技术为何无法帮助我们思考？从笔记软件的局限性谈起

技术进步是否只是数据的堆积？本文探讨笔记软件在提升思维能力方面的局限性。
核心内容：
1. 软件工具在提升思维能力方面的不足
2. 数据泛滥对个人工作生活的影响
3. 双向链接在笔记应用中的潜力与挑战

今天，咱们先不聊新闻热点，来谈谈一个我特别感兴趣、但很少触及的话题——生产力软件平台。这些年来，各类软件工具一直在许诺让我们的工作生活更轻松。可是在提升思维能力这个关键点上，进展似乎并不大。如今生成式人工智能又来了，工具的威力看似更强了，但说不定也只是另一场海市蜃楼。要搞清楚问题出在哪儿，不妨把目光聚焦在普通人最常用的笔记应用上——对很多人来说，笔记软件就是思考的起点。

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早些时候读到一篇关于农民的报道。《华尔街日报》记者贝尔·林的文章标题是“美国农民被数据困住”。读完我忍不住想：这说的不就是我吗？接着细看内容：过去十年，美国农民用上了各种软件工具来分析和管理农作物，结果呢？软件用得越多，他们越发现自己被数据淹没了。“收集的数据太多，几乎没法分析了，”一位农民告诉《华尔街日报》。作为一名记者，现在积累的数据量也是空前的。每天要刷四五个基于文本的社交媒体信息流，到处找新闻、寻有深度的对话。arXiv和预印本越来越流行，手头的研究资料永远读不完。家里书房的书也堆成了山。

同样地，整天泡在网上，把可能适合写作的文章存到Notion的数据库里。会员通讯里的每个链接都保存在那儿，有时连同全文。总体上看，这些资源比15年前任何记者能轻易接触到的都要丰富得多。可大多数时候，面临的和那位农民一样：

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解决数据瘫痪的方法之一是做笔记。记者当然天天记。几年前，一度以为笔记方面有了真正的突破——工具不仅能记录写作，还能提升思维质量。这个突破性工具就是Roam Research。2021年写过体验文章，Roam Research对知识工作有两个关键洞察。其一，让专业笔记更像写日记：每天新建一条笔记，标明日期，能很好地捕捉瞬时想法，这些想法可以成为深入思考的踏板。其二，笔记爱好者称为“双向链接”。标准链接只能单向跳转，而双向链接可以把两个页面连起来。这样就能为任何概念（比如一家重要的公司，或思考中的一个念头）添加反向链接，然后随意浏览所有关联的内容。

从某种角度说，这和给笔记加标签差别不大。但标签侧重搜索查找，双向链接则让你在某个笔记页面上，看到所有包含同一链接的其他笔记——更偏向浏览和重新发现。一开始，全身心投入这种关联式笔记法：收集与想探索的概念相关的链接（比如“互联网让信息传播过快”，或者社交网络与极端化的问题）；和谁聊得有意思，就把笔记加到他个人页面上。每周回顾几次，等着灵光乍现。结果呢？什么新领悟都没等到。对基于概念、链接的笔记方法热情渐退。Roam更新变慢，转而尝试轻量免费的Obsidian。可Obsidian的简洁朴素又厌倦了，最终换到界面更精致的Mem。（这些应用都支持Markdown导出，迁移算顺利。）日常记录继续做着，偶尔闪过脱离日常，专心修订某个概念笔记的冲动。但Roam最初的承诺——通过建立知识库来发现新思想、改善思维——彻底落空了。

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一种解释是软件本身有问题：

但还有另一种解释：笔记不是发生在真空中，它在你电脑上进行，旁边有邮件、办公软件、群聊、短消息和各种社交网络。在这个时代，我们来回切换应用，建立知识和联系的能力受到永久性挑战，试图多任务处理的努力最终可能徒劳。

艾茨拉·克莱因在《纽约时报》写过一篇很棒的文章：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》的作者，从2004年开始研究人们使用电脑的方式。发现人们在同一个界面上停留的平均时间只有2.5分钟。“我感到震惊，”她说，“那比我想象的糟糕得多。”但这只是开始。到2012年，完成单一任务的平均时间已经降到75秒。现在，大约只有47秒。这对人类认知是巨大考验。

马克打比方说：“就像脑海中有一块白板。如果做任务A，就在白板上写下所需信息；切换到邮件，就得擦干净白板，写下处理邮件所需的信息。即使擦干净，脑中可能还残留之前事情的痕迹。”这说明

读到这段时，第一个念头是：自己好像很少在电脑上的一个界面停留超过47秒，而不至少瞥一眼其他窗口。（曾经买了38英寸宽屏显示器，就是为了同时看多个窗口——当时还觉得这是提升效率。）第二个念头是：如果你想做好笔记，首先得把自己的头脑从这种状态中抽离出来。

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克莱因的文章从观察到的事实出发：如今的生产力增长水平只有上世纪五六十年代的一半。互联网出现曾短暂加速了生产力提升，但越是盯着屏幕，生产力改善速度越慢。他担心人工智能对经济产生类似影响——

这篇文章留下很深印象，主要是因为曾抱一个具体希望：借助AI技术来提升工作效率——通过不断丰富Notion里的链接库，以及从Roam中收获的灵感。

今年早些时候，和许多生产力工具一样，Notion增加了AI功能。在链接数据库里用了其中两个：一个功能可以提取文章中提到的公司名称，创建自动标签；另一个提供两到三句摘要，用于保存文章时参考。实际操作中，这两个AI功能都不太实用。标签理论上有助于回顾旧材料，但数据库本身不是为浏览设计的；尽管每期会员通讯会提供文章摘要，但不会用AI自动生成的摘要——

与此同时，Notion数据库里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。

如果能以某种方式访问这些知识，突破记忆力的限制，那该多好。AI应该能在这方面帮忙。在合理时间内，期待能像与ChatGPT对话一样，与Notion数据库交流。如果做到，一定会经常用它。许多新闻工作需要从过去历史中回想相关事件。AI支持的链接数据库具有完美记忆功能，唯一缺少的是可用的聊天界面。有了这个能力，可能成为理想的研究助手：自动生成简报文档，帮助隔段时间后重新回到某个话题。比如“帮我总结一下加拿大与Meta新闻纠纷的历史”，或者“制作一份自马斯克收购推特以来的大事件时间线”，又或者“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达不到记者的标准来完成这些任务：训练数据常停留在2021年前；回答时容易编造内容，引用来源也有困难。但是，它储存的都是人工精心挑选、来自可信赖来源的信息——听起来非常有潜力。当然，输出结果必须可信。用AI做总结的一个大问题是：除非亲自阅读所有相关文档，否则就无法信任AI提供的总结，这和主动寻求AI总结的初衷背道而驰。不过，如果你是那种乐观的效率工具爱好者，会尝试任何清单或日历应用，只是为了看它能否让工作更轻松，那么在我看来，一个可以对话的数据库，可能就是我们一直等待的下一代笔记工具。

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自从2020年开始对笔记应用着迷以来，还学到另外一件事。简而言之：

即使从互联网令人分心的环境中抽身出来，即使收集各种有趣资料和观点放入选定的应用里，即使不时回顾这些数据，都还不够。很不幸，思考发生在大脑里。而——通常发生在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，这些机器很难做到。

这并非说软件帮不上忙。研究员安迪·马图斯查克（Andy Matuschak）的网站提供了关于笔记的丰富思考。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解决做笔记问题的应用程序。马图斯查克写道：“

”承认这一点：过去几年里，忘记了这些问题，一直忙于倒腾软件。也接受：要成为更好的思考者，需要投入更多时间和注意力来深入思考所发现的内容。不过，如果有一个友好的AI能帮上忙，也会第一时间尝试。