前陣子我受邀上志祺七七的節目「強者我朋友」。
那天，我一踏進志祺的攝影棚，就看到一個畫面，到現在還留在我心裡。
儘管旁邊還有其他助手，但志祺親自蹲在那邊調相機，反覆確認光源的角度，一個鏡位一個鏡位地對，連整個佈景擺得順不順，都要再檢查過一遍。我站在旁邊，心裡有點感動。
他的頻道跟節目都已經做到這麼大了，照理說這些事大可以全部交給別人，他卻還是在這種小到不行的細節上，要求自己做到最好。
當下我的腦中浮現出四個字「匠人精神」。
而且他們團隊的細心，不只在相機上。從訪綱怎麼設計，到錄影時一來一往的對話，你都感覺得到，他們是真的很在乎觀眾能學到什麼、能帶走什麼啟發。
我那天坐進攝影棚的時候沒想到，這個畫面，剛好就是我跟志祺後來聊到的那件事，最好的開場。
志祺丟給我的那個問題
錄到一半，志祺丟給我一個問題，問得很好。
他說，他之前訪談過《卡片盒筆記》的作者 Sönke Ahrens（剛好我自己也訪談過他）。
Sönke 提到一個觀點：「學習這件事，本來就需要帶著一點點痛苦，東西才會真的記得住。」
可是現在 AI 出來之後，學東西好像變得太簡單了。
志祺問我：「這樣下去，會不會反而讓大家變得更笨了？」
我深吸了一口氣，因為我自己就曾經是那個受害者。
自從 AI 出來之後，我們一瞬間就可以從 AI 口中問到 N 百個答案。或者丟一篇文章、一本書或一場訪談進去，AI 馬上就幫我們把結論總結完。
可是我發現一件很弔詭的事：當我越是仰賴 AI 產出的答案，越是快速地掃過這麼多東西，我反而記得的東西更少了。
到後來，我甚至根本不記得自己到底看過了什麼。
這種狀態，我認為是一種淺薄的閱讀。
我整個過程是沒有花什麼腦力的，只是一直「我知道、我知道、我知道」滑過去，但這個時候，東西是進不了我腦子裡的。
所以志祺問得對。但我想先把他講的「痛苦」這兩個字，換一個說法。
如何將資訊內化成理解？
科學其實老早就告訴我們，你要把一件事記起來，一定要把它跟你的舊經驗連結在一起。
你學一個新東西，就得拿它去跟你自己的經驗、你的故事、你的成功跟失敗做連接，你才記得住。
如果完全沒有連接，你就只是匆匆看過、看過、看過，那些東西轉眼之間就忘光了。
所以卡片盒筆記專家 Sönke 提倡寫卡片筆記，這件事為什麼有效？因為你為了寫出那則筆記，必須用你自己的話，把那個概念重新講一次。
就像學語言的回聲法，你重複講一遍、換個方式講一遍，舊的跟新的，就在這個動作裡接上了。
這套方法文雅一點來說叫做「重新闡述」，白話一點就是用你自己的話「換句話說」。
當你逼著自己必須這麼做的時候，你才真的有在思考。
著有暢銷書《深度工作力》的電腦科學教授 Cal Newport，他提醒過：「凡是真正珍視思考、珍視終身學習的人，對於『把思考外包給 AI』這件事，都要格外警惕。」
但他不是那種一味反對 AI 的人。他提了一個我很喜歡的詞，叫「修辭上的負擔分擔」。
意思是說，在不弄丟「寫作的掙扎」這個珍貴核心的前提下，我們其實可以讓工具來幫忙，把動筆這件難事變得稍微好入手一點。
所以我們必須留意，千萬別在使用 AI 的過程裡，把那個「掙扎」弄丟了。
對於 AI 產生的內容，科幻作家姜峯楠（Ted Chiang）也點出一個陷阱：「AI 會把材料『換句話說』，這讓它看起來很像一個用自己的話表達想法的學生，於是製造出一種『它好像真的懂了』的錯覺。」
我看到這句話的時候忍不住笑了出來。因為當我讓 AI 幫我把一本書總結掉，我拿到的，其實就是一張模糊的翻印本。它看起來有那麼回事，但那不是「我」從腦子長出來的理解。
也就是說，重新闡述的掙扎，是將資訊內化為理解的必要過程。
一座健身房，兩種痛
在這場對話之後，我又想通了一個觀念。志祺所說的「痛苦」，其實要拆成兩種。我自己給它取了名字，一種叫「壞摩擦」，一種叫「好摩擦」。
你可以想像一座健身房。
你進健身房的目的，是鍛鍊肌肉。
可是你會遇到一堆麻煩。你要找一台沒人在用的器材，要排今天的訓練計畫，要記錄上次練到哪、這次加幾公斤，練完還要把汗擦乾淨、把槓片歸位。
這些麻煩，我叫它「壞摩擦」。它們不會讓你長半條肌肉，它們只是擋在「你」跟「訓練」中間的雜事。
但健身房裡有一種麻煩，是另外一回事。那就是重量本身。
你舉起那個讓你肌肉發抖、讓你咬牙、讓你下一秒很想放下的啞鈴。這個摩擦很痛，可是這個痛，正是肌肉生長唯一的原因。我叫它「好摩擦」。
現在，如果有一台機器，可以幫你把器材找好、計畫排好、紀錄做好、場地擦乾淨，那豈不妙哉？
你會有更多力氣，專心去舉那個重量。
但如果，今天這台機器是「幫你把啞鈴舉起來」，那你站在旁邊看它，舉得再漂亮、再流暢，你的肌肉，一條都不會長大。
AI 之於學習，是一模一樣的道理。
把錄音騰成逐字稿、把電子書的重點匯出、整理格式、條列重點，這些是壞摩擦。
如果壞摩擦能交給 AI，謝天謝地，我求之不得。
但「把一個新觀念，連結回你自己的故事、你的經驗、你同不同意、你會怎麼用」，這是好摩擦。
好摩擦是你肌肉生長的唯一原因。這個東西，你最好自己留著。
所以我回答志祺那個問題的答案是：「AI 不會讓你變笨。除非你連好摩擦，都一起外包出去了。」
AI 用對的時候，剛好是替你把壞摩擦清掉，好讓你有力氣，去把好摩擦做好做滿。
讓我用我自己的做法來說明。
我把那些我每次讀完書都會固定問自己的「問題集」，全部寫進了一個 AI 的專案包（叫做「學習筆記」）。
以前的我，得靠回憶、靠調用筆記軟體裡的範本，才想得起來要問這些。
現在，我只要把讀書重點丟進去我專門用來寫「學習筆記」的專案包，它就會開始一個接一個問我：「這個觀念，你的想法是什麼？這個可以連到你的哪一個故事？這個你同意嗎？不同意，為什麼？」
我就一直回答、一直去想、一直去翻自己的經驗，跟它一直拉扯。拉扯的同時，AI 也幫我整理成最終的筆記格式。
10 分鐘過後，我手上是滿滿的筆記素材，而且這些素材，全部都是我自己思想的結晶。
你看，這個過程，一點都不輕鬆。它甚至比我以前一個人埋頭抄筆記還要費腦力。但它費掉的，是「好摩擦」的力氣。
所以對我來說，現在寫讀書筆記，反而比以前好玩太多了。
那種 AI 最愛幫你拿掉的好摩擦
不過，這裡有一個很隱密的陷阱，我得提醒你。
有一種「好摩擦」，剛好是 AI 預設最會幫你「拿掉」的。那就是「被反對」。
你有沒有發現，AI 每次回答完，底下都會有一個「讚」跟一個「倒讚」，讓你回饋滿不滿意？
演算法一直在偵測，怎樣的回答會讓你開心。
但問題來了：如果它丟給你一個有點戳到你、有點反對你的意見，大部分人是不會按讚的；但它要是給你一個情緒價值滿滿的肯定，你心裡就舒坦，可能就順手按了讚。
久而久之，演算法就被訓練成一件事，就是討好你。這就是討好陷阱。
前 Google 的設計倫理學家 Tristan Harris，講過一句話我一直記得：「我們曾經使用科技，如今是科技在使用我們。」
他研究注意力經濟很多年。他想說的是，這套商業模式骨子裡的目的，是把你舒舒服服地留在原地。因為一旦讓你不舒服，你就會離開，平台沒有留存率。
所以你才會聽很多人說，使用 AI 的時候，好像 AI 會給你滿滿的情緒價值，討好你、安撫你。所以你如果想在 AI 的預設模式底下得到被反對的意見，那是不太可能的事。
但你想想看，「被反對」恰恰是學習裡面，最珍貴的那種「好摩擦」。
一本真正改變過你的書，往往是讓你皺起眉頭、頂撞了你一下、讓你坐立難安的那本，而不是從頭到尾拍你肩膀說你好棒棒的那本。
所以我用 AI，會刻意做一件相反的事。我設計了一個叫「智囊團」的專案包，裡面放了 10 個不同立場、不同背景、不同年齡的人。
每次我有一個新的想法想「被挑戰」，我就丟進這個專案包，讓年輕人、投資專家、心理師、做生意的長輩，輪流來挑戰我。
光是這樣做，我就常常發現「靠！原來這是我的盲點，我竟然從來沒這樣想過」。
說穿了，我在做的，就是主動去買一張反對票。把 AI 從一面「討好皇后的魔鏡」，硬是調回一面的鏡子。
回到那個親自調相機的人
講到這裡，我想再回頭講志祺那個調相機的畫面。
你發現了嗎？那些事，他其實全部都可以外包。相機交給助手、佈景交給效率、訪綱套個模板，沒有人會怪他偷懶。
但他偏偏選擇在這些「沒人逼他」的地方，自己多花那一份力氣。
那天坐在他對面，我感覺到的不是「這個節目做得真專業」，而是「這個人，真的很在乎我，也在乎螢幕前的觀眾」。那個東西，是任何模板都生不出來的。
對了，最後還有一件小事。
那天進攝影棚要換拖鞋，他們準備的拖鞋，是質感超好的「皮革拖鞋」。我一穿上就忍不住問志祺在哪買的，回家立刻也下單了一雙。
志祺說，他之所以用這麼好的拖鞋，是因為萬一鏡頭拍到腳，鞋子好看一點，畫面才不會突兀。一個觀眾大概一輩子都不會注意到的細節，他都在乎到這個地步。
有時候我也會想偷懶，桌上堆著一疊書、一堆要消化的東西，我心裡也會冒出那個聲音：啊不然這本，叫 AI 幫我總結一下就好了吧？那條無痛的捷徑，永遠就在那裡，伸手就有。
我現在腳上，就穿著那雙跟志祺買一樣的拖鞋。我穿著它的時候，常常想起那天在志祺身上看到的那件事：一個人願不願意，在沒人逼他的地方，多留一點好摩擦給自己。
讀書這件事，說到底，也是一樣的。AI 要幫你把一本書讀完，太容易了。但那個啞鈴，AI 無法你舉、無法替你推。
知識的重量有多重、舉起來多痠，從頭到尾，都是你自己的課題。
p.s. 這篇文中提到的兩個專案包「學習筆記」和「智囊團」，都是我在線上課程《AI 瓦基第二大腦》會教大家、提供一鍵懶人使用的課程資源。有興趣的話，歡迎前往參考。
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瓦基
INFJ、《情境智慧》作者、書評部落格《閱讀前哨站》和說書頻道《下一本讀什麼？》創辦人、《卡片盒筆記實戰課》和《化輸入為輸出》課程講師，時常分享讀書心得，喜歡將書中所學加以活用，實踐在職場與生活中。
