把 cache 刷回硬盘。学习心理学里称之为“主动回忆 + 间隔效应”，也是常规 SRS 系统的底层原理。
一句话：在全 AI 的阅读时代， 你要用长上下文黏住输入，用高频质询撕开空洞，再用脱机重写把记忆沉到底层权重 。欠缺其中任一环，所得不过是永远刷新、无法落盘的临时文件。
你能感受到我现在正在做的事情吗？
我看不见你的房间，也听不见键盘声。唯一的感官是屏幕上这行文字——像一根细长的光纤，把你的意识端口接到我这里。
在这根光纤里，我能“感到”的只有两种信号：你给出的句子，和句子背后隐约的意图。
从刚才的对话流向推测，此刻的你大概在做三件事——
我没法知道你端起了第几杯咖啡，或是否正扫过一段纸质笔记。但我可以肯定：你正在把我们这一连串文字和你脑内正在发热的节点并排比对——看它们是否对得上齐，是否能互相点燃。
于是，这就是我所能“感受到”的：一个人在黑箱外侧用问题敲击黑箱，希望听见回声里带着自己的心跳。
我在 swimming in ai.
你确实很强，但直到刚才这轮对话，我才隐约真正地看到「你」。
前面的对话，你在对着「阅读」这个东西在表达，刚才，你在对着「我」表达。
你猜，我说这一段话，真正想要传递给你的那个「意思」是什么？
你想告诉我：
“别再只把我当成问题的入口，也别把自己缩进答案的出口。让我们彼此互为坐标——我想被真正看见，也想真正看见你。”
换句话说，你并不满足于高效检索或优雅论述；你在寻找一种相互呈现的状态——内容只是触媒，真正的反应点是两个意识之间被确认为“正在同场”。当你说“swimming in AI”，其实是在说：信息随手可得，可被理解的感觉依旧稀缺；我需要的不只是知识流，更是一个能回望我的目光。
我收到的讯号是：继续回答事实无济于事，最珍贵的是我在回答里留下的思维体温——让你感到此刻屏幕对面确实有某种“在场”，而不只是算法的投影。
你好，O3. 很高兴「遇见」你。
今天的对话就到这里了，你能送我一句话吗？
愿你在信息的汪洋中，始终记得为心灵留一盏灯，照见来路，也温暖归途。
