AI解决方案：智慧外脑，个人知识高效管理

2023年已经过去的大半年，ChatGPT一度霸占了全网的热搜，各种关于AI的争议也与之而来，但在人工智能替人的背后，一个大多数的共识是：未来大概分为两种人：AI之上和AI之下。有些人对上下的解读：是否会利用AI工具，让自己提升效率，一人顶多人甚至活成一个公司的价值。

那我们再进一步想一下，驾驭AI工具的背后是什么呢？

科技研发人士证实，大语言模型所掌握的知识数据量超过地球上所有的人，可谓上知天文下知地理。你只要敢问，它就有答案。

那么，这是否意味着我们不需要大量学习知识，有AI就够了呢？

恰恰相反，定义需求、善于提问和判断决策这类驾驭AI的高阶能力需要我们有自己独特的洞见。而个人的智慧的形成是基于系统化的知识体系。这对我们个体“学习知识”提出了更高的要求：不是搜集很多知识，而是基于目标去管理知识，形成个人系统的认知，拥有透过现象看穿本质的智慧。

《智慧外脑》的作者释若有着同样的理念，他指出“真正的知识管理高手，不是去获取更多的知识，而是做知识连接，通过连接使知识之间相互赋能。”

释若在长期的实践中，提炼出“知识网格化管理模型”，并以此赋能写作学员，帮助他们高效构建个人知识体系。在这个背景下诞生的《智慧外脑：成为一个善思、会学、能写的人》这本书，可以说是给我们提供一套被验证过的系统的个人知识管理解决方案。

一、这套解决方案直击个人知识管理的痛点。

进入移动互联网时代，信息大爆炸，我们接收的碎片化信息越来越多，移动硬盘、云盘以及各种软件的收藏库也都几乎“爆仓”。可以说，我们不缺“知识”，但大多数人仍然一边放着收藏夹吃灰，一边越来越知识焦虑，不断收集“新知”。

作为知识工作者，在实践的过程中释若也有同感，并且很多学员和他反馈就算使用知识管理软件也存在低效管理的难题。

他根据这些痛点问题，归纳出个人知识管理的5大桎梏：连接失效、存储无序、标签混乱、管理失配和复用困难。

从这些问题出发，作者基于对知识管理理论和20多种知识管理软件的系统研究，提炼出了“知识网格化管理模型”：沿着“数据、信息、知识、认知、智慧”层级化的管理逻辑，构建以“连接”为核心的个体知识系统。

换言之，我们通过这套模型，可以给自己搭建起一座数字化的私人知识馆。就像走进一个井然有序的图书馆一样，能够轻松地查阅调度各类知识，而且越“深度地阅读”和“跨学科阅读”越能提升自己的洞察力和创意思路，从而高效高质产出。

二、以终为始输入，搭建个性化的知识网络框架体系

作者在解构这套方案的时候，强调“你要什么，就去学习什么；你有什么知识，就去做什么。”这句话的背后其实是指我们要首先有选择地摄入。而取舍的标准是根据自己当下实际需要或者长期人生目标。

因为无节制地收集知识，会一方面增加整理的工作量，另外一方面也会消耗大脑的情绪内存。甚至很多时候，没有时间精力去深度的梳理复盘。这样再多也是零效果。

所以，在输入的过程中，我们要学会识别和筛选知识。往前一步，要先确定自己的知识管理的目标——构建知识体系的逻辑框架。以知识管理软件flomo为例，首先锚定一级标签。然后才有下面不断拆分细化的二级、三级、四级标签等。这样我们在碎片化的时间中，看到知识点时就可以有意识地选择性放入最小一级的单元页面，以便随时备忘和梳理，提升自己的思考能力。

这个过程有点类似于项目的目标管理，我们先锚定大方向。然后一层层地拆解到最小单元。具体执行的时候，再自下而上攻克。而双链接的功能，就像我们操盘整个项目时，多部门同时沟通协同。

三、知行合一输出，实践得真知，温故而创新

作者提出知识管理的核心是决策。意思是说，我们管理知识并不是单纯为了搭建一个让自己有秩序感的系统，而是为了辅助我们做决策：在正确的时机选择正确的方法做出自己的选择，从而解决问题、获取成果。简言之，这就是把输入的知识