在 AI 时代，做「有机」的创作者

上个月看到 orange.ai 的公众号文章，提到了 AI 时代的「有机」的概念。并且他直接把公众号的名字改成了「有机大橘子」，也算是非常有行动力了。

在食品中，有机的东西总是更贵些。而在各种表达被人工智能占据的场域，手搓无添加的内容成了稀有物，这何尝不是一种「有机」。

那么，在 AI 内容生产中，什么才叫有机呢？我们常说 AI 写的东西没有人味儿，这其实就在于，AI 输出东西时，他只有 intelligence， 没有 context，那么自然就缺乏生命力。虽然现在越来越多的大模型引入了记忆功能，但它毕竟不能代表我们所有的思考，无法记录人和人之间的互动，没法记住肌肤被夏日灼热的空气覆盖的感受。这些细小的细节构成了我们生而为人的真实感，思考加上感受，才能构成真实而自我的表达。之前在Context 的重要性；小红书+淘宝1中也写过一些感想。

表达本来就是一种力量，一种可以用来确认自己活着的权利。

那为什么我还会把 AI 应用于我的日常写作之中呢？这需要先区分开写作和编辑的区别。如以前文章所描述，无论写作才去的是流水式还是建筑家的模式，写作出来的内容、其内核还是来自于我们自己。AI，可能是通过如语音转文字等手段提高了输入效率、抑或是在后期编辑中快速修正表达、格式，本质上还是通过把标准化、重复性劳动外包给 AI 来提高效率，而其内核、表达的方式还是自己的。

当然，在这个过程中，有时候 AI 编辑和自己写作之间的那条「线」会比较难以划分清晰。AI 在编辑过程中所占的比重应该有多少这一问题也没有定论。有些创作者会认为，只要主题是自己的，论证过程全由 AI 来完成也无所谓。甚至有不少 Newsletter 作者选择了只由自己挑选阅读的文章，简介、评论都放手给 AI 来完成。

仅从我自己的价值观和审美上来看，对于上述的用法我并无法苟同。其实在 AI 辅助写作上我也尝试了不少方法，应用 AI 的比例也经历过不少反复。例如，在 AI 刚刚大行其道时，我也曾尝试过全由语音输入，让 AI 改写文字，调整逻辑、语法等。虽然这一方法看起来仍保留了我作为创作者，在观点输出上的主体性，但经过一段时间，我却发现，一个人的文风、用词也是构成「表达」的重要元素。

在这一过程中，Flomo 的产品哲学也给了我一些思考的引导。他们的 AI 语音转文字力求尽量保留创作者的文字，只去除一些口癖。这种记录方式有利于记录者回忆起记录时的场景，显得这些记录更像是自己的。

这其实和上文提到过的 context 也有关。「表达」不止是观点，更涵盖了与之相关的表达方式，只有两者相加，叠加上场合、地点、天气等众多因素，才构成了完整的表达。我们在创作中可能难以完全复刻所有的 context，但至少通过更「有机」一些，能让更多的 context 得到保留，能让我们产出的内容更像我们自己。

语音转文字正在改变我们的生活——兼简要横评市面上的语音转文字笔记软件

自从 Whisper 模型出现以来，语音转文字就成了我的写作流程中非常重要的一环，之前也写过一些文章分享了 AI 语音转文字的一些用法。而随着越来越多人开始使用语音转文字、越来越多相关的软件出现，这一「便捷」的输入方式也为越来越多人所熟知。在以前文章中也提到过，人工智能可能对人类社会生活方式造成许多改变，包括日常创作、人际交往乃至工作方式都迎来了诸多变化。最近我发现，这些变化已切实地体现在我身上。

近期写作上的一些变化

以前写文章的时候，我通常是有想法就直接用手机打开 Flomo 记录灵感，有空时在就随便找个咖啡店、或者在高铁、飞机上用iPad上打字成文。但最近在记录灵感时，我越来越多地通过语音来记录了，而使用语音时，出于「语音尴尬症」等原因，下意识地会避免利用一些在公共场合的零散时间进行片段的输入。更多是希望能找到一个相对空闲的时间、相对独立的地点，用语音来完成整体草稿的撰写。

这其实和我一开始想的「语音有利于片段化的输入」这一想法出现了很大的区别，也引发了进一步的思索——语音输入和键盘输入的区别到底有哪些，而语音输入对我们又会产生什么样的影响。

语音输入 vs. 键盘输入

思维模式

如果用一个简单的比喻来描述什么是键盘输入和语音输入，以及他们之间的区别，文字输入其实有点像我们是在一块砖一块砖地来「建一座房子」。在这个过程中，我们可以随时停下来审核结构，发现不满意的地方就拿掉，然后重新垒上，同时，我们可以交替着在多个地方开始垒墙。这个整个过程是异步、非线性的过程。在这个过程中，我们会经常需要做修改、拼接等等。经常写作的人也会有这种感受，我们会对每一个句子、每一个段落、每一个词进行琢磨，当我们写完一句话时会回头看看，删掉几个字，或立刻做出修改。

相比之下，语音输入更像一条「河流」。思想如水流，说出的话直接奔涌向前。我们无法让河流暂停，回到上游修改水流，只能保持它从头到尾流动。这过程同步且线性，需要不受打扰的环境。

为何会有这种差异？一个原因是认知摩擦力不同。打字时，我们经历思考、选词造句、寻找按键、拼写，然后看到文字出现，整体是一条很长的链条。语音输入则更容易进入心流状态，因此我们希望有个不受打扰的环境，一旦进入状态就不停下。写作时注重的会是思维的连贯表达，而非单个词语的完美与否。

同时，打字和语音输入调用的思维模式也不同。书面写作偏向逻辑结构和分析，讲述则偏向故事思维。讲故事追求连贯完整，写作的逻辑思维则完全不同。

我们并非说河流模式一定比建筑模式好，或更代表时代发展方向。相反，这是每个创作者面临的取舍。

效率

语音转文字技术对写作最直观、最可量化的影响，毫无疑问在于对效率的颠覆性提升。人类说话的速度远超打字，那自然，只要有足够的内容储蓄，能够维持输出强度，那么自然在相同的时间下，就能够输出更多的文字。不过需要注意的一点是，语音转文字也导致了编辑负担的转移。在起草阶段所节省的时间，一定程度上被转移到了编辑阶段。

正如上文所说，口述生成的初稿往往是未经加工的「原材料」，需要大量重写和结构调整才能成为合格的书面语。因此，语音转文字带来的生产力提升，其实并非简单地缩短了总时间，更多是重构了时间分配。

对于那些在编辑上比较苦手的人来说，实际上可能并不能减少他们总的输入时间。而真正的效率提升，属于那些能够成功适应新的两阶段工作流程，并掌握相应编辑技能的写作者。

对文字本身的影响

语音转文字技术对写作带来的转变远不止于效率，它也在潜移默化地改变文字本身的特质。

既然文字来源于口语，那写作出来的文本也自然会更加倾向于对话式的风格。这种风格在某些博客、介绍性文章中自有其优势，能营造出一种亲切、自然的氛围，但若讲述者本身不擅长讲故事，则有可能会囿于流水账的困境。

这也就引出了语音转文字所带来的潜在问题，即会导致行文冗长、结构松散。在我的语音转文字写作中就经常出现这个问题， 由于思考和写作是同时进行的，而人在思考的时候会不自觉地重复自己的观点，以保证逻辑的连贯性。当这种思维落在纸面上，就很容易会出现大段的重复。

影响不止于写作？

语音转文字所带来的影响不只局限于写作，它对于我们人与人之间的沟通，乃至于人与生活之间的互动都会带来很大的改变。

人和人之间的沟通模式

举个例子，语音转文字对工作中人与人之间沟通就会有很大的影响。以前当我们开会时，除非额外注明有人来专门做会议纪要，不然很多时候会议的内容是无法追踪的，人们相对而言就可以更加畅所欲言一些。而随着语音转文字技术的运用，所有的会议都可以留痕，这也就导致人们在线会议时会更加谨慎，更加注重自己的措辞，对于自己所抒发的内容会有更多审慎的考虑，会避免随意输出可能对自己或他人不利的内容。

这一方面使得同事与同事或者说不同部门之间的沟通变得愈发困难，但在某种程度上也增加了线下人与人之间沟通的重要性。在工作中，人们可能更加会倾向于线下的会议，或者说在茶水间等非正式场合的碰面。所以说，语音转文字技术在工作中可能会导致地理位置相近的人之间的关系变得更加紧密，而对于位置相对较远的人而言，反而会加深他们之间的隔阂。

人和社会之间的交互

语音输入正在重塑人们执行日常任务的方式，培养了新的行为习惯和用户期望，例如，人们期待技术能够提供即时、准确和个性化的响应 。然而，这种行为转变也面临障碍，包括用户对设备全部功能认知不足，以及在公共场合使用语音命令的社交尴尬感 。

而对于人与社会，以及人与社会中的一些事物的交互而言，也带来了很多的改变。语音转文字的效率大大优于传统的写作，人们在工作中也会更加依赖语音转文字，这就导致了人们工作范式的一定改变。很明显，在那些所有人坐在一个场合进行工作的场景下，语音转文字可能并不适用。人们会避免自己的隐私被探听，同时也担心会影响到别人。因此，在工作场所里，人们可能会需要更多个人的空间，或者更多可以短暂使用的个人空间，如电话间等。而这也同时进一步导致了人们工作节奏的加快。由于信息产生和处理速度的提升，人们的工作压力也会进一步增加，并且也会要求人们掌握更多的语音输入技巧。由于语音天生是流逝的，它也会要求人们学会怎样说出结构化的内容，这对人们的思维模式的要求其实更高了。

对社会的深层影响

而对社会交互的深层影响而言，优点自然在于，它在功能上进一步增加了信息的民主化程度。由于不善于打字的人也因此能够更加轻松地创作内容，在一定程度上降低了内容创作的门槛，同时也为那些文盲、不擅长书写打字，或者有手部残疾的人提供了一个相对公平的表达渠道。

而对于文化而言，语音转文字带来的可能更多是一些负面影响。相对而言，社会公平虽然在一定程度上缩小了阶级之间的不公平，但是对于不同语言、不同族群人之间的公平程度反而有可能是一种放大。那些使用少数语种或者有特殊口音的人会因此丧失快速输出的机会，和主流人群之间的差距会进一步扩大。而且语音转文字在主流语言上的优势也会随着语料增加而进一步增加，一些地方语言很有可能会加速消亡。当然，这里面也有一些反例，人工智能也可以用来保护或识别一些比较古老的语言，这取决于人们如何使用人工智能技术。

第三个变化更多在于认知模式上，人们通过语音随时记录想法，这改变了大脑处理信息的方式，就像我们之前所说的「建筑」和「流水」之间的区别。这长期对于人们的思维方式也会有负面影响，一旦人们习惯于随时随地记录自己的语音，自然的记忆能力反而可能会被削弱。

简要横评常见的语音转文字软件

下文会对我使用过的一些语音转文字软件进行一些简单的评述。特此声明，我仅评测我付费使用过的产品，且不打总分，因为不同维度对不同人来说有着完全不同的权重。篇幅所限，每个软件仅作简单评述，如有需要详细介绍，可以在评论区留言，后期有时间了可能会写更详细的文章。

语音+笔记

TL;DR

AudiopenVoicenotes闪念贝壳FlomoDinox
价格⭐早鸟⭐⭐⭐⭐⭐订阅⭐买断⭐⭐⭐⭐订阅⭐⭐⭐⭐⭐买断⭐⭐⭐订阅⭐⭐
UI/设计⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
输入便捷度⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
AI 能力⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
上传录音⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
集成能力⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
附加功能⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
开发者能力⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
未来预期⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐

Audiopen

在所有语音转文字笔记软件中，Audiopen 应该是最早出圈的一个产品。早在2023年它就诞生了，作者从来没有编程经验，通过 vibe coding 创造了这款产品。

由于它当时昂贵的定价，也激起过一些讨论。Audiopen的 UI 以及语音转文字的准确度在所有产品中都是最佳的。去年，它也开发出了 app 端，在易用程度上也很优秀。它的后端集成做得也挺好，可以自动把转录及AI修改好的内容发送到 Notion，或通过 webhook 发动到其他自己想要管理的软件之中。综合来看，作为这个行业里的先驱，除了价格较贵之外，没有什么值得吐槽的问题。

Voicenotes

如果你错过了 Voicenotes 早期的 50 美元早鸟价买断的话，那这可能是语音转文字笔记软件用户最大的遗憾之一。

Voicenotes 在所有笔记软件中可以说是综合了价格、 UI、设计逻辑、后期的集成等最好的一个产品。Voicenotes 的设计非常克制且优雅，无论是极简的设计还是对于 AI 改写的克制，在使用便捷度上是首屈一指的。

它既支持在 App 中进行转录，也支持上传语音文件进行转录。除此之外，Voicenotes 还支持通过一个叫 Pages 的功能来把自己的语音转文字发布出去，形成自己一个非常微型的博客。我也把它作为我个人博客的一个补充，记录一些我个人的日常闪念。同时，它也支持 AI 问答等功能。

值得一提的是，Voicenotes 的作者是 Buy me a coffee 的作者，因此信誉度相对可靠，暂时不用担心跑路。

综合下来，Voicenotes 是我在所有笔记软件中使用语音转文字的频率最高的。而且它同时支持网页端、手机端以及苹果手表端的输入，这让它的使用场景得到了大大的拓展。近期，它也更增加了在桌面端的快捷输入，并且更加扩展了它自己的使用场景。

闪念贝壳

闪念贝壳其实是先在海外做起来之后才拓展到国内的，在外区它的名字叫 Ideashell。作者不愧是设计出身，它的外观设计非常优美，UI也很简洁美观，对颜值党来说用着非常舒服。

而另外一个特色则是它与其他各种软件的集成。打开软件（或通过小组件/action button)，录入一段语音，生成的内容，可以被非常便捷地立刻发送到包括从微信、提醒事项到 Notion、Obsidian、熊掌记、Craft、滴答清单、Day One等一系列笔记软件中去，在操作的便捷度上毫无疑问是在所有软件中最佳的。

此外，闪念贝壳支持上传录音文件进行转录，并且支持区分不同发言人，这个功能常被我用于临时会议记录。

Dinox

如果说闪念贝壳是典型的设计师作品，那么 Dinox 则是典型的工程师作品。

如果要论各种与 AI 相结合的功能最齐全、设置最复杂的产品，Dinox 非他莫属。它支持从语音转文字到后续的结构化处理、相关笔记、AI 聊天等一系列功能，甚至还支持手机端检测存储，并且包括 S3 等不同的对向存储。

可以说，所有你能设想的与笔记相关的功能在 Dinox 都有。但自然，缺点也是存在的：它的操作设置过于复杂，入门相对较为困难，且当前阶段 bug 较多；在美观上与其他几款产品相比略有缺失。同时，由于作者想法很多，整体作品割裂感比较强，并没有一个明确的产品特质。

但是，作者的更新频率以及响应速度非常之快，几乎每隔几天就有一个新版本，可以说是未来可期的一个选择。

Flomo

其实早在 AudioPen 流行之后，我就和少楠提过在笔记软件中加入语音转文字的想法。但当时他们觉得需要先研究语音转文字是不是一个笔记软件的刚需，以及如果真的加入了，如何进行最符合他们产品逻辑的设计，谁料这一研究就是两年。

对于他们这个解释，一开始我和其他挺多人一样，觉得他们只是出于成本考虑而拒绝做出一些新的尝试。也因此，我尝试了其他挺多速记软件。

几个月前，Flomo 终于加入了语音转文字。并且我也很欣慰地看到他们确实在里面融入了自己的想法。相比于那些着重于语音输入后，对笔记进行很多基于不同prompt调整的软件而言，Flomo 不支持自定义prompt（对不少人来说这是个缺点），非常注重写作者原来的结构，仅去除了一些常见的口辟等。

这其实也和我对于笔记的看法不谋而合。之前我也尝试过通过很多预先设置好的 prompt 来对自己的语音输入进行大幅度修改，但最后却发现这些修改过的笔记虽然看起来更加精致，但很多情况下并不能反映我自己的原意。亦或者，当我事后回顾的时候，总感觉这些笔记有些陌生。正如少楠和Lightory 想传递的笔记理念，只有那些在我们用自己的理解记下来的内容，才是我们当下最真挚的表达。我们自己通过思考来进行的重新编辑，也能让我们对自己的笔记有更深刻的印象。

此外，这半年支持的 AI 搜索和最近引入的 AI 洞察也很有想法，能帮助用户发现笔记和笔记之间的关联——虽然 Voicenotes和Dinox也支持类似的功能，但从易用程度以及完成度上来看，后两者只能称得上有这个功能，远远不算好用。

说了这么多，Flomo 当然也有一些问题，比如说他的语音笔记最长只能支持五分钟，对生成的内容会进行自动审核，替换掉一些不当语句，并且不支持同步到其他软件等。但从使用的易用性上，以及语音转文字这一功能本身的实现的完成度上，Flomo 还是做得很好的。

其他：Get笔记、即我笔记、Reflect、Tana、Workflowy等

这里提到的这些笔记软件并不代表市面上所有支持AI语音转文字的软件，还有几款可以简单提一下。

如果把市面上的语音转文字软件分成两类，一类可以算是所谓的「AI 原生」笔记软件，另一类则是「AI+」笔记软件

其中，Get笔记和即我笔记，以及这两年在即刻、小红书上各种独立开发者各种宣传的层出不穷的新软件大都是在AI语音转文字出现之后而诞生的。他们在从初始阶段就兼顾到了语音转文字的开发，但因为我使用的不多，也建议大家去找其他的评测。

而后面提到的这几款Reflect、Tana、Workflow则是基于已有的笔记软件的基础上，把语音转文字融入他们的工作流。其中，Tana毫无疑问是其中做得最好的一款。AI 已经成为其完整工作流中的一环。它既支持会议的转录，也支持日常的手机端以及电脑端的语音输入。此外，Tana还能在输入之后用AI对语音转文字的内容进行进一步修改，自定义化非常强。

但由于这几款都需要比较昂贵的订阅费，在性价比上，如果只是把它作为语音转文字软件而言，相对会比较低。不过，如果能把它们与自己的工作流结合起来，或者作为自己的知识库所在，那是可以考虑的选择。

语音转录输入法

桌面端的语音转文字输入法也有不少选择，最主流的包括 Superwhisper、Wispr Flow等，甚至 Voicenotes 近期也推出了 Mac 端的输入法软件，只需按住快捷键，就能直接把语音转文字输入到当前的文本框内。

由于我日常输入不依赖于 Mac，对这方面没有很深的研究，可以参考Edison的这篇文章来了解更多的细节 https://linux.do/t/topic/833194。

语音输入是 AI 时代的唯一正解吗？

语音转文字软件确实加快了我单一文稿撰写的速度，例如这篇文章有 50% 的部分是通过语音输入完成的初稿。但回头看来，寻找具有仪式感的环境进行语音输入这一行为反而对我创作构成了新束缚。

以前我能在等地铁、午休时花几分钟，用手机或iPad快速写出文章一部分。然而习惯于用语音写初稿之后，我的零散输入时间反而变少了。

未来创作中我可能需要区分不同类型文字，采取不同写作方式。对偏向故事型、记录型的内容，使用语音可能更方便；对偏向书面信息的写作，找个安静地方写可能更好。更或者，在大部分情况下，我都会更加倾向于用打字的方式来进行写作。因为无论是在摘录闪念，亦或是在长篇梳理自己想法的时候，这种字斟句酌的输入方式都更有利于我理清自己的思路。并且，它能更加有一种创作的真实感以及仪式感。毕竟，有时候仪式感本身也是创造力的来源之一。

而对于每个创作者以及记录者而言，根据自己所处环境、惯用设备而选择最适合自己的创作方式，是每个创作者都需要面临的课题

为什么塔勒布的“最不宽容者获胜”在AI时代不管用了？

2018年，欧盟 GDPR 的实施掀起了全球数据保护的新浪潮。这部被称为”史上最严格数据隐私法”的法规不仅改变了欧盟境内的数据处理规则，更通过”布鲁塞尔效应”，将其影响力扩展到全球范围。然而，当欧盟试图将这种监管模式复制到人工智能领域时，情况似乎有了微妙的变化。

2023年12月，欧盟就 EU AI Act 达成初步政治协议，标志着全球首个综合性AI监管框架的诞生。这一时刻让人不禁想起2015年12月GDPR文本达成一致的场景。然而，与GDPR相比，AI法案面临的挑战似乎更为复杂，科技巨头的反应也更加激烈。

什么是“最不宽容者获胜”？

最简单的例子，为什么前些年，我们发现，越来越多的产品、越来越多的饭店开始贴着清真认证标签？答案在于一个简单的不对称性：穆斯林消费者只能吃清真食品，而非穆斯林消费者可以吃清真食品。

当穆斯林人口达到一定比例，或者占有一定舆论声量的时候，食品生产商面临一个选择：要么生产两条产品线，要么统一采用清真标准。由于清真认证的额外成本相对较低，而维护两条生产线的成本较高，理性的选择是统一采用清真标准。

这就是”最不宽容者获胜”的精髓：当转换成本较低时，整个系统会向最严格的标准倾斜。

放在现实生活中，则体现为当一个坚定不妥协的少数群体与一个较为灵活的多数群体相遇时，整个系统往往会向少数群体的偏好倾斜。

GDPR：理论的初步验证

GDPR的实施过程似乎验证了塔勒布的理论。作为”不宽容的少数群体”，欧盟通过GDPR设定了严格的数据保护标准。尽管科技巨头最初表示担忧，认为需要大规模调整政策和程序，但最终还是选择了合规。

这种合规不仅仅是因为高额罚款的威胁（最高可达全球年营业额的4%），更重要的是，维护多套数据处理系统的成本远高于统一采用GDPR标准。结果是，许多公司不仅在欧盟市场采用GDPR标准，更将其推广到全球业务中。这就是所谓的”布鲁塞尔效应”——欧盟的监管标准成为了事实上的全球标准。

AI法案：理论的滑铁卢？

然而，当欧盟推出AI法案时，科技巨头的反应却截然不同。与GDPR时期相比，它们对AI法案表现出更为强烈和一致的反对态度。这种差异化的反应背后究竟隐藏着怎样的逻辑？

GDPR主要被视为一项数据治理和隐私合规的挑战。它规范了数据处理方式，但并未从根本上改变科技公司的商业模式。相比之下，AI法案被认为直接触及了AI技术的核心——它不仅规范了数据如何使用，更涉及可以用数据构建什么，以及谁对其效果负责。

对于GDPR，大型科技公司虽然面临高昂的合规成本，但也从中获得了意外的战略利益。GDPR的复杂性为小型竞争对手设置了准入门槛，从而巩固了大型企业的市场地位。这种”二阶效应”影响了它们的决策逻辑。

而AI法案则不同。科技巨头认为，这项法案可能会从根本上威胁其在AI领域的领导地位和未来增长潜力。它们担心严格的监管会削弱欧洲AI模型的竞争力，甚至可能将市场份额让给其他地区的竞争对手。

相似表象下的本质差异

要理解这个谜题，我们需要深入到细节中。GDPR和EU AI Act看似相似，实则有着根本性的差异。

首先是合规的确定性问题。GDPR的要求相对明确：获取用户同意、提供数据删除选项、确保数据安全等。虽然实施起来繁琐，但至少企业知道该做什么。相比之下，EU AI Act充满了模糊地带。什么算”高风险AI应用”？如何证明一个深度学习模型是”可解释的”？当技术本身还在快速演进时，如何制定固定的合规标准？

更关键的是对核心业务的影响程度。GDPR主要改变的是数据处理流程——你仍然可以做社交网络，仍然可以投放广告，只是需要先获得用户同意。它就像是给汽车加装安全带，麻烦但不影响汽车的本质功能。而EU AI Act直接触及产品的核心。它可能要求你的AI模型必须是可解释的，但对于依赖深度神经网络的现代AI来说，完全的可解释性在技术上可能根本无法实现。这就像要求汽车必须能够飞行——不是改进，而是改变本质。

谁是”最不宽容者”？

在GDPR的案例中，欧盟作为”不宽容的少数群体”，成功地将其数据保护标准推广到全球。然而，在AI法案的博弈中，局面变得更加复杂。

一方面，欧盟仍然试图扮演”不宽容者”的角色，坚持其对AI的伦理和安全标准。另一方面，科技巨头在捍卫其核心利益和创新自由时，也表现出了极高的”不宽容”程度。它们通过密集的游说活动、公开表态，甚至威胁撤出欧洲市场来表达立场。

这场博弈的结果可能不会是一方的完全胜利，而是一个反映多方相对力量的复杂妥协。塔勒布的理论在这里提供了理解影响力动态的视角，但现实世界的结果往往更加微妙。

时间窗口的不同

2018年和2024年的科技产业格局已经大不相同。当GDPR推出时，数据确实重要，但还不是生死攸关的问题。失去一些数据收集能力令人痛苦，但不会让Facebook或Google失去竞争优势。那时的数字经济已经相对成熟，需要的是规范而非突破。

但2024年的AI竞赛完全是另一回事。我们正处于AI革命的早期阶段，每个月都有突破性进展。在这个时刻被监管束缚手脚，可能意味着永久性地落后。更重要的是，中美AI竞争的大背景让一切变得更加复杂。当你的中国竞争对手可以不受限制地开发AI，而你却要满足各种”可解释性”要求时，这种劣势可能是致命的。

成本结构的差异也值得深思。GDPR的合规成本虽然高昂——大公司可能需要花费数百万欧元进行技术改造和法律咨询——但这是一次性投入加上可预测的维护成本。企业可以制定预算，分配资源，然后继续前进。

EU AI Act的成本却充满不确定性。不仅是金钱成本，更是机会成本。当你为了满足”可解释性”要求而不得不使用较简单的模型时，你失去的创新机会如何量化？当你的竞争对手推出了更强大的AI助手而你还在等待合规审查时，市场份额的流失如何计算？这种不确定性让企业难以做出理性的成本收益分析。

道德制高点

还有一个常被忽视的因素：公众认知。GDPR打着保护隐私的旗号，容易获得道德制高点。即使是最激进的科技公司也很难公开反对保护用户隐私。但AI监管不同。限制AI发展很容易被框定为”阻碍进步”、”扼杀创新”。在一个将技术进步视为信仰的时代，这种叙事对监管者不利。

谁掌握了权力？

更深层的变化在于权力结构的演变。在清真食品的案例中，个体消费者没有议价能力。但在AI时代，科技巨头掌握着一张王牌：退出威胁。当苹果说”我们不在欧盟发布AI功能”时，受损的不仅是苹果，还有数百万期待新功能的欧洲iPhone用户。当足够多的科技公司做出同样选择时，压力开始转向监管者。

这种动态在GDPR时代并不明显，因为没有公司真的敢完全退出欧盟市场。但在AI时代，”功能性退出”成为可能——你仍然在欧盟销售产品，只是不提供最先进的AI功能。这种策略既避免了完全退出的极端后果，又对监管者施加了压力。

如果我们用博弈论的语言来描述，GDPR时代的博弈相对简单：遵守规则失去一些数据优势但保住市场，不遵守则失去整个欧盟市场。选择显而易见。

但AI Act创造了一个更复杂的博弈。遵守可能意味着在全球AI竞赛中永久落后，不遵守只是暂时失去部分欧盟市场功能。当长期的技术领先地位和短期的市场准入发生冲突时，越来越多的公司选择了前者。

未来呢？

有趣的是，这个故事还远未结束。GDPR刚推出时也曾遭遇强烈反对，但最终大多数公司还是选择了合规。EU AI Act是否会重演这个剧本？

可能的情景包括：监管者和企业最终达成某种妥协，出现”欧盟特别版”的AI产品；或者欧盟坚持立场，导致欧洲在AI时代进一步边缘化；又或者，其他地区跟进欧盟的监管思路，最终形成全球统一标准。

没有放之四海而皆准的社会理论。塔勒布的”最不宽容者获胜”在特定条件下确实成立——当转换成本较低、参与者权力不对称有利于”不宽容者”、没有可行的退出选项时。

但当这些条件改变时，当”宽容者”变成了拥有议价能力的科技巨头，当转换成本高到令人却步，当退出成为可信威胁时，理论的预测就需要修正。

更重要的是，时机至关重要。GDPR来得正是时候——数据经济已经成熟，需要的是规范。而AI Act可能来得太早——当技术仍在快速演进时，过早的规范可能扼杀创新。这就像在莱特兄弟刚发明飞机时就制定详细的航空安全法规，结果可能是飞机永远无法起飞。

从更宏大的视角来说，当我们谈论清真食品时，我们在讨论消费选择。当我们谈论GDPR时，我们在讨论隐私权利。但当我们谈论AI监管时，我们在讨论人类的未来，即，谁将主导下一次技术革命，以及这场革命将如何展开。

Context 的重要性；小红书+淘宝

终于听完重轻和孟岩的播客，他们推荐的里克鲁宾的书很有意思，准备抽空看看。他们主要讲的是创作过程，强调创作要源于个人真情实感，源于自己想表达的东西。

当然他们可能更着重创作系统内容，不愿追逐时事。而我这种俗人，大概每天确实被各种信息轰炸。自然，我的博客也会有很多相关内容。其实，我以前常会尴尬，或不愿在公众面前谈论对时事的看法。但他们的对谈也启发了我。许多想法应当被表达出来，日后回看，会发现自己当时要么是幼稚，要么是因为时局不同、信息不同、情绪不同，而产生了不同的判断逻辑。以后可能会随感评论生活或社会事件。

Context 的重要性

听重轻和孟岩的播客时，听到一段很有感触的对话。他们从祛魅聊起，引申开去。现在许多人沟通时，倾向于过度简化。听到“无非”、“不过就”这类词时，往往不代表说话人想用简化语言来概括，提炼精髓，而更多是接收者不愿费力研究或了解背景，因而过度简化。这也解释了为何日常生活中安利是件很难的事。感受作品的最佳途径永远是感受，而非分析。因为分析时，你会丧失对整体美感的体会。就像把事物掰开揉碎，你只能得到碎渣；而感受到的更多是情景、是 context，这是分析和阅读理解所无法体会的。你只能体会它为何牛逼，却不能体会它为何美。

这让我想起之前和 Jotmo 开发者聊天时，谈到 context的 重要性。记录时，context 非常重要。比如，回顾收藏的帖子，判断是上班摸鱼、通勤途中，还是专心阅读时收藏的，再结合笔记，能触发不同思路。这不仅关乎当时的思绪情感，也会让潜意识回忆起相似场景下的其他记录。同样，只有结合当时context，才能反映当时最真实的感受。

小红书和淘宝打通

小红书与淘宝打通，允许用户从图文直接跳转淘宝，堪称一招妙手。小红书商业化此前进展缓慢，主要是因为难吸引商家专门经营其平台内容，商家也无从得知“种草”效果。而一旦能跳转淘宝，转化效果即可量化，平台吸引力便会大增。此举有可能会限制小红书自身电商业务，但着眼平台整体发展，实为做大了蛋糕：先贯通“宣传-种草-购买”的流程，待用户习惯养成后，再图自身电商发展，可能比从零开始效果会更好。

社区调性

然而也应看到，内容或社区平台商业化提速后，可能严重冲击社区特有的氛围。当下的小红书即是典型例证：平台问题已相当严重，营销号大量涌入，令大家能看到的真实生活分享日益减少。

同时内容创作者为提高带货效果，内容可能趋于同质。当然，小红书社区尚属多元，其长尾内容有助于覆盖更细分的用户群体，但小红书的社区运营团队也需善加引导和管理。

消费习惯

至于先让用户养成消费习惯，再借此促进小红书自身商业化的想法，其实存在变数。用户养成的习惯，究竟是在小红书看中商品后跳转淘宝购买，还是在小红书内部完成了从“种草”到“决策”的整个过程？若是前者，小红书日后推广自有电商时，如何克服用户路径依赖、将他们拉回平台，将是一大难题。

不过，抖音此前的转型路径可资借鉴，毕竟其平台转型颇为成功。抖音早先也曾与淘宝等平台合作，虽经阵痛，但其电商能力随后迅速提升。

对 B 站也是种参考？

B站某种程度上或可借鉴这种做法法。可惜考虑到社区调性，B站要打通购买流程难度较大。其内容少有“种草”性质，多为硬广，与小红书不同。不过这也算一种开源节流之法。

B站商业化向来步履维艰。无论是贴片广告受限，还是特有的社区氛围，都使其商业潜力难以充分发掘。与平台合作直接导流算是一条思路，但对B站长远发展而言，恐怕只是权宜之计，难治根本。当然，对B站这样体量的公司，此法或许就已足够了。

Links + Notes

近期生产力玩具们使用状态更新 (2025 April)

近期玩具一栏

重新开始使用 Heptabase

近期我重新开始使用Heptabase，正如Alan所指出的，当进行专题研究时，白板确实是最为合适的工具。在使用Tana时，虽然在记录单独笔记或进行信息输入时，通过标签管理可以实现流畅的工作流程，但当需要从中观层面梳理和理解事物时，便显得有些力不从心。在这种情况下，白板无疑是最佳选择。

终于开始搭建个人影音库了

这两天，我终于开始着手一个搁置已久的项目：在笔记软件里搭建个人的影音数据库，或者说是个人的数据资产和娱乐hub。这个想法虽然由来已久，但一直处在纠结和犹豫中。

回想起来，在我还使用Notion的那段时间，就经常看到社区里有人用它来搭建个人数据库。比如我很喜欢的博主椒盐豆豉，她就在Notion上维护着一个影音数据库。当时看到这些精美的数据库时，我心里却冒出一个疑问：既然已经有豆瓣这样完善的在线娱乐服务平台，为什么还要费时费力地重新搭建一套呢？

这个困扰一直延续到最近。当我发现了新兴的影音评论网站NeoDB时，最初的想法也是准备在这个平台上构建自己的数据库。但后来的选择却出人意料 – 我还是决定回到笔记软件来实现这个构想。

促使我做出这个决定的关键因素是定制性需求和美观性。在任何第三方网站上，你都只能在预设的几个字段范围内活动 – 写写短评，标记一下”想看”或其他状态，而难以进行更深度的个性化定制。相比之下，在自己的笔记软件里，可以做的事情要丰富得多：可以记录更深入的观点，设定内容的领域分类，最重要的是能够与其他笔记建立有机的联系。

在视觉呈现上，笔记软件提供的看板视图也明显优于大多数网站采用的上下滚动式展示方式，能够呈现出更优雅的内容组织效果。

基于这些考虑，我最终选择了在 Tana 中搭建这个数据库。这样不仅能够与我日常的笔记流程完美融合，未来还计划将其整合到个人博客中，形成一个更完整的个人数据管理系统。

开始使用 Youmind

最近我还开始重新体验玉伯的新产品 Youmind，逐渐理解了它的独特定位。它并非传统的知识管理工具，而是一个面向创作的项目管理平台。这种定位让我想到了长期以来对工具的一些思考。

在此之前，我曾尝试用 Minttr 来积累写作素材。它的瀑布流设计虽然赏心悦目，但实际编辑体验却并不理想。不过在那里建立的写作素材库倒是出乎意料地实用，是目前让我比较满意的功能之一。

Youmind 的项目导向型管理方式很有特色。与我现有的写作素材库相比，它的优势在于可以容纳更丰富的内容形式，不局限于文字材料。这让我看到了新的应用场景：可以把听到的播客片段、看到的精彩视频都收集进来，这是传统写作素材库难以实现的功能。

这两天和 玉伯 聊的时候了解到，他们近期会有一波比较大的更新，重点是在于编辑体验上。他们可能会考虑采取类似于Cursor的形式，来帮助用户更好地进行创作，这就与他们现在的这个仅仅着重于信息收集的模式有了一定的区别。另外，可能还有包括对于board看板的一些新的更新。

信息管理-知识管理-创作管理

这个话题让我联想到知识管理、信息管理和创作管理这三个概念的区别。知识管理服务于个人长期的知识积累，收录的都是经过理解和消化、确信未来有用的内容。信息管理则更符合现代人的收藏倾向，重点是确保需要时能快速检索到相关内容。

可以说，知识管理注重整理和内化，信息管理侧重检索能力，而创作管理则着眼于激发创意和内容整理。这三者之间虽有重叠，但将它们分开处理可能是更明智的选择。

在当前的工具体系中，我主要使用 Heptabase 进行项目研究，用 Tana、新枝和 Youmind 进行信息收集。真正的知识会沉淀在 Heptabase 中。另外，我使用 Readwise Reader 进行高亮标注，这些内容会通过 Readwise 同步到 Heptabase 和 Tana。最终的创作则在 Youmind 和思源中完成，思源笔记的本地化特性提供了很好的存档功能，写作体验也相当不错。

Links + Notes

近期发现了城堡 阅读，这一个前利器社区的作者运营的独立杂志，会有不少链接来源于他的分享。此外这部分的标题也参考 Neo 的形式改成了 Links+Notes 这一更直观的表述。

供给匮乏年代

做产品要多看刚需

供给丰饶年代

特别是有了 AI 作为生产力之后

做产品要看柔需 ——玉伯

DeepSeek 的文章大部分是一眼能看出来的，OpenAI 的也能比较容易分辨出来，相较之下 Claude 在这方面还是更拟人一些。

当身边的人都表达了对哪吒的喜爱的时候，就很难找到机会表达出自己的看法。近期热度降下来了，终于能看到一些反面的声音。这篇虽然是完全从女性主义的角度分析，还是 cover 了大部分令我感觉不适的点的。

2024中文播客数据

  • 平均年龄 31 岁，收入一万六，本科学历占比 91%，人均每周收听 4.8 小时 74.9% 有为播客付费的意愿，63% 过去一年曾经付费。-

-中文播客听众使用的内容平台前三是：b 站、小红书、公众号

-收听场景前三是：通勤、家务、运动。

-持续收听播客的最大理由是开拓视野，打破信息差；而放弃挺播客的最大理由则是对主播内容逐渐失去兴趣。

-创作者方面，做播客的前三个理由是：个人兴趣、分享知识和有价值的内容、内心深处强烈的表达欲。

-另外很多人相比苹果播客的简洁，更喜欢小宇宙开放的评论区，这不禁让让我觉得在播客方面，小宇宙就是网易云音乐。

请叫我播客收听人群平均画像😂。好奇的是明年平均年龄是会增加还是维持不变。

边听明日方舟歌单边摸鱼；AI 对人和社会互动的影响

终于从团建的忙碌中解脱，能静心做些喜欢的事了。之前提到要将 Voicenotes 整合进博客工作流，实践后体验确实不错。特别是发现 Voicenotes 能与 Readwise 互通，其价值又上了一个台阶。目前来看，Voicenotes 除了偶尔理解有偏差，整体表现相当不错。

这周另一有趣尝试是接触了 Vibe Coding。说来也巧，正好赶上 Lenny’s Newsletter 的福利活动，订阅即可获得 Cursor、Replit 等主流 Vibe Coding 工具一年使用权。 作为编程新手，我借此机会实际体验了 Cursor。目前只用它写了个简单脚本，确实感到很便捷。不过用它开发完整应用程序还是有些犹豫。可能需要先打好编程基础，才能更好利用 Cursor。

我之前也订阅了 Genspark 这类 agent 工具。对编程新手来说，简单试用后，感觉 agent 工具可能更友好。不过现阶段还是先专注学习和实践，等积累更多经验后再总结体会，说不定那时才会发现 agent 的局限。

此外，最近一直在调整工作流，发现必须调整当前的输入方式。现在每想记个笔记，都得粘贴到好几个地方（如新枝、Tana、Dinox、Voicenotes、Heptabase），因为可能在多处汇总或搜索。这种状态不可持续，甚至不如当初统一在 Drafts 输入，再一键分发，现在先做了几个 Drafts action，后面看如何整合。

此外，这两天也在试用 Calflow。之前一直想要找一些时间管理的工具，但是像 3×3 之类的工具也一直不大好上手，而且颜值也不怎么样。这两天在小红书上从一个 notion 博主那里顺藤摸瓜，找到了 Calflow 这个软件，感觉挺有前景，考虑用一段时间试试。

音乐在工作和学习中的不同

前两天工作时，照常打开网易云，播放明日方舟歌单，不知不觉就过了近两小时。一边工作一边多次被感动。Rap 有 Yanking 和桥夹克里夫的 boss 曲（mai 竟然是作曲+编曲！），《总辖之愿》太好听了（才知道最后四个关卡名连起来是“恩怨纠葛，散于星辰之间；留下之人，推开未来之门”）。

听着听着，想起一个有趣的问题：发现听音乐工作，效率会极大提升。哪怕中间会因音乐的旋律、情感、歌词而下意识看评论或停下工作专心听歌，但整体工作效率反而提升了，很顺畅地就进入了心流状态。

而这和我平时认真学习时的感觉正好相反。认真学习时听音乐，有时反而让我分心，无法集中注意力。于是我问了问 Gemini Pro 2.5，想看看这个问题是否有较科学的解释，结果挺有意思。

AI 表示，工作场景下，音乐之所以有助益，是因为工作本身重复性高，不需太多密集思考，大多是自动化操作，占用认知资源少。这样一来，注意力尚有余裕，音乐反而能屏蔽环境干扰，让我们更容易把注意力保持在工作上。同时，由于多数工作任务我们已熟练，不需深度分析，内在认知负荷较低；音乐带来的积极情绪，反而能促进认知资源的有效利用。

学习则不同，它本质上需要高度集中注意力。音乐会分散注意力，争夺认知资源，带来较高的认知负荷。

近期对 AI 对人和社会影响的摘抄和思考

近期阅读中，有不少关于 AI 对人和社会影响的摘抄与思考，这里分享些简单感想，若有时间再详细展开。

AI 会提高还是降低人的思维能力？

最近在即刻上看到，有人认为 AI 对人类思维方式构成一大威胁。它会给人一种思考幻觉。AI 出现前，普通人与各领域精英的最大差异，在于能否结构化地思考和输出。而目前的 AI，尤其是最新的，结构化能力较强。它们会拆解问题、任务并逐步完成，展示结构化过程，让用户误以为自己也能结构化思考。

这对经验或知识不足的人来说，其实比较危险，因为它取代了他们锻炼结构化思维的过程。他们在学习和提升中会失去一些附带收益，这些收益有时是纯知识，有时是锻炼出的思考能力。从某种意义上讲，这会让人的成长缺乏所谓的 context，而 context 在完成工作和个人学习成长中都非常重要。因为你有时假装获得了能力，但 AI 并不知道你实际经历过什么。同时，这种 context 也是我们未来应对不同事物时的潜在经验与知识，这些无法通过 AI 获得。

这让我想起 Neo 在其 newsletter 中介绍的一篇文章。该文根据微软和卡内基梅隆大学的调查，分析了 AI 工具如何从不同维度重塑人类工作方式。在 AI 时代，人虽将部分功能让渡给 AI，但人的作用反而更核心，集中于验证信息、整合输出、监督任务。人的工作变得‘高抽象’和‘高风险’，需要更强的判断力，并承担更多决策风险。

AI 真的带来了平权吗？

讨论新技术影响时，会发现 AI 与科幻小说、游戏中描绘的某些技术（常导致赛博朋克世界）既相似又不同。在那些世界观里，新技术常由政府秘密研发，某些人率先秘密使用，从而获得对普通人的巨大优势。而 AI 的情况是，AI 平权是 AI 时代的默认特征，还是只是历史发展过程中的一个短暂“黄金时期”？当前 AI 发展初期，是自下而上发展，所有人平等使用同等智能的 AI。但当 AI 发展到一定程度，若普通人可用的 AI 能力触及企业成本上限，且富人能用金钱购买到显著更优的 AI 时，社会阶层问题恐将重现。

AI 时代，语音的影响被忽视了

另一项观察是，我发现许多 AI 开始强调语音交互。这种交互一方面极大地方便了用户操控电脑、手机及 AI，另一方面，它会重塑每个人的工作习惯，乃至人际交互模式与社交关系。

例如，以往在工作空间，每个人的工作都相当私密。而一旦工作转为通过语音沟通，人与人的工作空间就必然交织。这种交织目前看来无所谓好坏，但必然影响人在工作中如何把握与他人的距离。也许将来大家会更注重隐私，甚至可能反而更少关注隐私。这些都值得继续研究。

AI时代，我们还需要个人知识管理吗？

最近看到了一篇文章 人工智能与没有斑点的长颈鹿，作者提到，人工智能的训练原理导致，所有答案都趋向主流，继而抹杀各种非主流的观点与个性。

而在日常生活中，随着 Deepseek 的迅猛发展和广泛应用，长辈们开始将其视为AI的代名词，并逐渐将这些工具融入日常生活中。

对于那些此前较少接触人工智能技术的人群而言，他们自然倾向于直接向AI提出各种问题，更令人担忧的是，他们往往将AI的回答视为绝对真理。这一现象令我想起之前关于知识管理的讨论，有观点认为AI代表了知识管理的终极形态，即个人知识收集是没必要的，因为AI可以提供答案。

遇到问题问AI就行了？

虽然我坚信应该将AI有效整合进我们的知识框架中，每个人都应培养使用这些工具的能力——但这种整合应该是对个人知识管理和独立思考的补充，而非替代。

“遇到问题为何不直接询问AI？”我们越来越常听到这一表述，而这一普遍看法存在显著的逻辑缺陷。

许多问题并不存在单一、确定的答案，然而AI系统通常提供看似权威的响应。这并非表示AI始终产生相同的答案，而是当前大型语言模型的架构——主要基于主流材料训练——自然会生成反映主流观点的输出。因此，非主流观点在AI回答中因训练数据中的权重较低而被削弱。

文明的真正丰富性往往体现在这些非主流的、长尾的内容领域。当我们集体放弃独立思考，忽视多样化的视角、观点和事实诠释时，文明发展和个人成长都将受到深远影响。

知识获取路径的转变

另一个引人深思的视角认为，AI对新生代最具革命性的影响在于从根本上改变了知识获取方式。历史上，人们主动搜寻知识——回溯更远，互联网前的世代甚至在开始搜索前就需要投入专门的学习过程。今天的技术演进已逐步简化了信息获取流程，实现了直接检索答案而完全绕过搜索阶段。

这一转变本身好坏并无定论，但出于每个人锻炼思维的角度来看我们必须主动收获、处理并内化知识，探索多元视角，最终形成自己的观点。

在我个人的知识管理实践中，我优先将那些能激发思考的内容归档至知识仓库。AI主要作为组织和搜索助手，而非权威答案来源——这一关键区分保留了我对我的知识筛选的自主性，并能充分利用AI的优势，来增加效率。

再谈语音转文字软件的发展方向

对于 AI 来说，语音交互是一个不可或缺的核心功能。

这几天在群里看到很多人分享他们使用语音与AI交互的场景。例如，在带孩子的时候，可以直接抬起手腕对着手表说话，或者随便在手机上点一下。这种情况下的交互非常自然，不会干扰其他行为。

还有一种场景是骑车通勤时，在等红灯的时候，随手抬起手腕与AI互动，这是一种输入阻力很小且非常自然的行为。如果此时需要在手机上通过键盘输入，阻力就会很大，也不符合自然需求。

语音转文字软件进一步的发展方向是以语音作为核心，在此基础上实现更多地互动，以达成个人 Agent地效果。当年 Siri 想走的就是这条路线，但可惜Siri的智能化程度太低，语音转文字的效率也一般。

Dinox

最近发现了一个新的语音转文字的软件 Dinox，而且初步使用下来，它在多种程度上都可以说是目前为止语音转文字和笔记功能结合得最好的。它在保证了一定的语音转文字识别准确度的基础上，在后续的功能开发的多样性上是目前其他软件所无法比拟的。

某种意义上可以说它是一个功能加强版的 Flomo。得到的 Get 笔记走的也是这条路线，但是对 AI 的使用更为克制，只用在内容输入和搜索方面，而 Dinox 则聚焦于后续的处理

首先，在界面方面，Dinox 的界面和 Flomo 比较类似，都是由卡片加标签组成。但是，它的输入方式除了手动输入之外，最显著的就是通过语音转文字输入。而且在输入之后，会有 AI 进行简单的整理。如果还有需要的话，还可以自己手动选择一些更详细的 prompt 进行整理。

在后续的处理上，可以说集合了很多软件的优点，也有自己独特的 killing feature。它可以通过语音搜索或者进行聊天，同时，还可以通过一些定制化的 prompt，将自己的文字转换为待办，或转化为表格形式，并且能够手动设定表头。此外，还有不同的卡片盒，可以说在卡片笔记的方面，无论是前期的录入还是后期的整理，都有非常好的设计。而且对后期的搜索与关联也做得非常完善。像前文提到的语音搜索，以及它自己还提供了相关卡片功能，可以说是在这个领域里目前为止做得最完备的之一。

当然，它现在上线一个多月，还有不少的 bug，但感觉未来还是可期。还忘了说一点，它还支持导出到 Notion 和 Obsidian，感觉可以持续使用一阵子。

Me.Bot

前几天和MeBot的产品经理聊了聊，探讨了一下对于今后这类产品发展的展望。其实，这也是我第一次比较深入地思考与接触类似于AI Companion，或者说更多类似于这种Agent 的类型的AI产品。

在常见的语音转文字功能之外，它还加入了很多输入和输出方面的功能。输入可能既包括语音转文字、录音，对链接的爬取、对图片的识别等等；输出方面也支持生成待办事项等功能。总体而言，它希望能够成为用户的统一输入输出中心，作为用户的辅助而存在。可以说，这是一个更加完备、UI也更好看的Dot。但未来这个产品的发展前景到底如何，仍然很难说。

在不远的将来，更多的公司会试图在手机端结合这类各种功能，而不需要以软件的形式存在。当然，也很难说这些手机端的模型能做到什么样的水平，有有种可能软件的调教才是最好的选择。

当我们讨论速记产品时，到底什么是速记？

平时我们讨论笔记软件的应用性时，常常关注它是否打开速度快，能否便捷地与其他软件同步等功能。或者，我们可能会研究一个软件是否有助于思考。今天我想讨论一种特殊种类的笔记软件，即记录型笔记软件。

本文部分灵感来源于瑾呈 goidea 的一篇文章，他的系统性笔记流程与我相似。他将笔记分为两类：信息采集，以及专题思考。前者他使用Tana，后者使用Heptabase。大多数人日常使用笔记软件时，主要涉及三个个场景：输入，整理和输出。

今天我们聚焦于输入环节，探讨当我们谈论速记时到底在谈论什么。

速记包含了什么

通常我们要求速记能够精准快速地记录当时的所思所想，方便日后整理。但速记本身不仅仅是文字和图片。在我看来，数据本身的文字和图片只是一个表象。只有将这些记录与当时的情境结合，才是完整的记录。

记录必然有一定的场景或情形激发需求。可能是一段音乐，一个播客，一篇文章，甚至是跑步时脑海中闪过的念头。当你回顾这些记录时，将文字和图片与这些因素结合，才能重现当时的场景。这种回顾能帮助你更好地回忆思维过程，同时有助于信息解锁和关联。

用一个形象的比喻，当我们进行记录时，只记录了冰山浮在水面上的部分，而更多的信息潜藏在水面之下。

近期关注的软件 – Jotmo

在速记领域，最近比较关注的有两个软件，一个是语音输入的Dinox，一个是Jotmo。今天先讲一讲 Jotmo。

尽管在当前阶段，它相较于其他软件，尤其是Flomo，只是改变了输入方式，从传统的文档、卡片式记录变成对话框式输入，但从长远来看，它的愿景还是很有体系的。

Jotmo 希望成为一个能快速全面记录你当下所思所想和 context 的软件。很多时候，我们记录的文字和图片并不能完整反映当时的 context。举个例子，当我们想找以前拍的一张照片时，通常需要借助拍摄地址，通过地图寻找。这些记录场景，包括地址、心情等因素，和记录的文字一起，共同构成了我们的记录内容。

从长远规划来看，Jotmo 希望尽可能多地记录发生场景。在他们的roadmap上，短期内会增加语音转文字作为补充输入方式；长期则考虑接入播客、心率等健康数据，以及目前已支持的时间、地址、设备等多种因素，并尽量自动化采集。这在我看来非常有前景，不仅限于现在表现出的类似flomo 的前端。

如果它能长期发展良好，我看好它能成为快速记录场景下的新兴的有前途的产品。目前，它和新枝一样，都处于养成系状态。心知更多是剪藏摘抄类产品，而Jotmo 则可能成为替代flomo 的记录自己想法的新选择。

Short Form

“麦克纳马拉谬误”，即我们尝试去量化我们认为重要的事物，但最终却只关注了可以被量化的事物，从而偏离了真正的目标。

媒体内容的数字存档工作框架（密苏里大学）：

  • Availability（可获得性），也即内容有没有被保存下来；
  • Identity（标识性），也即保存下来的内容是否有独一无二的标识；
  • Persistence（持久性），也即存储系统是否可靠；
  • Renderability（呈现性），也即能不能呈现出内容在媒体上最初发表时的样子；
  • Understandability（可理解性），也即受众能不能按照原意来理解存档下来的内容；
  • Authenticity（真切性），也即信息是否真实未经篡改。

AI 让折腾笔记软件走到了尽头吗？

距离上一次更新已经过了一个多月了。最近忙于工作中的一个项目，基本没有空摸鱼了（笑）。这回趁旅行途中正好有空，梳理一下过去这半年多来对笔记的思考的变化。

对 All-in-one 的祛魅

上个月在即刻上，有人提到今年似乎不再追求笔记工具的 all-in-one 和本地优先等功能，甚至双向链接也用得越来越少了，使用笔记的时候，更加关注内容而不是功能。细细想来，我自己也有类似的体会，近半年来，除了用 Heptabase 系统地读书听课，大部分时候使用笔记的场景都是简单的摘抄总结，不会主动地去在不同笔记间建立链接。

过去这些年，我一直在换笔记工具，从十年前的 Evernote 到Bear、Craft，再到21年的Obsidian、Logseq、Siyuan、Heptabase、Tana和Notion。之前影响我切换的原因主要是功能问题，比如支不支持双链、块级双链、大纲还是文档式，还有在线还是离线等等。每当发现某个软件有某些新功能，总是会下意识地迁移一遍数据，试图能用它来all-in-one地作为我唯一的笔记工具。诚然，某些功能确实是刚需，尤其是支持同步到不同电脑以及手机和iPad的支持，但是大部分功能其实更多的只是锦上添花罢了。

当然，颜值和UI也是很重要的因素。我开始用Bear就是因为觉得它长得好看，平时没事干就喜欢换主题，似乎每换一次主题就能让心情变得更好一些。后来放弃Craft的原因之一也是它能自己调节的余地很小。包括我之前也用了一段时间的Logseq和Siyuan。Logseq的电脑端可以调得很好看，手机端却不支持主题和插件，这让我有点纠结。又比如最近发现了几个好看的Obsidian主题，我就立马回到Obsidian的怀抱去用了一段时间。

但是总体而言，遵循着重器轻用的原则，现在我基本固定下来了使用笔记的几个模块。即语音输入（AudioPen)，灵感/摘抄（Flomo），剪藏/阅读（新枝/Readwise），深入学习思考（Heptabase），工作（Tana），数据后台（Notion）。后文中我也会详细讲讲AI在这些模块中又发挥了什么样的作用。

AI 对我的笔记流程产生的改变

AI 的出现，让笔记的管理愈发分化成了信息管理和知识管理两部分。AI 大大简化了信息的获取、分类、总结、搜索。

语音输入

AI对笔记流程最显著的影响莫过于在信息获取环节增加了语音输入这一渠道。在过去，由于语音识别的不准确，语音输入其实是一个成本非常高的动作，我们需要逐字对识别的错误做修改，删改语气词与重复增加标点符号，分段等等。而随着Whisper之类模型的涌现，以及一些支持通过AI对语音笔记进行初步修改的产品的出现，使得语音输入成为了一个重要的输入来源。

我在的一些群里最近也集中讨论了语音笔记价值的问题（起源于许多语音笔记软件如AudioPen、VoiceNotes和SlaxNote纷纷出现）。一些人认为语音笔记的价值不大，因为某些内容如果没有用文字记录下来，就说明这些内容对你并没有特别大的价值。你把它说出来并存储起来，只是类似于“稍后读”，最终可能再也不会读。也有的人认为，当你决定进行语音输入时，其实已经在心中进行了一次筛选。用语言表达出来的过程，实际上也是一次思考和提炼。因此，这些内容依然是有价值的。（以上这段就来自于语音输入后AI改写，AI味还是稍有些浓，以后会继续试试修改一下prompt。目前感觉自带promote效果最好的还是AudioPen）

而对于语音输入亟需提升的地方，因为人们并不是每时每刻都能在家里有一个安静的地方进行语音输入，或者说有的人很多时候是带着 AirPods，这时候他的麦克风效果其实是很差的。因此，语音输入最重要的功能，其实是它在嘈杂环境下的识别能力。

总结与分类

我曾经发表过一个暴论，认为AI的总结是个伪命题。

一般认为，AI 总结有以下几个应用场景：消费内容之前的“预览”，消费中的提炼，以及消费以后的总结记录

这三者看起来是一个东西，但是其实不是。

目前最常见的产品，及用AI速读公众号文章可能是个伪命题。这个需求是被创造的，认为通过把文章转发给一个AI助手，能够让我们快速识别一篇文章是否值得读。 然而，对于大部分人而言，可能其实并没有这个需求。只看标题及文章开头两段，大部分情况下就能知道这篇文章到底是不是需要精读。需要精读的文章自然会存到”稍后读”助手之类的地方，然后仔细精读。 而对于那些看标题来说可能并不值得读的文章，还不如直接跳过，因为它可能本身里面也很少有干货，并不需要通过AI助手来总结里面相关的内容。 所以，这个需求更多的是一个被创造出来的需求，使用的时候也并没有什么比较大的意义。 另外一个思路是，能凭借标题和前两段内容分辨出一篇文章是否值得读的人，本身不是这类服务的受众。更进一步，“大部分人能凭借标题和前两段内容分辨出一篇文章是否值得读”本身是个伪命题

在使用了一段时间类似的产品之后，现在看来，这种说法有些片面。在某种程度上，AI的总结在事前分类方面起到了重要作用，让人能区分哪些内容值得阅读，哪些可以略过。这一点我依然认同。

举个具体的例子，

我可以算是一个播客爱好者了，在小宇宙上关注了几十个播客。然而每天听播客的时间总是有限的。就和稍后读软件里的文章数量一样， 我的小宇宙播放列表里的播客也越攒越多，最近突破了 200 大关。可想而知，每天不到一小时的通勤时间肯定没法听完这么多的播客。

去年黑五趁着打折，薅了两年的 Podwise 会员，但是过去几个月用的次数比较少。最近痛下决心准备好好清理一下播放列表。

Podwise 的 standard 会员等级每个月可以转录并总结 20 次播客，并且可以无限量地阅读其他用户已经转录完的播客。实际用下来，除了过于古早的播客（早于 2023 年上半年），或者过于小众，大部分的播客都已经被其他用户转录过了。我清理到2023年10月，大概 100 多个播客，才用完了一个月的 20 条的份额。

这类总结最主要的功能还是对长篇内容提取大纲，以辅助筛选。尽管文字、视频、音频的信息密度个油不同，但是面对一些长篇的内容时，还是会力有不逮，总结出来的内容非常空洞，甚至连辅助筛选的作用有时候都起不到。

检索

此外，AI在信息检索上也非常有用。最近，我发现Notion AI的Q&A功能大大改变了我的笔记流程。它让我可以将所有笔记，无论是摘抄、剪藏还是自己的蓝图，都导入Notion AI进行统一检索。这样，我可以更放心地使用最优秀的软件，而不必担心数据分散在各处的问题，后端处理完全交给Notion。

以上只是我这半年对笔记的一些思考与记录，有些杂乱，纯粹当做记录下来，以后有空再整合成文章吧

Short Form

玉伯对笔记的思考

前几天听玉伯的播客，提到了他和飞书的一位员工的聊天，内容颇有意思。他认为文档软件和笔记软件是完全不同的品类。笔记是为个人服务的，而文档则是为多人协作而设计。因此，文档软件更类似于即时通讯软件，甚至可以说文档是结构化的消息，而消息是碎片化的文档。

文档软件与笔记软件有很大区别。文档软件的发展前景在于融合更多协作🥱内容。例如，Notion近期收购了Cron这样一个日历软件，就是向协作方向迈出的一步。未来，它可能会推出更多即时通讯类产品，当前没推出可能与国外Notion和Slack、Discord等IM软件的良好融合有关。但最终，协作类软件必然会成为一个独特的品类。