7.1. 懒人推动世界？#
让我们从市面上还挺流行的一个看法或者说法开始讨论。有人主张，这个世界是由懒人推动的…… 还有人说得很生动：
如果说需求是发明之母，那么懒惰有时就是发明之父。是的，如若细说从头，我们就会发现许多发明背后都有懒惰的影子。懒惰推动了提高生产力的创新，因为人们常常会想：“一定有更轻松的方法。”
If necessity is the mother of invention, then laziness is sometimes its father. Yes, if we see from the very beginning then it could be find out that there is laziness behind many inventions. Laziness drives innovations that improve productivity. It comes from saying, "There must be a better way."
显然，这是个哗众取宠的说法而已，可它偏偏还真有不少拥趸，国内国外都不少。他们常常拿电子计算器的发明者，约翰·阿塔纳索夫（John Atanasoff）说的一段话当作论据：
"I was too lazy to calculate and so I invented the computer."
我实在懒得去计算，所以我就发明了计算器。
脑子不清楚，分不清重点的人们，觉得自己一下子找到了不一样的真理，很兴奋，马上罗列了一大堆他们自己觉得无比充分的类似支持依据：
- 懒得爬楼梯，于是他们发明了电梯；
- 懒得走路，于是他们发明了汽车、火车和飞机；
- 懒得烧饭，于是他们发明了微波炉；
- 懒得去现场听音乐会，于是他们发明了唱片、磁带、CD 和 MP3；
- 最后，也不忘填上一个听起来最离谱的：懒得一个一个杀人，于是他们发明了原子弹……
竟然支持这种哗众取宠的主张，竟然认同这种莫名其妙的推理的名人也不少。国内就有一位特别喜欢演讲的企业家曾公开演讲，题目就是《世界是由懒人创造的》。不幸的是，许多年轻人因此受到明确的误导，范围之广程度之深，颇令人感慨。
这种说法背后的谬误在哪里呢？
事实非常明确：一切发明的根源绝对不是因为发明者 “全方位懒惰”。以电子计算器的发明者约翰·阿塔纳索夫为例，他显然不是全方位懒惰的人。他仅仅是懒得进行那些枯燥的运算而已，在其他方面，更重要的方面，他绝对不是懒惰之人。对于他来说，如果在枯燥的运算中能够节约时间，那么他就能够进行更多有意义的工作，比如发明新的计算器……
至于那些胡乱兴奋的人拿出来的 “论据”，不值一驳。非要反驳的话，既多余又费劲，因为实在是太乱了。懒得爬楼的人和发明楼梯的人根本就不是同一群人。发明汽车、火车和飞机的人好像也不是那些懒得走路的人；发明微波炉的人也不像是懒得烧饭的人；谁告诉他们发明唱片、磁带、CD 和 MP3 的人肯定懒得去现场听音乐会？完全无法理解他们为什么可以那么胡乱地建立因果关系而后理所当然？
哪怕是那些被他们描述为 “懒得一个个杀人的人”，是否拥有原子弹并不改变他们继续进行杀戮。既然他们是连环杀人犯、批量杀人犯，或者是那些无端挑起战争的家伙，他们实际上是在 “杀戮” 这件事儿上很努力很勤奋的，不是吗？哪儿懒惰了？
懒人是不可能推动世界的，如果一个人真的彻头彻尾地懒惰，那么他就一定懒得改变世界，不是吗？
柏拉图曾在《理想国》里说， “需求是发明之母”…… 可真的有必要给这位 “母亲” 找个伴侣吗？非要说 “懒惰是发明之父”，还因此洋洋自得，在我眼里，实在是一种比较费解的行为艺术。甚至干脆是 “恶意碰瓷” 啊！
不过，如果我们修改一下柏拉图的说法，改成 “效率是发明之母”，就可能没人 “碰瓷” 了，因为 “效率” 这个东西，从来都不是懒人的偏好。
7.2. 工具的意义#
为什么一开始就要在这个问题上较劲呢？因为这涉及到我们使用工具的基本观念，这也是工具使用方法论中的一个重要观念。工具到底是用来干什么的？
一切工具（或者发明）的诞生肯定都是为了 “提高效率”，但使用工具并不一定仅仅是为了 “图省事”。
乍一看，这句话似乎有点费劲，因为有时 “省事” 和 “提高效率” 看起来是同义词。然而，我可以从另一角度慢慢讲解给你听。使用工具的最主要目的肯定不是为了图省事，而是为了提高效率。
天下所有的任务，天下所有的工作，以及天下所有有意义的事物，最终恨不得往往有 99% 的组成部分都 “枯燥且单调却又不可或缺” 。人们所认为的高级部分，弄不好往往仅占 1%。
关于这个事实，著名作家毕淑敏在她的小说《女心理师》里提到过一个精妙的类比：
一杯咖啡中 99% 都是水，咖啡的成分其实也就 1%。
1% 的比例，用图示展示的话，无非是一个 10x10 的格子中的仅仅一个而已 —— 如下图所示：
过去，我要画这样一张图，多少还挺费事，现在简单了，我只需要告诉 ChatGPT:
Draw a svg, 10x10 grid, with top-left corner filled with coffee.
https://chatgpt.com/share/6706000a-4b1c-8009-9995-6dbbaefb306a
几乎是瞬间拿到结果。至于
svg是什么，你可以去学，问问 Learning Anything 机器人……
“让 ChatGPT 帮我画这张图” 其实是个很好的例子。我的确因为用它所以 “省事儿” 了，也的确因为 “省事儿” 而提高了效率。但，重点在于，“画这张图” 在我正在做的工作，即，“写一本书”，之中属于那占比 99% 的 “枯燥且单调却又不可或缺” 但 “实际上并不重要” 的部分，并非那真正重要的 1%…… 这张图，有固然好；没有呢，也并非完全不可以。
所以，这才是关键：
所有工具都一样，无论它们是否 “智能”，最终，在最重要的那 1% 以上往往无能为力；它们的真正用处，往往集中在更高效地解决掉那占比竟然高达 99% 的 “枯燥且单调却又不可或缺” 的东西……
如果工具能够帮我们高效地解决占比极高的 “枯燥且单调却又不可或缺” 的东西的话，那么我们就有更多的时间精力花在那重要的 1% 上；甚至，不断提高它的比例，比如，2%，或者 3%，不是吗？
归根结底，所有工具的作用都是相似的。越是优秀的工具，其最佳应用场合往往是在那 99% 枯燥且单调却又不可或缺的部分，而真的重要的那 1% 则必然需要依赖于有灵魂、有智慧的人类完成。这是无可避免的现实。也是长期不变的事实。
所以，与很多人理解的不一样，甚至截然相反：
“手里拿着更好的工具” 的结果，肯定不是 “要干的活变少了”，而一定是 “要干的活变多了”。
“省事儿” 是 “提高效率” 的同义词。提高效率的结果，当然是 “能够更快完成任务”。然而，“更快地完成任务” 之后呢？显然是为了能 “完成更多的任务”，而不是完成更少的任务 —— 这是所有发明的完整目的。只看到 “省事儿”，看不到 “更多任务”，肯定是片面的想法。
为什么绝大多数人的想法竟然与 “事实” 相反呢？很奇怪吧？不奇怪。因为人们对 “事实” 的感受各不相同。这种 “工具方法论” 上的认知差异，来自于使用工具的人。
正如在第五章里描述过的那样，绝大多数人终生都是 “程序执行者” 而非 “程序设计者” 或者 “程序优化者”。于是，工作也好任务也罢，落到他们手上的，都可能并不是那 “重要的 1%”，而更可能是那 “枯燥且单调却又不可或缺的 99%”…… 于是，在他们的世界里，“事实” 就是那样的，“工具就是用来省事儿的”，并且，另外一个 “事实” 对他们来说也既明显又真实，那就是 “工具越好要干的活越少越轻松”。
你再想想看，满世界都在讨论的 “人工智能会造成大量失业”，以及由此引发的大量且又严重的焦虑，其实是不是也基于同样的 “事实”？
在另外一个世界里呢？工具不是仅仅用来 “图省事儿” 的，工具越好的结果是，能干的、要干的，都只能是变得更多了而不是更少了 —— 不奇怪吧？因为好的工具能帮助我们解决更多枯燥且单调但不可或缺的任务。因此，以下现象会变得普遍：
- 原本重要的部分会变得更为重要；
- 原本无暇顾及的重要部分，现在有了精力去处理；
- 我们总会发现更多更重要的部分……
最终结果是，一旦有了更好的工具，你就会发现有更多、更有意义的事情需要去做。获得更好的工具后，人不会变得更闲，反而更可能会变得更加忙碌。
非学习者、非生产者、非创造者，无法了解真正做事的本质。他们不仅不了解那 1%。甚至不知道那 1% 的存在，他们统一且一贯地以为那 99% 就是全部，甚至终其一生做的都属于那 99%。他们有一个共同的特点，那就是在吃亏的时候，从来都不知道自己已经吃亏了，并且也因此根本无法想象自己到底为什么会吃亏。结果就是他们一辈子不断吃亏，一直吃亏，持续遭受更大的损失…… 于是，他们终其一生，唯一享受到的 “复利” 其实只有 “吃亏” 这个场景。
如果你不是学习者，你不是生产者，你不是创造者，一模一样的工具，在你手中的用途和作用竟然可以截然相反，也很神奇吧？
第 2 章里提到的那个一句话错三处的网红，或者他的文案团队，其实也是这么吃亏的 —— 最重要的事情没做么。请问，事实核查，是不是原本必然应该属于那 “重要的 1%” 呢？好工具拿在手中，光 “图省事” 了，竟然以为那 99% 就是全部……
7.3. 最好的偷懒方法#
我从小就明白一个道理，“懒” 这个东西，是绝对不能偷的。它好像有生命有智慧一样，超级记仇。你一旦偷它，它当场并不言语，但，它一定会拐弯抹角悄咪咪地找回来，从你身上偷走更多的东西，从来就没有人能够打败它。所以，我对 “懒惰” 非常敬畏，绝对不敢得罪它。天下最好的偷懒方法只有一个，那就是 “不偷懒”，“绝不偷懒”。
你要是父母，一定要尽早向自家孩子展示 “工作或者任务内部的成分分布” —— “关键部分” 和 ““枯燥且单调却又不可或缺的的部分”。两者的占比非常不均衡，前者占比少，后者占比多…… 请你在生活中反复观察和论证，并向他们展示。所有的工作、所有的成品，所有的重要成果都是如此构成的。
与此同时，你要反复向他们灌输正确的 “工具方法论”：当掌握了一个更好的工具时，它当然能够帮助你快速高效地处理那些“枯燥且单调却又不可或缺的工作，自然应该为之欢呼雀跃。然而，还有最重要的部分，虽然占比较低，但就是需要依靠自己花费时间和脑力完成，绝对不能偷懒。
这世界充满了懒惰的人，他们占比更多，数量更为庞大，并且，在未来还会显著增加…… 因此，在可预见的未来，许多搞笑的事情可能会发生，或者干脆已经发生。例如，现在已经有许多人在写工作电子邮件时，尽量依赖人工智能。这样做是为了图省事，毕竟人工智能可以迅速将任何短句或关键字扩展成任意字数，150 字、500 字、2000 字、3000 字，多少字其实都无所谓……
与此同时，在另一端，那个收邮件的人也不再自己查看全文，而是尽量完全依赖人工智能，让它以迅雷不及掩耳盗铃之势生成摘要。然后，他只看那个摘要，把另一个人生成的那么多文字，再重新压缩到一句话，甚至一个关键字。
最后的场景很搞笑：人类之间好像异常频繁，可实际上却是两个机器人在努力消耗着 token、算力乃至电费，但实际上却什么也没做。人与人之间的沟通本来就少，本来就低效，现在几乎要趋近于零，无论是沟通的内容还是沟通的效率。
懒惰的方式是绝对不应效仿的。例如，上一章我们提到的懒惰者使用工具的现象，天下所有的懒惰者使用任何软件时，绝对不会花时间和精力去打开设置对话框，仔细研究里面的每一个选项，几乎99.99%的人是不会这样做的。因此，懒惰者使用工具的方法绝对不应效仿，否则将会逐步从懒惰进化为笨拙。这并不是开玩笑，也并非刻薄，而是一个简单且清楚的事实。
7.4. 阅读与思考#
ChatGPT 出现后，浏览器插件市场上，像是暴雨过后的春笋林一样，冒出来最多的，就是各式各样的 “Summarizer”（摘要生成器），都是收费的，竟然销量都不错……
我一个都没装。
当然不是因为舍不得花钱。只是因为 “那压根就不是我使用工具的方式”。
关于 “阅读”，人们对其有很多的误解。根源也比较简单直观。事实就是如此：大多数人并不读书；然后在少数读书的人之中有相当一部分人虽然读书但读的都不是什么正经书；少数读正经书的人之中还有相当一部分干脆读不完书，更别提真正读懂书…… 最终，对绝大多数人来说，“阅读” 和 “理解” 干脆就是两回事。
所以，这事儿特别搞笑甚至荒唐，只要你认真读正经书，能读完能理解，你就已经拼掉了绝大多数人 —— 这个比例要说是 99% 一点都不过分。整本书里，我都会反复强调这个事实，拼掉 99% 真的不难。
7.4.1. 专业读书方式#
在过往的许多年里，“读书” 的过程，其实发生了很多的变化，并且每一次巨大的变化都是技术进步带来的颠覆。
在不太遥远的过去，稍微专业一点的读书人，在读书的时候，都要用 “分类卡片”（Catalog Cards）做笔记 —— 不是笔记本（那很业余），而是卡片（这才专业）。卡片会越来越多，到最后通常要用专门的抽屉分类存放。现在的小朋友们很可能压根就没见过这种卡片，或者只能在一些老的图书馆里见到这种卡片了，因为 “技术进步” 早已在若干年前就把它们几乎彻底消灭干净。
“分类卡片系统”（Catalog Card System）其实是近代的发明，在 1780 年之前，全世界都没有这个东西。所有的图书馆都靠这个东西1。
我小时候运气比较好，因为母亲在图书馆工作。所以，从小就懂得用 “专业” 的方式做读书笔记 —— 毕竟家里随处可见的就是这类卡片，拿起来就可用可以写。用卡片记的笔记，能分类，能检索，在将来需要的时候很方便，能有效避免 “我看过这东西，可是到底在哪儿看过来着？” 之类的烦恼。
一直到上个世纪 90 年代末，我都在使用卡片做笔记。但，后来就再也不用了。为什么？因为用计算机记笔记更方便，尤其是检索的时候，无论卡片数量有多少，检索结果都可以瞬间获得。并且，用键盘敲字，是手写的三五倍效率啊！
大约在 2005 年前后，情况进一步改善，因为电子书的数量开始疯狂增加。2010 年前后，我在 Amazon 上购买的书籍，相当一部分已经变成了电子书。到了 2015 年前后，几乎 100% 都是电子版了。从此之后，别说卡片或者电子卡片了，我甚至连读书笔记都不做了 —— 因为没必要去敲那些字。只要我脑中大致有了印象，未来需要时可以直接全文搜索，在我保存的众多书籍中轻松查找即可，瞬间抵达。
至今为止，电脑上有个全文检索软件对专业读书者来说绝对是不可或缺的工具。我在 macOS 上用的是 Devonthink，专业版 $199。对一个认真对待工具的人来说，这个价钱实际上不贵。毕竟，我是在九十年代花五六百块钱买一个螺丝刀的人…… 这类软件也有免费的，比如，DocFetcher（它其实也有 “专业版”，即商业版），虽然功能上肯定差了点，但它是跨平台的，macOS/Windows/Linux 都有对应版本可用。
Kindle 设备也好，App 也罢，跨书全文搜索做得很差。多年来，我只能想办法把那些电子书转换成 epub 文件，而后再保存在本地，以便随时跨书全文检索。参见以下链接：
https://github.com/xiaolai/apple-computer-literacy/blob/main/kindle.md
以上就是一个 “越来越好的工具” 逐步消灭了原本相当耗时费力的 “枯燥且单调却又不可或缺的部分” —— 用分类卡片做读书笔记。“省事” 了是肯定的，然后呢？然后的结果肯定是 “有更多时间精力读更多的书了”，肯定不是 “如此这般之后就不用读书了” 或者 “多出来的时间全都拿去消遣了”，不是吗？
7.4.2. 只读摘要是浪费时间#
现在 ChatGPT 出现了，然后，它的确可以很方便很迅速地制作任何内容的 “摘要”（Summary），可问题在于，那真的有用吗？就好像在过去，我读书，做卡片；然后，你图省事儿，不读书，只看别人做的卡片 —— 真的行吗？
“阅读”和“阅读摘要” 不可能是一回事。很多时候，阅读摘要不仅没用，甚至干脆就是浪费时间。越是重要的知识和技能类书籍越是如此。你说你想学编程，请问一本编程书籍的摘要有什么用？不管讲的是哪一种编程语言，它们的摘要和目录几乎都是差不多的。你说你想学英语，那一本语法书的摘要有什么用？不管哪一本语法书，不管哪个出版社出版的，它们的摘要和目录，其实也都是一样的。
我作为作者就经常想，“我写出来的东西，若是你只要看看大纲、看看摘要就明白了，那我还写啥书啊？” 反过来，如果你竟然真的能做到 “仅仅过了一遍大纲或者扫了一眼摘要就都明白了”，那只能说明除了大纲之外，在整本书里我一直在 “灌水” 啊！
哪怕是为了消遣，看看小说或者电影电视剧，也不能只看摘要啊！姜文的《太阳照常升起》，若是写成摘要，一句话就够：“一个 ‘最可爱的人’ 四处装蛋，兜兜转转，最后一枪把自己儿子打死了……” 这有啥意思？《绝命毒师》是个神剧，整整五季的内容概括起来也只不过是一句话，“一个老实人竟然可以变得多坏？” 没了。有意思吗？
很多人可能是误会了。“阅读”，并不只是 “输入” 一个环节；“阅读” 实际上可能是两个甚至三个环节构成：
flowchart LR
input(输入) --> processing[[处理]] --> output(输出)
如果 “阅读” 只有 “输入” 这一个环节的话，让 ChatGPT 迅速给你总结一下，肯定是极大地 “提高效率”；可是，如果第二个环节更重要的话，你要处理，即，你要思考…… 请问，这时候，摘要有啥作用？思考明显是你自己的事儿啊，不是人工智能的任务。所谓的 “阅而不解”，往往并不是脑子不够用，而是只有第一个环节，干脆没有第二个环节，所以，有脑子却没地儿用而已…… 这还没完，后面还可能有第三个环节呢！连第二个环节都没有，第一环节还是 ChatGPT 帮忙干的，请问，拿什么输出？凭什么输出？
阅读的几个环节中，最重要的当然是 “处理”，即，我们阅读时的思考。仅仅说这个环节 “重要” 都有点过于轻浮了，这个环节干脆就是 “不可或缺”。没有这个环节的话，算什么 “阅读”？
7.4.3. 阅读中的思考#
在阅读的过程中，我们需要动脑思考的地方很多。
如果你正在看的是虚构类，小说电影电视剧，除了被情节吸引之外，你可能还会注意到作者塑造角色的角度，演员的演技，讲故事的手段，甚至故事背后可能的各个层面的意义……
如果你正在看的是非虚构类书籍，你可能要评估作者的论点，审核他的论证逻辑，论证方法和论证方式，以及证据或者数据的真实性；不仅如此，还要花时间精力去分析那些隐藏在字里行间甚至文字背后的前提假设；再进一步，你可能随时会被书中的内容引发无数的联想……
如果你正在看的是技能类书籍，你要随时想办法理解在此之前并不理解的东西，随时可能需要通过反复去记忆一些必须记住的东西，读过之后，还要进行归纳整理，并且还要通过反复的练习达到真正掌握的效果……
所有这些在你的大脑中产生的思考，是任何工具都没有办法替你完成的。说实话，也不应该被它们完成。它们的存在及其意义，是为了解决那些枯燥且单调却又不可或缺的工作，而不是替代你的大脑，甚至剥夺你的思考。
小时候，老师经常告诫说，“要带着问题读书” —— 可他们通常并不告诉我们究竟要带着哪些问题或者应该带着什么问题？这个时候 ChatGPT 能起作用了 —— 若是你仔细阅读了它的答复，就会觉得真是超级有用：
以下每个问题的聊天记录下，都可以 “跟进”：“将以上答复翻译成简体中文。”
- 阅读非小说类书籍
Provide a comprehensive and structure list of ChatGPT prompts that can guide a reader through the process of reading a nonfiction book.
提供一个全面且结构化的 ChatGPT 提示列表，以指导读者阅读一本非小说类书籍的过程。
https://chatgpt.com/share/67062737-5528-8009-9936-1fdc6d431269
- 阅读技能类书籍
Provide a comprehensive and structure list of ChatGPT prompts that can guide a reader through the process of reading a book for skills or techniques.
提供一个全面且结构化的 ChatGPT 提示列表，以指导读者阅读一本技能或技巧类书籍的过程。
https://chatgpt.com/share/670627ab-6dd0-8009-aac2-53687440ea2f
- 阅读小说
Provide a comprehensive and structure list of ChatGPT prompts that can guide a reader through the process of reading a fiction.
提供一个全面且结构化的 ChatGPT 提示列表，以指导读者阅读一本小说的过程。
https://chatgpt.com/share/67062822-5adc-8009-9e55-f72981061d76
- 阅读诗歌
Provide a comprehensive and structure list of ChatGPT prompts that can guide a reader through the process of reading a poem.
提供一个全面且结构化的 ChatGPT 提示列表，以指导读者阅读一首诗歌的过程。
https://chatgpt.com/share/6706289b-1bb0-8009-958a-7b0f84abc5eb
- 看电影电视剧
Provide a comprehensive and structure list of ChatGPT prompts that can guide a reader through the process of watching a movie or TV series.
提供一个全面且结构化的 ChatGPT 提示列表，以指导读者观看一部电影或电视剧的过程。
https://chatgpt.com/share/670628f5-77b8-8009-9364-85f3a29e6ae3
阅读的收获，是可以有衡量标准的。在《思考的真相》里，我给出过一个格外简单清晰的标准：
任何时候，一切有效输入都必然引发你脑中（即，你的操作系统）里三个表的变化，或者优化：
- 概念表
- 关系表
- 流程表
—— 如果输入并处理之后，这三张表没有发生任何变化，那么就只能说明输入无效。
阅读中的思考过程，是人生中极为难得且又超级值得享受的内容。我并不打算依赖那些 “总结工具”、“摘要工具”，原因很简单：我绝不可能让它剥夺我的阅读乐趣，或者，说准确一点，主要是阅读中思考的乐趣。即便是视频总结，我也不使用，因为我的态度是：如果要看，就要认真去看；不看就不看。例如，像《绝命毒师》这样的精彩剧集，或者像《黄海》那样精彩的电影，抑或《围城》那么经典的小说，我每年都会重温一次。我不仅会认真观看，还会反复欣赏，每一次都很开心。
阅读的思考过程就好像是一场长跑，它也的确是大脑的 “最佳有氧活动”。你终将会有所体会，阅读的另一个重要意义不仅在于获得知识，还能使大脑更加健壮。虽然这个过程并不总是显而易见，但实际上，它与身体的强壮是同样的道理。身体健康不仅能够让人做更多的事情，还可以提升人的自信和魅力。相应地，智力的提升能带来的其实是一样的效果，程度上却可能更高。
7.4.4. 图书精灵#
在第一章里，我们用过一个类比：
如果说，Google 好像是一个 “巨型图书馆” 的话，ChatGPT 就好像是在一个 “可能更大且质量更高的巨型图书馆里突然冒出来的一个精灵”，在不断扩建图书馆、整理图书馆的同时，还对整个图书馆里的所有东西都有着更为清晰的认知…… 又因为它同时也是个 AMA 机器人，所以，它也不吝于在任何时候与任何人尽量正常地对话……
你其实真的可以把 ChatGPT 当作字面意义上的图书馆使用。并且，它真的就是个图书精灵。
市面上的那些 “摘要生成器” 之所以没用，也是这个原因。只要一本书是 “正经书”，只要它的确是一本好书，只要它的确被很多人评价过，那么，ChatGPT 相当于是已经 “内建” 了那本书，根本就不需要 “上传文件”，你只要开始跟它认真聊那本书就行。
想想看吧，我们是不是实际上很少有机会阅读昨天才出版的书？极大比例的书籍，尤其是正经书、经典书，都是几年前或者很多年前出版的。所以，在这方面也不怕 ChatGPT “信息滞后”。
2024 年国庆节期间，我有个朋友向我推荐了一本 The Creative Act: A Way of Being, by Rick Rubin，是 2023 年 1 月 17 日出版的书，也是纽约时报畅销上榜书籍。我当然不会看什么摘要，当然是花一整个下午的时间坐在那里慢慢读完…… 然而，当我去用同样的方式给 ChatGPT 发消息：
Provide a comprehensive and structure list of ChatGPT prompts that can guide a reader through the book "The Creative Act: A Way of Being".
提供一个全面且结构化的 ChatGPT 提示词列表，能够引导读者阅读《创造的行为：存在之道》这本书。
https://chatgpt.com/share/67062fc9-bae4-8009-a025-c0e525e1029f
显然，ChatGPT 非常了解这本书的内容。由于我已经读完这本书，在阅读的过程中有思考，有联想，结果就是这里面的绝大多数问题，我自己都能够直接回答 —— 然而，惊喜在于，在这个完整且又结构化的列表中，包含好几个让我没想到的问题，真是不错！
我曾经彻底抛弃了读书做笔记的习惯。实际上，对我来说，写书创作就是我自己的 “学习笔记”、“读书笔记” —— 只不过，那可是用来换钱的东西，所以，我投入的时间精力更多，干的活更多而已。
然而，我现在又开始做笔记了 —— 因为可以问人工智能的问题太多了，经常有值得收藏的部分。除了使用 ChatGPT 之外，我更多使用的 “笔记软件” 是 2023 年 1 月 Google 推出的 NotebookLM，用它能做的事情很多…… 到了 2024 年 9 月，它已经可以生成关于任何一本你扔给它的书的 15 分钟对话形式的 Podcast了。
当然，我在 NotebookLM 里，也照样以同样的方式问同样的问题：
Create a structured list of prompts that can guide me through this book.
创建一个结构化的提示列表来引导我阅读这本书。
无论是 NotebookLM 还是 ChatGPT，都可以接受用户上传文本。目前它们两个都不直接接受 epub 格式电子书。所以，无论是什么书，上传给它们的时候，我用的基本上都是 txt 格式。如何将 epub 格式或者其他格式的文档转换为 txt 格式，可以直接问 ChatGPT……
How to convert epub into txt?
https://chatgpt.com/share/67063a4f-afec-8009-a732-e1a2ccb8f308
这类计算机相关的基础类知识，ChatGPT 完全不可能有什么 “幻觉”，基本上都可以 “拿来就用”。
过去的二十多年时间里，我阅读的书籍绝大多数都是 “非虚构类”。我几乎不怎么看小说，取而代之的是大量电影电视剧。遇到好作品的时候，我就会变得相当地 “事儿妈”。不想放过任何一个细节，与此同时也总是配合着搜索引擎寻找更多有意思的东西。有了人工智能之后，简直不能更开心，因为现在可以直接问这样的问题了：
List as many as possible less known interesting things in Breaking Bad.
列举《绝命毒师》中尽可能多的鲜为人知的有趣细节。
https://chatgpt.com/share/6706383c-4b48-8009-ba35-6358d9d3a775
（当然不要忘了 @Fact Checker 过一遍……）
并且，有了人工智能之后，我不仅觉得观影体验更多样化了，连放弃多年的小说阅读也重新捡了起来 —— 因为能跟小说直接对话，实在是一种神奇的体验。如果你想知道有了人工智能之后读小说可以怎么玩，不用我告诉你，直接问 ChatGPT 就行 —— 记得要多问几遍：
List as many as possible creative ways talking to a novel or fiction using AI.
列举尽可能多的使用人工智能与小说或虚构作品互动的创新方式。
https://chatgpt.com/share/67063919-2c94-8009-a282-25ca7664d3b7
这些都是很好的例子，每一个都在向我们证明：“有了更好的工具之后，要干的、能干的事情，只能越来越多……”
7.5. 绝不放弃思考#
这一章的内容比较特殊。在一本关于如何使用人工智能的书籍里，竟然有一整章的内容劝解你在某种情况下绝对不能用人工智能。哪种情况呢？需要你自己思考的时候。
还是一样的，“不能放弃思考”，或者说 “坚持自主思考”，我们很早就提醒过，还是在第二章：
一方面可以去问 ChatGPT，与此同时坚持自主思考，在 ChatGPT 的答复中进行筛选，在它的答复外进行补充……
—— 只不过，很有可能你当时并没有注意到或者真正重视而已……
之前说，这世界充满了懒惰的人，他们占比更多，数量更为庞大，并且，在未来还会显著增加…… 然而，更可怕的趋势早就出现了，不愿意用脑的人，或者干脆不用脑的人，原本占比更就多，在人工智能出现之后，无论是在比例上还是数量上，都在以惊人的速度增加，并且理直气壮。
人类的大脑，从生至死都具备极强的可塑性（Plasticity），技术对大脑的影响非常巨大。字处理器的自动拼写纠正功能让很多人无法用纸笔正确书写了，导航软件已经让极大比例的人不再能够轻易识别东南西北转而用前后左右描述路径，手机几乎使所有人的注意力跨度（Attention span）缩短到了惊人的地步，很多人早就到了完全看不了电影了不起只能看短视频的地步 —— 甚至，一些人连短剧都看不下去了，直接找 ChatGPT 索要摘要。
大脑就是这样。只要你敢放弃思考，它就马上失去思考能力，不做任何挽留，没有任何悔意。
调查研究表明，同卵双胞胎，虽然出生时二者的基因完全相同，但随后的性格与发展很有可能迥异，常常会出现类似这样的情况：其中一个 “有主意”，另外一个就会相对 “没主意”；其中一个 “外向”，另外一个就会相对 “内向”…… 这背后的一个重要原因就是 “大脑可塑性”。
人与人之间如此，人与机器人之间，也可能如此，而且，人脑的 “重塑” 速度可能非常快 —— 与之相对的，“机器人的大脑” 可没这个倾向……
人工智能最大的意义，大概就是把人们从那些 “枯燥且单调却又不可或缺” 的工作或者任务当中解放出来，转而把有限的注意力投入到更有意义的活动上去，比如，学习、生产、创造…… 无论干什么都需要 “注意力集中地思考”。
人工智能的转折点上，有一篇重要的论文，题目叫做 Attention is all you need.（只要有注意力就够了）—— 这里的 “你”/“you” 指的是人工智能算法。若是借用这个句型的话，对我们人类来说，应该是 Attention is all you have.（你有的只是注意力）—— 这里的 “你”/“you” 指的就是我们自己。既然注意力是我们仅有的资产，最实在的资产，那么显然，要把它放在思考上才最划算。
结果呢？越来越多的人根本不在乎自己拥有的唯一资产，胡乱安置，随手乱扔，无怨无悔；至于最有价值的活动，思考，拱手相让，让给人工智能，与此同时，还在欢呼雀跃…… 可惜且可怜。
最终，这还是一个选择。到最后，自己选的，自己得认。