ChatGPT會(huì)對(duì)我們?nèi)粘Ｉ顜?lái)什么影響？這些技術(shù)會(huì)改變我們學(xué)習(xí)閱讀工作方式嗎？

AI 這個(gè)話題很火，我也一直在關(guān)注著，很多人甚至覺(jué)得 AI 會(huì)改變世界，也許你會(huì)好奇：ChatGPT 會(huì)在三年內(nèi)終結(jié)編程嗎？AI有可能改變?nèi)说膶W(xué)習(xí)方式嗎？AI 能否取代打工人？本文會(huì)對(duì)相關(guān)問(wèn)題從我們可見(jiàn)日常問(wèn)題進(jìn)行解答。

1.AI有可能改變?nèi)说拈喿x方式嗎？

希望從：AI 輔助提高了人的閱讀效率嗎、AI能幫助人更好地了解和記憶書(shū)中的內(nèi)容嗎、AI 技術(shù)有可能改變?nèi)说拈喿x方式嗎三個(gè)方面進(jìn)行解答。并用 AI 工具進(jìn)行輔助閱讀，甚至只用 AI 工具閱讀，同時(shí)我會(huì)分享我用到的工具和方法。

1.1ChatDoc小試牛刀

• ChatDoc：準(zhǔn)確性比較高這個(gè)工具使用起來(lái)比較簡(jiǎn)單。你可以將 PDF 書(shū)籍上傳到 ChatPDF，然后它會(huì)建立書(shū)籍索引，接著你就可以像聊天那樣，問(wèn)書(shū)籍的細(xì)節(jié)內(nèi)容，或者讓 AI 幫忙總結(jié)書(shū)中的內(nèi)容。

• Bing ：Bing 不支持訪問(wèn)本地的 PDF，如果你的書(shū)籍或者論文是在線版本的，可以直接用 Edge（Dev 版本）的側(cè)邊欄調(diào)出 Bing Chat，讓其總結(jié) PDF 內(nèi)容：

• ChatPDF

• Readwise

相關(guān)資料鏈接：

• GPT-4 論文（英文內(nèi)容）

• Generating Phishing Attacks using ChatGPT

• 《Mental Models》（英文內(nèi)容）

• 《長(zhǎng)壽-當(dāng)人類(lèi)不再衰老》（中文內(nèi)容）

通過(guò)多次使用，我就遇到了兩個(gè)非常嚴(yán)重的問(wèn)題：內(nèi)容錯(cuò)誤和對(duì)話式學(xué)習(xí)。

先說(shuō)下內(nèi)容錯(cuò)誤，拿 Mental Models 這本書(shū)為例，我讓它羅列 30 種模型，它回復(fù)了一個(gè) SWOT 分析，但我看了下書(shū)籍的目錄，我發(fā)現(xiàn)并沒(méi)有提到這個(gè)模型，于是我就問(wèn)它哪里提到了這個(gè)內(nèi)容，然后它的回答是「我混淆了這本書(shū)和其他一些管理類(lèi)書(shū)籍中的內(nèi)容」：

這個(gè)可以說(shuō)是非常非常大的錯(cuò)誤，如果內(nèi)容無(wú)法保證準(zhǔn)確，那后續(xù)的效率和改變都是空談。

我研究和測(cè)試了下，造成這個(gè)問(wèn)題的原因還是 ChatGPT 的字?jǐn)?shù)限制，我們沒(méi)法將書(shū)里的所有字都給 ChatGPT，我們需要做一些相對(duì) Hack 的事情，最終導(dǎo)致這個(gè)結(jié)果有點(diǎn)問(wèn)題。而且我在測(cè)試的時(shí)候，ChatPDF 還在用 ChatGPT-3 模型，還不支持圖片，ChatPDF 應(yīng)該是先用 OCR 技術(shù)，將PDF 轉(zhuǎn)為文字，再將內(nèi)容傳給 ChatGPT，所以也有部分原因是 PDF 轉(zhuǎn)文字時(shí)，導(dǎo)致了內(nèi)容缺失和錯(cuò)誤。

再說(shuō)下對(duì)話式學(xué)習(xí)的問(wèn)題，目前嘗試下來(lái)有好有壞：

1. 對(duì)于目標(biāo)明確的內(nèi)容來(lái)說(shuō)，這種閱讀方式非常高效（前提是內(nèi)容準(zhǔn)確），你可以有針對(duì)性地問(wèn) AI 論文或書(shū)籍里的內(nèi)容，而且它比視頻 Summary 要好，對(duì)于一些感興趣的問(wèn)題，你可以有針對(duì)性地詢(xún)問(wèn)。而不僅僅只是總結(jié)。

2. 對(duì)于目標(biāo)不太明確的內(nèi)容來(lái)說(shuō)，這種方式就很低效，你會(huì)迷茫，不知道應(yīng)該問(wèn)它啥，《長(zhǎng)壽》這本書(shū)有 400 多頁(yè)，但我只能問(wèn)出它講了什么，有什么方法能延長(zhǎng)壽命。其他的問(wèn)題，只能通過(guò) AI 的回答，再進(jìn)行探索。這個(gè)效率可能還不如一頁(yè)一頁(yè)地讀，起碼我讀到不感興趣的地方可以跳過(guò)，感興趣的地方停留，保證效率的同時(shí)，還能盡可能地獲得知識(shí)。但對(duì)話式的主動(dòng)探索就不太行。

對(duì)于目前這種對(duì)話式的 AI 閱讀輔助工具，我更傾向于用于閱讀比較明確的場(chǎng)景，比如：

1. Q&A 文檔，或者說(shuō)客服類(lèi)內(nèi)容。

2. 教程類(lèi)文檔，比如某個(gè)前端框架的說(shuō)明文檔，如果你只是想了解里面的某些細(xì)節(jié)，使用這種閱讀方式效率就很高。

3. 主題精準(zhǔn)垂直的論文或報(bào)告。這個(gè)可能對(duì)于學(xué)生、研究人員來(lái)說(shuō)會(huì)比較有用。

對(duì)于其他類(lèi)型的書(shū)籍，我覺(jué)得還有很大很大的優(yōu)化空間，而且這跟模型的技術(shù)限制無(wú)關(guān)，即使 OpenAI 放開(kāi)了字?jǐn)?shù)限制，不解決對(duì)話式交互問(wèn)題，適用的范圍還是比較窄。

關(guān)于這個(gè)問(wèn)題，我倒是有個(gè)不成熟的想法，AI 能總結(jié)，應(yīng)該也能重新組合，如果我們能設(shè)置一定的框架腳本，是不是能將書(shū)的內(nèi)容，做成交互式的游戲？

或者類(lèi)似我在 Summary 一文中提到的那樣，給一些示例給 AI，然后 AI 能返回一些你可能 Highlight 的內(nèi)容，亦或者將書(shū)籍內(nèi)容做一些模版性的總結(jié)？

1.2 ChatPDF與 ChatDoc 對(duì)比

首先說(shuō)說(shuō) ChatPDF 和 ChatDoc 。我這次，用它倆嘗試閱讀了下《The Great Mental Models》（這本書(shū)其實(shí)就是《思考的框架》的英文版）。從結(jié)果來(lái)看，ChatDoc 的確要比 ChatPDF 靠譜很多。這個(gè)是 ChatPDF 的總結(jié)：

這個(gè)是 ChatDoc：

從內(nèi)容的準(zhǔn)確性來(lái)說(shuō)，我覺(jué)得 ChatDoc 比 ChatPDF 要好很多。

首先，我覺(jué)得 ChatDoc 的左 PDF，右邊 AI 助手的設(shè)計(jì)，比 ChatPDF 的對(duì)話式設(shè)計(jì)要好非常多。當(dāng)我遇到不懂的地方，我可以框選左側(cè)的內(nèi)容， ChatDoc 會(huì)自動(dòng)將內(nèi)容帶到右側(cè)的輸入框，我只需要做一些補(bǔ)充提問(wèn)即可，比如下圖里，我問(wèn) AI 某章節(jié)主要講了什么內(nèi)容，在閱讀一些英文書(shū)籍或論文，這個(gè)模式對(duì)我的幫助也很大，我可以問(wèn) AI 這句話是什么意思，甚至可以讓 AI 以更易于理解的話術(shù)解釋那句話。

另外，在上圖，你還能看到我針對(duì)書(shū)中的某個(gè)細(xì)節(jié)進(jìn)行了提問(wèn)，答得非常好。有兩個(gè)令我 Aha 的時(shí)刻：

• 第一次提問(wèn)的時(shí)候，我打錯(cuò)字，將「無(wú)法通過(guò)」，打成了「無(wú)法同構(gòu)」，但 AI 的回答還是正確的。

• 第二是 AI 將這個(gè)答案相關(guān)的頁(yè)碼都標(biāo)出來(lái)，并且?guī)臀艺业搅宋抑昂雎缘墓?jié)點(diǎn)。這個(gè)問(wèn)題，在書(shū)中的第一章，所以你能看到很多 20 頁(yè)左右的引用，但 AI 還找到了 92 頁(yè) 的內(nèi)容，這個(gè)是我沒(méi)想到的。如果它能畫(huà)思維腦圖，那估計(jì)會(huì)更有用。

你在好好學(xué)習(xí)里看到的總結(jié)，就是我用這個(gè)工具輔助完成的。

1.3Readwise

再來(lái)說(shuō)說(shuō)，Readwise 閱讀文章的感受，Readwise 的 AI 主要有以下幾個(gè)功能，你可以問(wèn)問(wèn)題，讓 AI 做總結(jié)。不過(guò)這個(gè)產(chǎn)品最大的問(wèn)題是響應(yīng)速度，讓它總結(jié)文章，要 loading 很久。

并且，對(duì)于 AI 輔助閱讀文章來(lái)說(shuō)：

1. 這種 Summary 意義不算很大，因?yàn)橐话憧礃?biāo)題就知道文章說(shuō)啥了。

2. AI 輔助效果取決于文章內(nèi)容的解構(gòu)，以及信息顆粒度。我實(shí)驗(yàn)了大概有幾十篇文章，主要涉及 newsletter 和與時(shí)間管理、生產(chǎn)力效率有關(guān)的文章，我發(fā)現(xiàn)類(lèi)似?Morning Brew?這種主要以信息羅列為主的 newsletter，AI 輔助意義不算特別大，效果也很不好，因?yàn)閮?nèi)容都很瑣碎，AI 不知道什么是重點(diǎn)，只能什么都總結(jié)一下，或者因?yàn)閮?nèi)容太多，導(dǎo)致超出字?jǐn)?shù)，只總結(jié)了一部分。對(duì)于主題比較聚焦的文章，總結(jié)效果倒是好很多。

3. 通過(guò)問(wèn)問(wèn)題的方式閱讀，其效率遠(yuǎn)比掃描閱讀低。比如拿上面那張圖里的文章為例，我想知道文章里提到的創(chuàng)造運(yùn)氣的方法有哪些，文章很短，我鼠標(biāo)只要滑幾下，就能定位到方法。但如果我用 AI，我還要打一串字，如果 API 或網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定，答案返回的時(shí)間會(huì)長(zhǎng)，總耗時(shí)反而更久。

1.4 小結(jié)

回顧開(kāi)頭四個(gè)問(wèn)題：

1. AI 輔助提高了人的閱讀效率嗎？

2. 它能幫助人更好地了解和記憶書(shū)中的內(nèi)容嗎？

3. AI 技術(shù)有可能改變?nèi)说拈喿x方式嗎？

坦率說(shuō)來(lái)，以目前用到的工具來(lái)看，AI 工具還有很多缺點(diǎn)，但整體來(lái)說(shuō)，我認(rèn)為它很可能會(huì)改變我的閱讀方式，并且在某些場(chǎng)景提升我的閱讀效率。

以下是我總結(jié)的 AI 優(yōu)勢(shì)，以及我認(rèn)為可能改變的點(diǎn)。

• 優(yōu)點(diǎn)一：提升檢索速度

我的「閱讀」一般分成兩種，一種是「學(xué)習(xí)型」的閱讀，另一種是「檢索型」的閱讀。

前者需要的是「網(wǎng)」，后者需要的是「點(diǎn)」。比如學(xué)習(xí)前端庫(kù) React，你需要看它的官方文檔，甚至需要在自己的電腦上，跑一下官方 Demo，你需要建立完整的框架，并實(shí)踐，才能算學(xué)會(huì)使用。

但如果你只想查詢(xún)某個(gè)問(wèn)題，那就只需要搜索一下文檔，找到某個(gè)點(diǎn)就可以了。而 AI 非常擅長(zhǎng)這個(gè)。以前這類(lèi)閱讀場(chǎng)景，我都是依賴(lài)搜索完成，但檢索型的閱讀，很多時(shí)候很難確定搜索詞，需要多次搜索，才能找到答案，而現(xiàn)在依靠 AI，搜索具備了文本理解能力，除了能幫你定位到位置外，還能直接給你答案。

對(duì)于檢索型閱讀，我認(rèn)為 AI 能提高很多效率。

• 優(yōu)點(diǎn)二：打破語(yǔ)言壁壘

• 優(yōu)點(diǎn)三：基于點(diǎn)進(jìn)行解釋

優(yōu)點(diǎn)二和三，我覺(jué)得算是一類(lèi)，這兩點(diǎn)會(huì)極大地改變我的閱讀方式。以前不管是學(xué)習(xí)型閱讀還是檢索型閱讀，都會(huì)遇到「看不懂」的問(wèn)題。

第一種是語(yǔ)言上看不懂，這種就依賴(lài)翻譯軟件，但這些軟件翻譯的質(zhì)量都比較一般。現(xiàn)在用上 ChatGPT 的翻譯，效果好很多，這將會(huì)極大地拓寬我的閱讀面。甚至我現(xiàn)在可能會(huì)考慮看日語(yǔ)、法語(yǔ)等非英語(yǔ)書(shū)籍。

第二種是字都看懂了，但看不懂表達(dá)的意思。有了 AI 輔助，很多復(fù)雜的內(nèi)容，都能讓 AI 解釋一遍。甚至還能讓 AI 進(jìn)行舉例（不過(guò)這個(gè)準(zhǔn)確度要比檢索和翻譯低很多）。

• 優(yōu)點(diǎn)四：找到人忽略的點(diǎn)

人的短期記憶容量，如果用 AI 產(chǎn)品常用的單位 token 來(lái)計(jì)算，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于 GPT-4 的 32,768 token（約為 23,000 個(gè)英文單詞），所以人類(lèi)在進(jìn)行「學(xué)習(xí)型」閱讀時(shí)，最常用的方法就是做筆記，將重點(diǎn)標(biāo)注出來(lái)，減輕記憶負(fù)擔(dān)。

但不管如何記錄，人總有忽略的地方。比如我在前面提到的 ChatDoc 的例子，我讀到 90 多頁(yè)的時(shí)候，完全沒(méi)想起它講的內(nèi)容跟第 20 多頁(yè)內(nèi)容有關(guān)系，但 AI 幫我找到了。

• 優(yōu)點(diǎn)五：挖掘網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)（暫時(shí)未看到哪個(gè)產(chǎn)品能做到）

這個(gè)跟優(yōu)點(diǎn)四有點(diǎn)關(guān)系。

因?yàn)槲锢磔斎敕绞较拗?，?dǎo)致我們的閱讀很多時(shí)候都是線性的，但人的思想是網(wǎng)狀的，書(shū)本有的時(shí)候傳遞的也是網(wǎng)狀的信息，所以才有了所謂的思維導(dǎo)圖等工具，幫助人更好地理解書(shū)本的信息。

所以我就想到，既然 AI 已經(jīng)能找到人忽略的點(diǎn)，那是否也能幫助我們建立網(wǎng)狀圖？

再發(fā)散地看，是不是筆記類(lèi)的產(chǎn)品，也會(huì)被改變？像 RoamResearch 這類(lèi)依賴(lài)用戶(hù)手動(dòng)打 tag 的文檔工具是不是也會(huì)被顛覆？人只需要記錄就好了，剩下的交給 AI。需要一個(gè)記錄健身數(shù)據(jù) Database？你只需要先記錄健身數(shù)據(jù)，不需要考慮表如何設(shè)計(jì)，讓 AI 生成一個(gè)即可。并且記錄方式也會(huì)發(fā)生改變。以前是先有表，再有數(shù)據(jù)，現(xiàn)在只需要先有數(shù)據(jù)就行。

回到前面提到的問(wèn)題：

1. AI 輔助提高了人的閱讀效率嗎：?可以，特別是「檢索型」閱讀。

2. 它能幫助人更好地了解和記憶書(shū)中的內(nèi)容嗎：?可以，但要用對(duì)方法和工具。AI 不是替代閱讀，而是輔助閱讀?，F(xiàn)在很多產(chǎn)品還是會(huì)說(shuō)胡話，但我相信未來(lái)會(huì)變得更好。

3. AI 技術(shù)有可能改變?nèi)说拈喿x方式嗎：這個(gè)我持保留意見(jiàn)?，F(xiàn)在 AI 工具仍然只是輔助，并沒(méi)有直接改變?nèi)说拈喿x方式。對(duì)我來(lái)說(shuō)，倒是拓寬了我的閱讀邊界（注意，我這里說(shuō)的閱讀方式，是像 ChatPDF 這種對(duì)話式閱讀方式的改變）。

2.進(jìn)一步討論AI摘要總結(jié)會(huì)取代人工摘要總結(jié)嗎？

最近 AI 相關(guān)的話題非?；鸨?，也有部分朋友留言說(shuō) AI 出現(xiàn)，我們這種人工 Summary 遲早要被淘汰。也有人說(shuō)有了 AI，總結(jié)起來(lái)會(huì)不會(huì)更快。

2.1 目前 AI Summary 工具是如何實(shí)現(xiàn)的？又有哪些限制？

聊對(duì)比前，我想先科普一些 ChatGPT 相關(guān)的知識(shí)，各位了解這些知識(shí)后，才能更好地對(duì)比 AI Summary 和人工 Summary。

• Token：這個(gè)指的是 OpenAI 處理文本的基本單位，可以是單詞或者字符的片段。例如，“hamburger” 被分成 “ham”、“bur” 和 “ger” 三個(gè) Token，而 “pear” 是一個(gè) Token。1個(gè) Token 大約相當(dāng)于 4 個(gè)字符或者 0.75 個(gè)英文單詞。

• 一些限制：

• OpenAI 的模型有一個(gè)固定的 Token 限制，例如 GPT-3 的 Davinci 模型最多可以處理2049 個(gè) Token，大約 1500 個(gè)英文單詞。最新 Turbo 模型大約是 4,096 個(gè) Token，大約是 3000 個(gè)英文單詞。

• 另外這個(gè)限制還有一個(gè)細(xì)節(jié)，Token 限制的計(jì)數(shù)包含輸入和輸出的文本。換句話說(shuō)，不是說(shuō)我輸入 3000 個(gè)英文單詞，然后 OpenAI 能返回 3000 個(gè)英文單詞的結(jié)果，而是輸入+輸出總共不能超過(guò) 3000 個(gè)英文單詞。

• 文字限制。目前 OpenAI 的 GPT-3 模型只能處理文字。

懂了這幾個(gè)限制后，我再講解下，市面上的視頻/Podcast Summary 是怎么做的。實(shí)際上你能直接用 ChatGPT 模擬這些插件。

首先，因?yàn)橄拗?#3 ，需要將視頻/Podcast 的音頻轉(zhuǎn)為文字。這一步因?yàn)?Youtube 有 Transcript，所以很多產(chǎn)品會(huì)直接拿 Transcript 來(lái)用。

第二步將 Transcript 和 Prompt（一般是「請(qǐng)總結(jié)以下內(nèi)容」）一起傳給 OpenAI 。傳給 Open AI 的東西類(lèi)似這樣，你也可以在 ChatGPT 上試試，只需要將下方 Transcript 的內(nèi)容替換成 Youtube 上的真實(shí) Transcript 即可：

Please summarize the following sentences. Text: """ Transcript """

最后 OpenAI 就會(huì)返回 Summary 結(jié)果。

但某些視頻和 Podcast 會(huì)非常長(zhǎng)，一集可能有幾萬(wàn)字，因?yàn)?#2 的限制，根本沒(méi)法將一集完整的 Transcript 都傳給 OpenAI，所以不同的產(chǎn)品，會(huì)有不同的處理方式。目前常見(jiàn)的處理方式是「裁切總結(jié)」，將 Transcript 切成多個(gè)時(shí)長(zhǎng)為 5 分鐘的 Transcript ，再傳給 OpenAI ，讓 OpenAI 先總結(jié)一遍，然后再將這些段落總結(jié)，傳給 OpenAI ，再讓它總結(jié)一遍，生成最終的總結(jié)內(nèi)容。

2.2目前 AI Summary 的缺點(diǎn)

了解完這些 Summary 應(yīng)用的原理后，目前這類(lèi)產(chǎn)品的缺點(diǎn)也就相對(duì)好理解了：

• 缺點(diǎn)一：內(nèi)容依賴(lài) Transcript。

某些沒(méi)有 Transcript 的內(nèi)容基本沒(méi)法 Summary。比如短視頻，或者 vlog，很多都是只有畫(huà)面，沒(méi)有說(shuō)話內(nèi)容。這些都沒(méi)法 Summary。

當(dāng)然應(yīng)該沒(méi)有人需要短視頻 Summary 吧，內(nèi)容已經(jīng)夠快餐了 ??

• 缺點(diǎn)二：內(nèi)容質(zhì)量依賴(lài) Transcript 質(zhì)量。

如果 Transcript 質(zhì)量不好，AI 總結(jié)出來(lái)的內(nèi)容會(huì)非常奇怪，舉個(gè)例子，如果 Transcript 包含了背景音樂(lè)里的歌詞，AI 就會(huì)總結(jié)這段歌詞。人看到就會(huì)很奇怪，突然中間來(lái)了一段「愛(ài)拼才會(huì)贏」的總結(jié)。

• 缺點(diǎn)三：Token 限制導(dǎo)致內(nèi)容缺失。

人一分鐘大約能講 125 - 150 個(gè)英文單詞，180 - 200 個(gè)中文。按照現(xiàn)在人們看視頻的習(xí)慣，視頻內(nèi)容一般不會(huì)超過(guò) 15 分鐘，換算下來(lái)大約是 2200 個(gè)英文單詞左右，或者 3000 個(gè)中文字，不過(guò)很多視頻都不會(huì)一直說(shuō)話，所以字?jǐn)?shù)會(huì)少于這個(gè)數(shù)。

所以很多做視頻 AI Summary 就會(huì)簡(jiǎn)單處理 Token 限制的問(wèn)題，比如只傳 2500 個(gè)英文單詞，然后讓 AI 返回 500 個(gè)英文單詞的內(nèi)容。這種處理方式就比較粗暴（但并不是不能用，哈哈哈），對(duì)于長(zhǎng)視頻來(lái)說(shuō)，就會(huì)缺失后半段的總結(jié)，如果后半段有反轉(zhuǎn)，那總結(jié)就會(huì)是完全錯(cuò)誤的。

比如?Glarity?這個(gè)插件，給 Knowledge Project 141 的總結(jié)是這樣的：

這段視頻中，Kunal Shah談到了他從家族企業(yè)中學(xué)到的幾個(gè)成功做生意的要素。他們中的大多數(shù)人來(lái)自于商人的社群，這種社群的人更愿意承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)、具有更低的羞恥感、更能理解事物的價(jià)值、更能發(fā)現(xiàn)新的趨勢(shì)、并且愿意幫助自己的社群成功。這些特點(diǎn)讓這些人更有可能在商業(yè)上獲得成功。

對(duì)比看看我的總結(jié)，這段總結(jié)應(yīng)該只輸入了前15分鐘的內(nèi)容。（BTW，我這里并不是說(shuō)這樣設(shè)計(jì)不行，因?yàn)?Glarity 支持自定義 prompt，它是我目前常用的 AI 插件之一，只是覺(jué)得它能更好 ?? ）

• 缺點(diǎn)四：層層總結(jié)導(dǎo)致內(nèi)容缺失。

當(dāng)然也不是所有人都那么做，切分總結(jié)能部分解決缺失的問(wèn)題，但切分時(shí)長(zhǎng)就很關(guān)鍵，如果太長(zhǎng)，比如 15 分鐘，3000 個(gè)英文單詞，AI 就沒(méi)法返回總結(jié)了。

另外，這種層層總結(jié)，也會(huì)導(dǎo)致信息缺失。第一次總結(jié)，類(lèi)似將照片切成一塊塊，然后逐個(gè)打碼，最后再將這些打碼后的塊，組合成一張圖，再打一次碼，內(nèi)容少了，也更不清晰了。

• 缺點(diǎn)五：AI 并不知道什么是重點(diǎn)。

如果前面 4 個(gè)缺點(diǎn)，在技術(shù)上未來(lái)應(yīng)該能解決（比如 OpenAI 放開(kāi)限制到 8K 個(gè) Token），但最后的一個(gè)缺點(diǎn)，相對(duì)來(lái)說(shuō)，我還沒(méi)想到如何解決，舉個(gè)實(shí)際的例子。

還是以 Knowledge Project 141 為例，Summarize.tech 的?Summary?方式是將視頻切分成 5 分鐘的一段，然后再對(duì)生成的內(nèi)容進(jìn)行二次總結(jié)。我們一起看看這個(gè)結(jié)果：

00:15:00 The author discusses how he has learned that many concepts in western society are not applicable to Asian societies, such as the value of time. He also discusses how Hinduism is not as scalable as other religions because it is not standardized.

里面提到一個(gè) “such as the value of time”，我在聽(tīng)這一段的時(shí)候，我認(rèn)為這段內(nèi)容很精彩。因?yàn)檫@段 Kunal 聊的是「為何很多工具產(chǎn)品在亞洲賺不到錢(qián)」，他解釋原因是對(duì)于許多亞洲國(guó)家來(lái)說(shuō)都是如此，時(shí)間作為一個(gè)價(jià)值概念從未被教導(dǎo)過(guò)。

但如果你看上面的 AI 總結(jié)，其實(shí)省略了很多內(nèi)容，并且吸引力不夠，如果我讀得快一點(diǎn)，很可能就會(huì)忽略它。再看看另一個(gè)例子：

00:35:00 In India, less than six percent of urbanIndian women have financial income of their own, and 94 of them are currently taking care of kids or taking care of the family and not contributing to the labor force. Another interesting thing is 95 of all financial products in India are bought by men. Credit cards, car loans, and home loans are all by men, while investments are only by men. India has now nearly two thousand dollars per capita income yearly, but if you remove the top 30 million families or 30 million individuals, the per capita income would drop to maybe 600. This is why many western markets love to come to India, because its per capita income is never going to beat and grow like China's because before China started becoming affluent, 96 of Chinese urban women were working because of the one child policy which forced it to become a general neutral society. However, in India, female participation of labor is going down. The per capita income is not going to grow and therefore a lot of foreign companies love to come to India because India is the "dau farm of the world." All the big internet giants, like Facebook, Twitter, and YouTube, will say "I have 500 million billion users in India, but look at the arpu and peel the ar

首先這個(gè)總結(jié)應(yīng)該是 Token 到達(dá)上限，最后沒(méi)有輸出完。讓后拿這個(gè)總結(jié)和上一個(gè)總結(jié)做對(duì)比，你應(yīng)該會(huì)和我一樣有相同的疑惑，為何這段總結(jié)更長(zhǎng)？更詳細(xì)？

我自己也嘗試寫(xiě)了一些 prompt，這一塊即使 ChatGPT 也做不到很好的一致性（換句話說(shuō)，你反復(fù)提問(wèn)一樣的問(wèn)題，它會(huì)給你返回不同的答案），暫時(shí)不知道它以什么標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行總結(jié)。

但我也測(cè)試出來(lái)了一些有意思的東西，最后會(huì)跟大家分享。

2.3 AI Summary 會(huì)取代人工 Summary 嗎？

我的想法是：

1. 值得總結(jié)的，它暫時(shí)還做不好。

2. 它能做好的，總結(jié)的意義感覺(jué)也不是很大。

我目前嘗試下來(lái)，AI 最擅長(zhǎng)總結(jié)的是那些科技產(chǎn)品評(píng)測(cè)，特別是像鐘文澤做的那些開(kāi)箱評(píng)測(cè)，總結(jié)準(zhǔn)確還很全。但我想說(shuō)這些評(píng)測(cè)你會(huì)只看文字版本嗎？

我不太會(huì)。

所以我也很好奇，這些 AI Summary 工具的次留是怎樣的。

我反而覺(jué)得可能將這些結(jié)果重新組裝，做成新產(chǎn)品，可能還有意思一些。

比如將全網(wǎng)評(píng)測(cè) iPhone 14 的視頻都總結(jié)一遍，然后將這些總結(jié)結(jié)果再做一些統(tǒng)計(jì)，那我就能知道各種 UP 主是怎么評(píng)價(jià) iPhone 14 的，贊的人有哪些，贊的地方有哪些，踩的人又有哪些，又踩了什么。

現(xiàn)在的 AI 產(chǎn)品玩法，都還是脫離不了文字的交互方式，以及直接跟 AI 交互的方式。為何不試試用 AI 的結(jié)果做產(chǎn)品？以前要想搞一個(gè)什么值得買(mǎi)很難，需要很多人力，現(xiàn)在會(huì)不會(huì)簡(jiǎn)單一些呢？

再說(shuō)說(shuō)它暫時(shí)做不好的內(nèi)容，我可能會(huì)用它來(lái)做輔助，但用它做輔助也有兩個(gè)擔(dān)憂：

1. 我不知道它總結(jié)的全不全。

2. 被動(dòng)學(xué)習(xí)變成主動(dòng)學(xué)習(xí)：這個(gè)跟第一條有點(diǎn)關(guān)系，純聽(tīng)，或者看文字稿，我大部分時(shí)間是被動(dòng)學(xué)習(xí)，我能很快判斷這個(gè)是不是值得記錄的，但現(xiàn)在它總結(jié)給我，我就要主動(dòng)去想它總結(jié)的內(nèi)容是什么，是不是值得細(xì)聽(tīng)。

所以就我目前測(cè)試下來(lái)，文字稿對(duì)我的輔助作用最大。其次才是 AI 總結(jié)，它幫到我的更多的是定位重點(diǎn)，作為

不過(guò)我相信未來(lái)應(yīng)該會(huì)有更好的解決方案，比如未來(lái)應(yīng)該會(huì)支持更多媒介，并且 Token 的限制也會(huì)放寬。

2.4 相關(guān)摘要prompt優(yōu)化技巧

我在前面提到 AI Summary 不知道什么是重點(diǎn)。但如果你傳給 AI 的 Prompt 里包含一些案例，它就能根據(jù)你給的案例做一些優(yōu)化。某種程度上是告知它什么是重點(diǎn)。

簡(jiǎn)單說(shuō)，類(lèi)似這樣的：

In India, less than six percent of urbanIndian women have financial income of their own, and 94 of them are currently taking care of kids or taking care of the family and not contributing to the labor force. Another interesting thing is 95 of all financial products in India are bought by men. Credit cards, car loans, and home loans are all by men, while investments are only by men. India has now nearly two thousand dollars per capita income yearly, but if you remove the top 30 million families or 30 million individuals, the per capita income would drop to maybe 600. Highlight: less than six percent of urbanIndian women have financial income of their own.

然后下一段話，你就可以這樣問(wèn)，ChatGPT 會(huì)返回它理解的 Highlight 內(nèi)容給你：

This is why many western markets love to come to India, because its per capita income is never going to beat and grow like China's because before China started becoming affluent, 96 of Chinese urban women were working because of the one child policy which forced it to become a general neutral society. However, in India, female participation of labor is going down. The per capita income is not going to grow and therefore a lot of foreign companies love to come to India because India is the "dau farm of the world." Highlight:

未來(lái)基于 AI 做一個(gè)專(zhuān)屬于個(gè)人的推薦或者 Summary 系統(tǒng)是有可能的。只是你需要給不少初始化數(shù)據(jù)給模型。

比如人對(duì)某篇文章的開(kāi)頭段落進(jìn)行高亮，后續(xù) AI 就能自動(dòng)根據(jù)你的高亮結(jié)果，高亮文章后續(xù)可能被高亮的內(nèi)容。當(dāng)收集的數(shù)據(jù)足夠多，新的文章都能自動(dòng)高亮了。

3.更多AI產(chǎn)品推薦演示

3.1 ChatMind.Tech

自動(dòng)生成流程圖

3.2 Effidit

智能創(chuàng)作助手 Effidit（Efficient and Intelligent Editing） 是由騰訊 AI Lab 開(kāi)發(fā)的一個(gè)研究性原型系統(tǒng)，探索用 AI 技術(shù)提升寫(xiě)作者的寫(xiě)作效率和創(chuàng)作體驗(yàn)（在線體驗(yàn)推薦使用 Chrome 或 Microsoft Edge 瀏覽器）

4.總結(jié)

1. ChatGPT可以幫助我們更快速、更準(zhǔn)確地獲取信息。在日常生活中，我們經(jīng)常需要查找各種信息，例如新聞、天氣、交通等，而ChatGPT可以通過(guò)自然語(yǔ)言的方式，快速地回答我們的問(wèn)題，節(jié)省了我們查找信息的時(shí)間和精力。

2. ChatGPT可以幫助我們更好地進(jìn)行學(xué)習(xí)和閱讀。在學(xué)習(xí)和閱讀過(guò)程中，我們經(jīng)常會(huì)遇到各種問(wèn)題和難點(diǎn)，而ChatGPT可以通過(guò)智能問(wèn)答的方式，幫助我們解決這些問(wèn)題和難點(diǎn)，提高我們的學(xué)習(xí)效率和閱讀理解能力。

3. ChatGPT還可以幫助我們更好地進(jìn)行工作。在工作中，我們經(jīng)常需要處理各種復(fù)雜的問(wèn)題和任務(wù)，而ChatGPT可以通過(guò)智能問(wèn)答、自動(dòng)化處理等方式，幫助我們更好地完成這些任務(wù)，提高我們的工作效率和質(zhì)量。