跨入2020年代,让工具帮助我们进化,还是加速我们退化?

转眼2019年已经过去,在这里 火箭君先祝各位火箭粉在2020年里

新年新气象,高效高成长

回顾2019,火箭君很明显的发现:前来询问如何快速成长的问题开始变多。 而在早几年,大家只是关心如何通过工具搞定眼前的事情,而至于如何促进自身成长,或者如何举一反三之类的问题,当时不少人都没有兴趣。

为什么会出现这样的变化?2020年是不是会延续这一趋势?火箭君觉得,也许是这些年人工智能的高速发展刺激了我们的自尊,也许是泛起的知识付费热潮使我们更易成长(或焦虑),也许是很多新兴的工作机会开始出现,而我们没有来得及积累更多知识,跟不上脚步。而不管如何,这一切都导致了我们对「效率」及「工具」的期待上,产生了些许微妙的变化。

进化还是退化?

这种变化体现在:以往我们利用效率工具,往往只求结果,过程越「傻瓜」越好,而现在不一样了!

最典型的例子是:搜索引擎

(1)一开始,我们只管提问,答案自然会出来。

(2)然而画风逐渐开始变化,一些工具开始利用我们疏于思考,轻信搜索结果的习惯,开始引导甚至误导我们。轻则浪费时间阅读广告,重则送掉性命,例如:某些搜索引发的医疗广告纠纷,招来了网上的口诛笔伐。

(3)另一方面,很多有价值的内容逐渐变得难以通过常规手段被搜索到,垂直搜索开始大行其道。

(4)再往后,当我们失去了对某些搜索引擎的信心之后,部分人开始学习高级搜索技巧(网上真的有课),部分人开始搭建自己的知识库,部分人开始学习Python自己挖掘信息,而 Python 又成了一个新的热门工具(编程语言)。BTW,今年来问火箭君,要不要学Python的人还不少,跨各种行业(也许沾光AI的关系吧)。

一方面,我们过度依赖工具,会使我们开始退化;另一方面,退化带来的焦虑反过来又促使我们成长。这真是一个很有意思的过程!

SIRI回答:这是一个有趣的问题

问的出问题,本身就是进步

但怎么算进化?躺在工具营造的效率上不是挺好吗?毕竟不是所有工具都会险恶到要人性命。

这时我们不妨想想:为什么「某度」老是列出我们不想看的信息;为什么「某日某条」老是推送一些「没营养」的东西;为什么网上的「某某经验」「某某文库」总是给出完全不靠谱的解决方案;如果我们真的想象得出这些场景的话,其实我们是很幸运的。

因为,我们至少知道,这些工具提供的结果是「有问题」的,我们可以提的出问题,而不是照单全收,这本身就是进步。也许这种「进步」仍旧不能解决问题,我们也仍旧不知道这些机器推送背后的原因,但是这足够可以触动我们寻找更好的方法去解决问题,包括付出努力学点新东西。

因此,火箭君想说的是,并不是工具本身帮助我们「进化」或「退化」。我们如何思考一个问题,我们有无自己底气来「提问题」,这才是所有问题的核心所在。而这种「底气」显然不是来源于盲目的自信,不是来自于XX AI工具的「赋能」,而是来自于我们自己的积累,以及对积累的思考(复盘)。

幸运的是,在互联网时代,如果我们真的知道自己要什么,知识的积累比以前要便捷很多。许多积极上进的小伙伴都有积累网上知识的好习惯,无论是通过记录笔记,收藏文章,还是下载资源,观看视频教程,也无论这些知识是 积累在「XX云笔记」还是「XX Markdown工具」还是「XX 文件夹」里面。然而,我们要担心的恰恰不是「积累」本身,因为单纯的堆积资料并不能使我们变得「足够聪明」,以至于在关键时刻能够「问得出」问题。

火箭君觉得重点在于:「连接」,笔记与笔记 / 文件与文件 / 知识与知识 的「连接」。

「连接」让我们区别于机器

等等,我想说的真的不是「社交网络」,虽然这也是一种「人与人」的连接, 火箭君想说的是知识上的「连接」。在很长的时间里面,无论是自动化的机器工具还是电脑程序,是不懂「连接」的,它们不能发现各个知识之间的联系,它们只知道死板的「规则」。

人之所以是人,就在于我们脑内有充分的知识和「知识连接」。我们说到「鸟」会联想到麻雀,老鹰,同时脑海里会出现「羽毛」「翅膀」之类的标签,我们不用知道每一个鸟,下次看到鹦鹉也可推测它是鸟类,甚至预测这个鸟也能飞,也能叫。也许这种预测会在企鹅这种不会飞的鸟上「翻船」,但是不妨碍我们形成新的知识。我们的这些「知识连接」,使我们能够有信心面对未知的挑战,并且面对未知能问得出好问题来,例如这个「XX医院真的包治百病吗?」,当我们有了「某度」相关的「知识连接」后,我们就有能力开始怀疑它了。

对于我们轻而易举的识别,对机器来说算得上AI成就了

我们已经知道,「人工智能」正在朝「知识连接」(基于神经网络的机器学习)这个方向上努力飞奔,并且不少 (黑心或不黑心)的老板 都期望AI有朝一日能超越我们人类,代替我们处理工作,认为这才是提升工作效率的「圣杯」。

但火箭君觉得:「连接」对于我们人类来说如此重要,恐怕不是机器所能取代的,而这恰恰是我们的灵魂所在,我们能称得上「进化」的地方,恰恰是这个「连接」的数量和质量。

有种工具帮助我们「进化」

看到这里,熟悉我们的火箭粉大概可以想象,我们接下去要说什么了。

有种工具并不是让我们变懒,而是鼓励我们让积累的资料通过创建连接而变得越来越有价值,那就是:我们效率火箭自家的 标签式文件管理软件 tagLyst

http://www.taglyst.com

现在,tagLyst Next 3.0 新版 已经发布了!

tagLyst 旨在加深文档资料之间的连接,我们主张运用「文件标签」将手头堆积的文件,整合为一个充满「连接」的「知识库」。

现在 tagLyst 希望帮助我们进一步加深对资料和知识的「连接」。

智能文件标签,加深文件之间的连接

  • 通过设定「标签规则」,将一堆相关的文件聚合起来。

  • 我们也可以将「工作状态」主动添加在文件上,下次直接可以筛选统计

文件引用链接,将各处文件汇聚起来

「引用」更像是快捷方式,对引用的标签操作,不会触及原文件的名称。

我们可以把散落在硬盘各处的重要文件,通过「文件引用」汇聚到一起,和资料库内其它文件一样进行标签管理。

网页引用链接,建立网页收藏夹

「网页引用」相当于「文件引用」的「互联网」版。

我们可以把实用的网页地址和相关的本地文件收藏到一起,一并进行标签化管理。

除此以外

3.0版更新了软件界面,整体显得更加统一简洁。而原来的 预览/统计 等特色功能也得到了保留和加强,让我们可以从「关联」的文件中高效地汲取知识。

大幅预览

统计视图

最后

火箭君想说虽然tagLyst虽然不是万能的,但是我们自己也在深度使用 tagLyst, 用于管理自己的业务。tagLyst带来的「连接」让我们的业务变得越来越聪明。这种聪明不是「高大上」的 AI 带来的,而是来自于我们日常将 业务的记录 通过标签 组织起来而获得的。

例如:现在,我们发现一个「检索」的Issue时,可以快速看到 这个 Issue 以及 有相同具有「检索」标签的 其它Issue,并发现以往是如何解决的,或者快速找到参考资源。我们也用标签快速区分哪些文件是要「Review」的,哪些是已经「Closed」的,这个已经成为我们「工作流」的一部分……

还是这句话,tagLyst 并不是一个让我们躺在工具上偷懒的设计,反而需要我们持续积累知识和连接,但是有了 tagLyst,我们就可以活用这些积累而不是让文件「吃灰」。等到连接达到一定程度,正如上文所说,我们的工作就不再是机械重复,不再是每次从零开始,换句话说,我们的工作逐渐变得「有灵魂」。而「有灵魂」的工作,在2020年代才不会被AI取代。

最后的最后,火箭君再次祝大家 2020年里,心想事成,不断提升进步!