本文深入探討了AI在信息環境中的作用，揭示了它在提高信息獲取效率的同時，卻可能降低了信息的密度和質量。作者通過個人經歷和觀察，質疑了AI是否真的讓我們的信息環境變得更好。文章將帶您一探信息分散、渠道整合、認知差異以及內容商業化等話題，反思AI如何塑造我們對信息的獲取和理解。

　　沒有。為什么這么說？

　　事情是這樣：昨天，朋友提出兩個疑惑，一，他想了解一些男士品牌在雙11的宣傳策略，然后，用Kimi Chat搜遍全網，也沒有得到具體有參考價值的內容。

　　二，他為品牌推廣找了很多博主，但是，發出去的內容沒有打破圈層；領導也說，好像花了很多錢，似乎效果甚微。

　　不知道你有沒有上述感覺。或者說，感到信息太分散了，想找到具體的東西反而更難了？

　　前幾天，我在研究協同軟件notion的發展歷程。搜索了很多次，換了好幾種提問方式，最后才把信息整合起來得到完整的內容。

　　放在以前，這類內容由頭部媒體邀請創始人、或團隊進行一次專訪，集中呈現所有關鍵信息，很容易能找到，現在每個角度都有不同洞察，反而讓人難以找到原始資料。

　　所以，我覺得現在獲取信息的難度，反而增加了。

　　AI搜索只能找到一些表面的內容，深度內容卻找不到。這里面關鍵一點是在渠道整合上。

　　什么意思呢？

　　渠道，想必大家都了解；簡單講，一個具體的信息到你耳朵、眼睛中的路徑。以前，路徑很短，不信，想一想，如果你現在想深入了解心理學的某個研究，會去哪兒找資料呢？

　　我們直接訪問幾個知名的心理學網站，或通過一些專業的文獻索引系統，比如商務印書館、中華書局、人民文學出版社等，就能找到。

　　那時候，信息不像現在這么豐富，但質量更高，因為發布前都經過嚴格的審核和制作，對應的渠道也很少。

　　現在，隨著時間推移，這些傳統信息渠道被更多細分領域和平臺取代。

　　雖然像SCI和SSCI這樣的權威文獻索引系統仍然很重要，但現在市場上，也出現了許多其他類型的文獻索引系統，把學科和領域細分得更加精細。

　　比如說：

　　一個心理學研究者，以前專注研究抑郁癥方面的內容，主要訪問商務印書館等傳統的文獻索引系統就能獲取最新論文。

　　可現在，僅僅依賴SCI和SSCI不夠，他可能還要看PsycINFO和PubMed上的知識。

　　注：（PsycINFO由美國心理學會（APA）維護，PubMed由美國國立衛生研究院的國家醫學圖書館（NLM）維護）。

　　這就引出了一個新的問題：盡管還有很多高質量的信息，但我們該如何發掘它們？專業的研究人員要在高度專業化、細分的平臺上投入大量的精力，才能找到這些珍貴的資料，更何況我們。

　　我以前關注市場營銷時，只要訂閱《銷售與市場》雜志就能獲取所有重要的話題和趨勢。現在，我完全不知道該訂閱什么，信息渠道太多了。

　　從數字營銷、到消費行為分析、從品牌管理到社交媒體策略，每個子領域都有各種在線資源，想追蹤最新的營銷趨勢，真的很難。還有一點，渠道平臺的內容也越來越混雜，在同一個地方，我們能看到各種各樣的信息，這讓我們難以區分哪些內容真的有用？

　　現在，我經常瀏覽多個不同網站、公眾號，還用RSS閱讀器訂閱了一些站點，就是為了能獲取一手關于創始人、或高管的采訪，太難了。

　　所以，渠道分散導致內容更加分散，獲取效率低了。

　　二、信息效率不等于信息密度，AI看似提升了效率，但在密度處理上有所下降。

　　為什么這么說？

　　所謂獲取效率，即短時間內找到所需信息的能力；比如，你使用AI搜索，問它明天的天氣如何，AI助手立即提供天氣狀況，這就是高效率。

　　而信息密度呢？則指在，一定時間內獲取到信息的總量；類似于，我閱讀一本技術相關的書，每一頁都包含大量的公式、代碼和解釋，這說明信息密度很高。

　　可問題是，AI搜索沒有消除信息差，只是讓原本昂貴的資源變便宜了。

　　比如說：

　　前一段時間A股市場很火，大家都有不同的看法，有些人建議國慶后全力買入，看好市場反彈；而另一些人則認為，連像我這樣的小白都想買股票了，那一定要謹慎對待資金。

　　在這種情況下，選擇任一方的建議，雖然看起來有50%的成功概率，但并不意味著這是好的選擇，因為可能存在更優的第三種方案。

　　實際上，針對一個問題，即便用AI搜索深度研究一番，但每一次得到的答案都未必一樣，尤其是關于主觀判斷的東西。

　　還有一點，在現實中，獲取信息者只有兩個選項，已經很幸運了，可大多數時候，我們面對N多種選擇，以及成百上千種不同的聲音；這種情況下，有時候看似都有道理的兩種意見實際上都可能是錯誤的。

　　所以，信息增加對大眾來說也意味著噪音的增加。

　　拿前幾天我的經歷來說：

　　租的共享辦公室到期了，覺得價格有點高，我在想，要不要找找其他選擇。但是，總得有個過渡的地方，于是尋思不如在家先過渡下，找到后再去

　　然而，當用AI搜“如何辦公更高效”時，結果很失望。

　　AI給我的結論是，有的說不要長期在家辦公，會消耗精力；有的說在家辦公容易把工作和生活混在一起，導致工作做不好，休息也不好。

　　可我的根本需求是解決如何在家更高效工作的問題。這些答案似乎在解決其他問題，那么，為什么信息密度這么高，卻沒有我想要的內容呢？

　　因為內容帶有焦慮屬性，能吸引流量和點擊。我原以為只有人類會點擊這些內容，沒想到，現在連AI抓取信息也開始以“點擊”為基準了嗎？

　　的確讓人懷疑。

　　另外，這些噪音看過后會讓人產生誤判；我記得，心理學有個概念叫“決策規避”（Decision Avoidance），簡單講：很多事情我們并沒有親身經歷，但因為看到一些信息，就誤以為自己已經經歷過了。

　　這導致了許多人總追求“足夠好”的選擇，而不是最優選擇，當然，更可怕的是，在做足夠好選擇前，外部給你的信息，本就不屬于真實經驗，反而讓我們被無用的信息框住了。

　　換言之，也可能AI抓取的信息，是創作者用AI生成后，發到平臺的，我們看到后，卻誤以為真實經驗。

　　因此，信息越來越多，真正有價值的信息卻更加難以獲取，我們被大量無用的信息所束縛，效率和質量反而下降。

　　信息本身是一種權利，它塑造了我們對世界的理解，但信息分布和接受度往往并不均等，這種不均等導致每個人對信息的理解不同。

　　就像“新質生產力”，如果去問10個人它是什么意思？也許你會得到10種不同的回答，哪種更接近本身的意思呢？我們還要從原始資料中找出來。

　　這就是信息階梯的體現。

　　不同的人根據他們接觸到的信息量和質量，對同一概念有不同理解，這種現象表明，信息不是平等分配，而是形成了一種層次性。

　　從根本上看，雖然互聯網環境在變化，但人本身并沒有太大改變，人與人之間的認知差異依然巨大，這是無法否認的現實，就像一道無法跨越的鴻溝。

　　以組織目標管理為例：

　　我身邊有不少組織管理專家，他們離開公司后開始做這類課程。有些人認為，組織應該向協同制轉變，像阿米巴那樣，未來要推行內部項目制。

　　還有人主張組織管理要扁平化，領導直接對下屬，減少中層傳遞信息的環節，以提高效率；另外，也有人認為組織不應該被嚴格管理，他們覺得管人不如管項目，管事不如管結果。

　　這些不同的觀點反映了深層的認知差異，即使在相同的環境變化下，不同角色對組織管理的理解和反應也是不一樣的。

　　可是，有些老板學完之后，回去立馬想落實這些理念，但在落地過程中卻發現很難推行。為什么？

　　因為上層領導與下屬之間依然有信息鴻溝，有影響力的人把信息傳遞給別人，別人未必能夠理解透徹，即便理解了，層次也可能不一樣。

　　為什么黃蓉在武林大會上大大方方地教楊過打狗棒法，也不擔心技藝泄露，因為即使信息公開，不同人的理解和應用能力也大不相同。

　　有句老話，屁股決定腦袋，但有時換個角度想，不也是腦袋決定屁股嗎？有人聽得出話里的意思，有人能聽出弦外之音，而有的人什么都聽不出來，人們的認知能力和視角決定了他們如何接收和處理信息。

　　所以，盡管技術不斷進步，信息越來越普及，但AI并沒有根本上改變信息不平等的現實。

　　也許，真正挑戰在于，如何提升每個人的信息理解能力和批判性思維，以便大家能更好地消化和應用信息，才是更值得探索的問題。

　　不過，人本身是懶惰的，除非真的能為我所用，不然，誰也不會閑的為愛發電的收集和處理信息呢？

　　大家都知道，自媒體出現之前，我們看的信息由專業人員采集、編寫和審核后發布，我們要通過搜索引擎來找到這些信息。

　　但自從平臺開放自媒體后，情況就變了，現在信息、交易的地方、和平臺，三者都發生很大的變化。變化在哪呢？用一個詞來總結即：商業效率。

　　現在，海量信息不斷被創造和發布，其中很多關于地攤文學、心靈雞湯或重復的速讀內容；這些信息吸引了大多數用戶，用戶的轉發形成了自我傳播，這又為品牌主帶來了更高的轉化效率。

　　當商業效率變高時，那品牌主自然更喜歡這些內容。

　　但問題是：那些真正有深度、能提升認識的高質量內容，在自媒體平臺的算法推動下，往往難以得到足夠的關注，也難以成為熱門內容。

　　這些內容要靠人工推薦來獲取曝光，但它們的價值和能否商業化之間并沒有直接的聯系，或者說，存在微弱的聯系，這就導致了，內容價值與商業化價值很難劃上等號。

　　也就是說：雖然高效的信息傳播模式對于商業推廣很有幫助，但它可能導致信息質量的普遍下降。

　　平臺想解決這一切，又很難在于平臺也要賺錢，也要保持運營，而平臺本身賺錢模式，又脫離不了廣告主。

　　所以，好內容、具備常青價值的內容越來越少，要么研究者、創作者們背后有資本贊助，要么，純為愛發電，不然，很難在AI加速的環境中脫穎而出。

　　因此，即使是有價值的內容，如果與商業化的距離太遠，也可能被忽視。

　　不管怎么說，我覺得，有四點：一，渠道分散，導致內容更加分散，獲取效率反而低了；二，高質量內容很多，都存在看不到的文獻、學術網站上，這些網站太多了，大家不愿意去深挖。

　　三，本質上，AI并沒有縮小人們在理解信息時的認知差異，畢竟，獲取信息很頭疼，人們不喜歡深思熟慮。

　　最后，互聯網平臺想改變良幣驅逐劣幣的狀態，回頭卻發現，社會像一臺商業機器，市場規則下運行時，往往是那些打動人心的信息加速了交易。這一切，不知道對嗎？

　　總結

　　每個人，都有信息繭房。

　　主動探索都很難走出繭房，更不用說，不知道自己被困其中的人了；這樣看來，AI到底讓信息環境進步了，還是退步了呢？

　　文：王智遠 本文由人人都是產品經理作者【王智遠】，微信公眾號：【王智遠】，原創/授權 發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。

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