配资之家门户大脑的“硬伤”，竟然被“快餐式”AI读书无限放大了丨世界读书日

4 月 23 日是世界读书日。在 AI 时代，各种知识类“代餐”层出不穷——“3 分钟看完一本书”“任何一本书都一小时读完”的短视频和笔记可以用眼花缭乱来形容。

随便点开一看，内容要么是 AI 写书摘、做视频直接喂给你看，要么是教你怎么用 AI 拆书。感觉效率爆棚，但读完好像什么都没留下。可以说，快餐式阅读放大了人类阅读本身的几个“生理 bug”，却忽略了 AI 真正该补上的地方。

“快餐式”阅读的“致命”陷阱

大部分人平时阅读目的，归纳起来就两类：一类是功利性阅读，是奔着学知识、解决实际问题去的，要求内容准确扎实；另一类是消遣性阅读，主要目的是放松，图的是沉浸式的情绪体验。

但问题是，AI 代读和切片“快餐”阅读恰好在这两方面都精准踩到了坑里。

1.对于功利性阅读：颗粒度粗+易失真

功利性阅读本来是带着明确目的的，要的是能落地的实在信息。但快餐拆书为了流量及适配大多数读者，只能做粗颗粒度内容，导致核心的实践性、深入细节全被砍掉，看了也难以有实际收获。

不仅如此，二次拆书还会出现信息偏差、夹带私货、简单归因等问题，就算大方向好像没错，也很容易偏离原作者的真实意图。

2.对于消遣性阅读：完全丢失情绪价值

如果说功利阅读还只是“吃不到干货”，那用 AI 拆书来消遣，就是“花钱买票然后让人直接把电影结局念给你听”。

本来读消遣类的书是奔着读着有意思去的，但用了 AI 之后，原本能感受到的沉浸式“心流”体验被拆得七零八碎——铺垫、转折、细腻描写全没了，只剩干巴巴的结论。

更可惜的是，书中那些看似“没用”的闲笔、作者埋的幽默梗或小彩蛋，本来就是阅读时的意外小惊喜，但拆书为了追求所谓“效率”，会像滤网一样把这些细碎的点统统过滤，导致情绪价值被抽干。你好像“知道”了故事，但什么情绪都没留下。

大脑的“bug”，

加速放大碎片化阅读的缺陷

目前，现代学界对阅读脑机制的认知核心是神经元再利用假说。简单来说就是大脑的阅读功能是强行调用天生的视觉皮层（Visual Cortex）、布洛卡区（Broca's Area，语音处理核心脑区）、运动皮层（Motor Cortex）外加后天训练出来的视觉词形区（Visual Word Form Area，VWFA）‌最终“凑”出来的功能，这就导致了各种各样的“bug”。

1.Bug 1：喜欢框架先行

首先是框架先行，说白了就是要先知道一本书、一篇文章大致上准备说什么，这样才能更好地接收信息。

大脑海马体的编码逻辑是“关联优先”，如果阅读前还没形成对应的认知框架，那么接收到的信息就很容易变成零散的碎片，难以梳理，这也是为什么小时候总是听说读书要一次粗读加一次细读。

2.Bug 2：不擅长应对网状内容

大家在读书时有没有遇到过看了后面忘前面的情况？这其实是因为眼睛和书本的物理形态决定了阅读天生是线性的——一个字一个字、一行一行地扫过去。

但问题是，对于许多知识密度高的书来说，核心框架和关键洞见并不是线性的，而是像一张互相勾连的网。你要理解 A，可能需要提前知道 B 和 C，而 B 又指向了 D。用线性的眼睛去追这张网，当然吃力。眼球不断往前翻、往回找的“回溯”成本极高，非常消耗认知资源。

对于大脑来说，不太可能克服“一口气先看完整本书再思考”这个硬件限制。而快餐阅读恰恰迎合了这个 bug：它把原本复杂交织的网状知识，全部切碎成一个个线性排列、彼此孤立的“信息点”。你看起来是顺畅地“接收”了所有信息，舒服了，但知识网络被打散了，什么用都没有。

3.Bug 3：好书普遍带前置信息差

第三个 bug 更隐蔽：很多书读不懂，并不是因为它太难，而是你和作者之间存在“前置信息差”。作者写的时候，默认你已经知道了某些基础信息（比如讲三角函数，默认你知道啥是三角形）；文学作品很多也默认你知道时代背景。

而快餐式拆书，会加剧这一问题——书中原本可能存在的部分“铺垫”和“过程”也被直接跳过。看似没门槛了，但你接收的结论因为缺失了支撑它的背景网络，反而更容易被带跑偏。

AI 读书，用对了可以补“bug”！

既然咱们已经搞懂阅读卡壳的真正原因，那 AI 本来就是帮咱们补这些短板的有力工具。把 AI 当切片拆书工具用实属用它的短处放大咱们本身的 bug，但只要找对正确方式不就行了？

下面分享一份实用的AI辅助阅读实操指南，帮你实现真正用对 AI！

1.用 AI 输出全局框架、基础背景、核心结论，补全 bug

这是 AI 辅助阅读的第一步，拿到书先别着急自己翻，先让 AI 输出三个核心内容。

首先是输出全书的全局框架，帮你提前搭好认知锚点，对应咱们之前说的认知要框架先行的 bug。

第二是让 AI 告诉你书里涉及的必备基础背景知识，补全和作者之间的前置信息差，不用自己到处查资料卡壳。对于知识性内容，可以让它实时梳理概念间的网状关联，帮你看到知识全貌；对于消遣类作品，可以预先让AI先梳理好大纲和脉络，补全必要的信息，仍然可以让你事半功倍，提升阅读体验——当然了，悬疑/推理类小说并不建议这样操作。

第三是让它告诉你原作者的核心结论，提前锚定阅读方向，避免被零散信息带偏，也不会有拆书二次加工的失真问题。

2.阅读后提问与扩展

阅读正文时靠 AI 当外挂扫清了障碍，但合上书后 AI 依然有发挥作用的余地——读完书后复习知识点能够有效帮助我们真正记牢所看的内容，否则很容易又变回“知道很多道理，但过两天就忘”。

具体可以这么做：

· 主动提问，检验内化：不要问“这本书讲了什么”，而是基于你记下的框架和疑惑，让 AI 模拟好奇的朋友向你提问，例如“我跟你二次确认一下这本书 x 观点是不是 xxxx 的意思？”然后由你自己组织语言回答。这个过程能立刻检验哪些地方真懂了，哪些还含糊。

·知识缝合，扩展连接：比如“这本书里提到的‘心流’概念，和我之前看过的《刻意练习》里的‘学习区’理论，具体有什么关联和区别？”或者“这个观点，可以解释我最近工作中遇到的 xxxx 现象吗？”AI 能快速帮你找到连接点，把新知识缝进原有的知识体系。

·激发好奇，探索前沿：基于书中的结论或遗留问题，让 AI 提供最新的研究进展、相关案例或相反观点的著作。例如“作者说这个经济模型正在失效，那最近三年有没有新的研究支持或挑战它？”这能将一次阅读变成一条探索路径的起点。

所以说，别再追求“3 分钟读完”的幻觉了。用对 AI，才能真正更深入、更完整地读好一本书，把书里写的真正变成你自己的。

参考文献

[1]迪昂, 斯坦尼斯拉斯 (Dehaene, Stanislas). 《脑与阅读：破解人类阅读之谜》. 周加仙等译. 杭州: 浙江教育出版社, 2018.

[2]Rumelhart, David E. \"Schemata: The Building Blocks of Cognition.\" In Theoretical Issues in Reading Comprehension, edited by Rand J. Spiro, Bertram C. Bruce, and William F. Brewer, 33–58. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 1980.

[3]Sweller, John. \"Cognitive Load Theory, Learning Difficulty, and Instructional Design.\" Learning and Instruction 4, no. 4 (1994): 295–312.

[4]卡尔, 尼古拉斯 (Carr, Nicholas). 《浅薄：互联网如何毒化了我们的大脑》. 刘纯博译. 北京: 中信出版社, 2010.

[5]Anderson, John R. Cognitive Psychology and Its Implications. 8th ed. New York: Worth Publishers, 2014.

策划制作

作者丨Sammy Zeng 独立 AI 研究者科普作者

审核丨于乃功北京工业大学教授中国人工智能学会理事

张昕北京大学心理与认知科学学院副教授博士生导师

詹丽璇广州医科大学附属脑科医院神经内科教授中华医学会神经病学分会生化学组委员中国研究型医院学会神经科学专业委员会委员中国老年医学学会脑血管病分会委员

策划丨何雨濛

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