大模型时代里,如何优雅做一份深度阅读推荐的邮件通讯|Deep Reading#130

Editor’s Note

今天是 2023 年 5 月 19 日,您看到的是第 130 期 Deep Reading。

本期的内容有点特别,我会分享过去三年生产「Deep Reading」邮件通讯过程中的心得体会,这份内心独白包括:

  • 起源:我为什么要做这个内容产品?
  • 挑战:大模型让这个产品失去价值了吗?
  • 新机遇:相比机器,人类内容生产者还有哪些优势?
  • 工具:回归内容消费者视角,哪些工具可以提高消费内容的效率?

「More Reading, Less Junk」,欢迎通过今天的内容,进一步了解「Deep Reading」的前世与未来,更欢迎成为 Dailyio Pro 或 Premium 会员,获取过往所有内容。


起源

「Deep Reading」源自于我在 2019 年年末的一个想法,当时我发现自己每周需要阅读的内容里,除了相对客观新闻(事实)、立场鲜明的评论(观点),还有大量精彩的故事,这其实也构成了典型用户内容消费的结构:

  • 获取新闻;
  • 了解观点;
  • 享受故事;

但就像我在 2020 年发表的「Deep Reading」创刊语里所言,没有停歇的信息流、杂乱的时间线将上述三类内容以近乎平行的方式推送到用户眼前,在这场「注意力争夺战」里,夺人眼球的标题、耸人听闻的表达方式以及基于算法的「专属推荐」,都让用户不可避免地陷入到一个又一个「内容茧房」之中。

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正是基于这样的考量,我开始思考将我变成「人肉过滤器」——构建一个关于观点(洞察)与故事的筛选机制,我在当时写道:

每周,我会从我所浏览、阅读的上千篇文章里筛选出七篇泛科技领域最值得深度阅读的文章,这些文章可能是颇具批判性的观点,也可能是文学性十足的故事,抑或是分析性的洞察,甚至是几个完全不同角度的观点碰撞……我希望用不分民族、文化、语言的文字,为读者提供一份深度阅读的清单,构建一个理解世界的新窗口。

过去三年时间,Deep Reading 已经出版了 129 期(包括正刊和精选)邮件通讯,从技术如何影响社会与个体的角度,发现、推荐了超过 1100 份值得深度阅读和思考的材料——既包括长文文本,也包括图书、播客音频以及视频影像,逐步形成了一个围绕「人机关系」宏大命题的阅读/视听清单。

也是这三年,整个地球遭遇一场前所未有的冲击,波及这个星球上几乎每个人甚至每一只动物,当人类社会被迫告别线下并拥抱在线,数字技术——从硬件到软件再到算法——成为支撑众多行业存活下来的关键;拜数字技术的「福祉」,过去三年我们一度成为移动的数字符号,在各类「码」之中苟延残喘,在各种告别的场景里泪眼蒙眬……

挑战

与过去三年一起告别的,还有人类与机器之间的「边界」。2022 年末,「横空出世」的 ChatGPT 成功拓展了机器智能的边界,在某些领域彻底改变了人类与机器的分工:我们看到了几乎完美的机器翻译,不仅能够意译,还能应对各类小语种;我们也看到了强大的文本理解能力,几百上千页的报告能够几分钟甚至几秒钟内「阅读理解」完毕,并可回答各类问题;我们依稀也领教到了机器的「创造力」,几句「魔法咒语」与若干背景材料的组合,你可能会得到一篇瞠目结舌的文章或是一副从未想象过的画面。

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这也让我一度想到一个问题:当机器智能的应用场景越来越多,读者可以非常轻松地利用诸如 ChatGPT 之类的大模型快速消费内容,这份基于「人肉过滤器」的邮件通讯是否还有价值?

毕竟,大模型的快速普及直接提升了读者内容消费的效率,比如我们现在可以通过各类由大模型加持的翻译工具,一键翻译几乎任何一个语种的文章;再比如,我们能够将长文「喂给」各类模型,让其几秒钟「吐出来」摘要、洞察与关键词,甚至你都可以将一本图书交给大模型「阅读」。

机遇

我既是内容创作者,也是重度的内容消费者,大模型技术的进步极大改变了我的消费和创作流程,随着使用这一类技术的次数和频率越来越多,我一方面感叹技术进步速度之快,另一方面也意识到一点,至少在我的「地盘」,大模型还远未「侵入」核心区域。

比如「品味」。所谓「品味」是一个极为私人化的定义,却也恰恰是人类最有趣的地方。如何定义「美」的东西,如何发现哪些是「美」的东西,如何把这些「美」的东西整理出来,这是人类的强项,也是我一直努力探索的方向,这条路当然没有终点,我一直在路上。

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再比如「联系」。我们当然知道大模型拥有极为庞大的语言结构,能够分析、输出大量潜在的联系,但当下大模型的这种「联系能力」,更多是一种升级版的「统计能力」,这和人类对于不同话题的联系能力完全不同,而话题的联系与融合,一直以来也是 Deep Reading 这份邮件通讯的特点之一。

更进一步,当作为内容生产者的我,通过大模型的各类能力提升内容生产效率的时候,也会进一步放大「品味」或「联系」在这份邮件通讯中的价值,这是一种简易版本的「飞轮效应」,但也巩固了人类在某些内容生产领域的竞争力。

工具

坦率来说,「工具推荐」并不是这份邮件通讯关注的焦点,但回归到内容消费者的视角,我还是希望能够分享一些我在内容消费过程中的心得与工具,或许也可以为各位朋友提升自己的内容消费效率助一份力:

  • 使用 VPN,VPN 并不仅仅是为了翻过中国大陆的防火墙,还能够在网络安全、摆脱内容地区限制方面发挥作用,推荐两个值得尝试的 VPN 工具 AdGuard VPNPrivatevpn
  • 翻越传统媒体某些「软付费墙」,所谓「软付费墙」是传统媒体为吸引读者故意留下的「漏洞」,由此也形成了一系列的破解机制,比如这个浏览器插件或者在网站时光机里寻找网页备份,都是临时查看一篇文章的方法,但如果能力允许,我还是建议各位付费支持优秀的媒体;
  • 利用大模型重建「巴别塔」,ChatGPT 等大模型拥有强大的多语言翻译能力,一定程度上也在重建「巴别塔」,你可以将需要翻译的内容交给 ChatGPT 或 Claude 或国内的大模型,也可以结合 API 和部分工具,实现网页的实时翻译,比如这款插件
  • 通过大模型打造「个人阅读助理」:把一篇 3000 汉字的文章复制给 ChatGPT 或 Claude、把一本 10 万汉字的图书交给 Claude 100K,然后让这些模型输出各类你想知道的答案;

尾巴

现在回去看「Deep Reading」的发展过程,多少有点恍惚,或是因为过去三年的很多事情过于荒诞和魔幻,或是出自「人间三年、AI 十年」的感叹,以至于记忆变得模糊,但在经历了这么多深刻影响身心状况的事情后,我清晰地知道接下来的方向,那就是接着上路,继续跑下去。

最后送上杰克·凯鲁亚克的一段话(中文由 GPT-4 翻译):

What is that feeling when you’re driving away from people and they recede on the plain till you see their specks dispersing? – it’s the too-huge world vaulting us, and it’s good-bye. But we lean forward to the next crazy venture beneath the skies.(当你驾车离开,看着人们在平原上逐渐变小,直至成为散开的微粒,那种感觉是什么呢?那是浩渺的世界在我们上方拱卫,是我们的告别。然而,我们仍然向着天空下的下一个疯狂之旅倾身前进。)


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