李文业的思考笔记

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近期，AI圈的大佬们不断地提醒人们要提防AI的滥用。

获得2024年诺贝尔物理学奖的“AI教父”杰弗里·辛顿，在接受专访时指出，AI引发“人类失控”的概率已经高达10%-20%，深度伪造技术是近期最现实的恶意场景。

OpenAI的CEO山姆·奥尔特曼在出席美国参议院听证会的时候，强调生成式模型可被用于“大规模定向虚假信息、网络攻击与生物威胁设计”，主张建立“全球AI安全机构以及许可证制度”。

发明阿尔法狗的Google DeepMind CEO，获得2024年诺贝尔化学奖的戴密斯·哈萨比斯在2025年5月剑桥大学演讲中发出提醒：AGI可能会在10年内出现，“其积极潜力与恶意滥用都被低估”。

那么，我们普通人从现在开始最应该警惕哪些迫在眉睫的AI滥用场景呢？

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在日常网络生活中，我们要警惕别有用心的人使用AI来影响我们的想法。

为了验证AI的说服力有多强，康奈尔大学和哈佛大学的研究者找了一群最难被说服的人来做实验。这些人就是阴谋论信徒。他们相信诸如“疫苗里有纳米追踪芯片”之类的阴谋论，身边的人怎么劝都不听。

实验内容是让受试者与AI进行对话，对话一共有两轮。第一轮对话先是受试者自述自己相信的阴谋论，GPT-4罗列官方证据并指出其逻辑错误。第二轮对话是受试者再辩，AI最终回应。

实验结果显示，他们只需要跟GPT-4进行两轮对话，平均用时6分钟，对阴谋论的相信程度就会下降20%。

如果再提供一些对话者的背景信息，GPT-4的说服力会变得更加强大。在另一个辩论实验中，GPT-4让对方改变观点的概率比人类辩手高出82%。AI之所以能达到这么好的效果，是因为它会根据每个人量身定制辩论策略和针对性地找论据。

在美国版百度贴吧Reddit网站上，有人做了一项备受争议的实验。苏黎世大学的研究者注册了多个AI账户，这些账户都预设了虚假人格背景。也就是说，他们用AI来假装人类用户。在说服力排行榜上，这些AI账户进入全站前1%-2%。

在了解到这些研究之后，我们很自然会想到用AI来做“健康习惯教练”，帮助我们养成健康的生活习惯，变得更加自律；我们还可以让孩子们使用AI做“人工智能学习伙伴”，提高他们的学习兴趣，掌握更科学的学习方法。

然而，面对同一个工具，好人会用它做好事，而坏人则会用它做坏事，例如“杀猪盘”诈骗。

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所谓“杀猪盘”诈骗，就是在网络上以恋爱的名义博得受害者的信任，然后用假投资平台来骗取金钱的诈骗套路。

传统杀猪盘套路分为三步。第一步，引流或放饲料。通过各种社交平台等网络手段跟潜在受害者加上好友。

第二步，养猪。犯罪分子会通过建立虚假的高大上人设和营造暧昧的恋爱氛围，让受害者误以为自己找到了真爱，进而信任对方。

第三步，杀猪。在确保取得了受害者的信任之后，对方会假装不经意地透露自己有一个好的投资渠道，诱使受害者加入，最终骗取金钱。

在AI工具出现之后，坏人对这个套路做了新一轮升级。

首先是剧本自动生成。犯罪分子会使用从暗网购买的AI工具，批量生成情感剧本。以前这样的工作是由专门的“编剧”来做，成本高，效率低。

然后是私人定制剧本。针对特定受害者，犯罪分子会结合他们的画像信息编写提示词，生成专属的情感剧本。以前一个剧本或几个剧本，会用在很多的受害者身上，针对性远远没有私人定制那么强。

最后是半/全自动聊天。在“养猪”过程中，犯罪分子要花大量时间跟受害者聊天，还要记住不同受害者的各种信息，很容易把不同聊天对象的事情弄混。有了AI工具之后，他们会使用半自动聊天，通过复制粘贴把AI生成的回复发给受害者；或者是全自动聊天，让受害者跟AI“直接聊”。

有人可能以为这只是设想，但现实中已经有犯罪分子在实施这样的AI杀猪盘。早在2023年8月份，一份网络威胁分析报告就从受害者提供的截图取得证据，骗子不小心贴出一句典型的系统回复——“As a language model …I don’t have feelings”，直接暴露他们正把AI工具当作聊天脚本生成器。

2024年5月，澳大利亚 ABC 深度报道援引联合国毒罪署和多位业内人士，指出东南亚大型诈骗园区已经开始使用 LLM + 实时翻译。这意味着，诈骗分子现在哪怕完全不懂另一门语言，也可以进行跨语言诈骗。

面对这样严峻的现实，我们除了提高防诈意识之外，还可以使用DeepSeek来保护自己。

如果我们在网络上遇到一个人，产生了“世界上没人比对方更懂我”的想法，这就要引起我们的警觉了。我们可以把自己跟这个人的聊天记录发给DeepSeek，让它来帮我们分析。尤其是涉及金钱转账和现实见面等决定时，一定要听一听DeepSeek的看法和建议。

有人可能会说，我不会在网上找对象，或者我已经结婚了，这类杀猪盘根本骗不到我头上。接下来要揭示的一类骗局，则是每一个人都有可能会上当的。

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有一种俗称“爷爷奶奶，我出车祸了”的骗局。骗子会打电话给老年人，谎称是其孙子孙女，出了车祸在医院需要立刻转账接受治疗。因为情况紧急，老年人可能会辨识不出对方声音其实一点都不像。哪怕受害者指出这一点，骗子也会假装自己受伤了身体虚弱导致声音变了。

还有一种骗局我自己都遇到过，就是仿冒公司领导，然后让受害者（大多是公司财务人员）转账。几年前，我接到一个电话，对方开口第一句话就是：“李文业，明天来一趟我的办公室。”我愣了一下，然后问：“请问你是谁？”

对方笑了笑说：“你听不出来我是谁吗？”我说：“听不出来。”对方就把电话挂了。

有了AI工具模拟声音之后，骗子已经可以补上声音不像的漏洞。骗子会事先从社交媒体上获取一小段受害者亲属的声音样本，喂给AI后立刻就能模拟出以假乱真的说话声音。

这样的技术并不高深。你现在就可以点击页面最上方的“听全文”。我用公众号后台的工具录了我一段10秒左右的语音，就已经可以模拟得非常像了。

除了声音之外，AI还可以伪造视频。2023年5月，内蒙古包头市警方通报了一起利用AI换脸的惊人诈骗案。一名商人接到自称是朋友的视频通话，请求帮忙垫付投标保证金。他没想到通话中的“朋友”竟然是骗子用AI人脸替换技术假扮的。受害人信以为真，当场转账430万元人民币。事后他联系到朋友本人才发现被骗。

面对这样的骗局，我们可以怎么办呢？一方面，我们可以跟亲友约定safe word“安全词”。在涉及大额转账时，我们要验证对方是否能说出之前约定的某个词或者某句话。哪怕不约定安全词，起码也要问一两个只有你们两个人才知道的小问题。

另一方面，我们要保持冷静，让DeepSeek给我们注入理性。面对紧急情况，我们不免关心则乱。即使自己已经难以分析当前的局面，我们还是可以把现在遇到的问题发给DeepSeek，让它帮助我们分析情况，并且给出建议和处理方案。

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AI的发展越迅速，AI的滥用就越值得我们警惕。

我们要警惕在网络上看到的信息。以前网络水军可能只是通过调动我们的情绪，来起到带节奏的作用。现在，他们已经在利用AI工具根据我们每一个人的特点，量身定作各种各样的说服言论。

我们要警惕在网络上让我们怦然心动的人。以前杀猪盘只是用一个固定的剧本来骗那些特定的受众，并且因为聊天“养猪”需要花时间和精力，他们更愿意骗那些容易轻信的人。现在，他们已经在利用AI工具私人定制剧本，并且使用半/全自动聊天的方法，让每个人都有可能遭遇“杀猪盘”诈骗。

我们要警惕突然接到的求救、求助语音电话和视频通话。以前的骗局可能只能骗那些老人或者对声音不敏感的人。现在有了AI技术，他们可以轻松模拟任何人的声音和形象。

除了加强防诈骗意识之外，我们还需要更多的工具帮助我们不上当受骗。遇到任何惊喜或者惊吓的异常情形，我们都可以把情况告诉DeepSeek，让它来帮我们分析，给我们出主意。

面对汹涌而来的AI时代，有人会说，“我年纪大了”，或者“我只想躺平”，没必要了解AI，更不需要接触和使用AI。

然而，“害人之心不可有，防人之心不可无”这句话在AI时代同样适用。他们没有想到的是，坏人会用AI做坏事。如果我们不了解AI，对AI没有基本的常识和使用能力，那么就很有可能被坏人钻空子。

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五月份的阅读状态不错。原定目标是看书340小时，实际读了340.5小时，目标达成。

冥想却很糟糕。五月份一共才冥想了20.5小时，不仅低于每月平均45小时，甚至还低于上个月的38.5小时。

就像上个月说的那样，冥想的时长现在比阅读量更能反映我的整体状态。接下来跟大家聊聊我打算如何在六月份把自己从低潮期里拉出来。

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有两个任务要恢复到我的固定日程里。一个是每天要走10000步，另一个是要使用ChatGPT里的每日行程助手。

参考埃隆·马斯克的五步工作法，我前段时间把每天走一万步和规划一天行程从每日任务里面删除。这段日子，我发现这两个任务对我的作用相当大，是不可或缺的。

每天走一万步的作用是让我有足够的基础运动量，以及不要总待在室内。虽然一万步的运动量并不算大，但是这保证了我能晒够太阳，晚上的睡眠也会变好。

规划一天行程的作用是确保我会使用ChatGPT做我的每日行程助手。每天起来做的第一件事就是做一个大概的规划，安排今天的行程。规划做好之后，我会发给ChatGPT，让它跟进我今天一天的行程。一天结束之后，我还能跟它一起做复盘。

总而言之，每天走一万步和规划一天行程是保证我良好状态的基本盘。做到这两点之后，我才会考虑制定更高的目标，以获得成就感。

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只是完成基本的任务是不够，还需要制定更高的目标来获得成就感。我计划在六月份制定更高的阅读目标和写作目标。阅读目标我会在月报的最后给出，这里先说写作目标。

我最近在做AI专题的写作。不管是写作兴趣，还是写作质量，都保持得不错。唯一让我不够满意的就是产量。

我在五月份一共写了3篇专题文章，平均10天一篇。我打算在六月份写6篇文章，平均5天一篇。

如果六月份能够完成这两个高难度目标的话，六月份的状态就算调整好了。在此之余，我还有探索新目标的打算。

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这个月制定两个探索目标，分别是力量训练和跑步。

研究表明，一周2到3次的力量训练有助于延缓肌肉流失，还能缓解焦虑和抑郁。我打算去健身房做力量训练。

有些连锁健身房可以办月卡，我打算办一张。就试一个月，效果好就继续，效果不好也损失不大。

我喜欢跑步，但是很久没好好地跑步了。七年前为了减肥，我狠狠地跑了一段时间，结果没把握好强度，把膝盖给跑伤了。最近我的体重又到了警戒线，想要重新跑步试试看。

这个月试着跑20公里到30公里。每周跑3到4次，中间休息的时候就去健身房做力量训练。

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我非常庆幸自己养成了每个月写月报的习惯。

每个月固定做这么一件事情，其中的仪式感会让我整理好心态，计划好下一个月要做哪些事情。这就像是上学念书的时候，每个学期期末都会告诉自己：这个学期没好好学没关系，下个学期奋发图强就好了。

如果没有这样的仪式感，日子会过得越来越快，快到让人猝不及防。失去了时间感，就可能来不及总结过去，来不及珍惜现在，来不及计划未来。

截至2025年5月31日，我一共阅读了17311.5小时。预计会在2026年5月1日，完成第二个10000小时，也就是总共20000小时的阅读目标。

6月份的阅读目标是720个番茄时间，也就是360个小时。

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随着AI工具的发展和普及，越来越多的人开始用上了AI对话App。然而，很多人觉得并不好用。

有人会把一些生活中的烦恼告诉AI，让AI给出一些建议。AI给出的建议往往很冗长，没有针对性。

有人会让AI帮助自己解决一些工作上的难题，让AI生成一个具体的方案。AI生成的方案总是天马行空，不能落地。

有人会想借助AI辅助学习知识和备战考试，让AI制定一份复习计划。AI制定的计划经常过于琐碎，无法执行。

之所以AI给出的答案不能让我们满意，是因为AI还不够了解我们，无法因人制宜。只有让AI对我们的价值取向、经验积累和知识背景有相当程度的了解，才更有可能让AI给我们提供有针对性的建议、有可行性的方案以及可执行的计划。

如何让AI足够地了解我们？这个问题的终极答案就是打造一个“第二大脑”。AI跟这个“第二大脑”交互，就跟和我们的大脑直接交流没有太大的区别。这样的交互可以让AI快速地读取我们的想法，就能快速地了解我们。

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打造“第二大脑”无法一蹴而就。这个过程就像是修炼，有三层境界。第一层境界是学会跟DeepSeek进行多轮对话。

一些人在使用DeepSeek时有一个误区，就是急于在一个问答里得到完美的答案。如果DeepSeek给出的第一个回答让自己不满意，他们就不会再继续问下去。

其实还有更好的做法。我们大可以告诉DeepSeek为什么我们觉得这个答案不满意，并且让DeepSeek根据我们的反馈给出一个改进的回答。这就像是老板指挥员工干活，不能因为员工给出的初稿不满意就不让他们继续干了，而是要告诉他们改进方向，让他们改多几次，一直改到自己满意为止。

像这样的多轮对话是一种交流技巧，需要大量练习。最好每天都要跟DeepSeek对话30分钟以上。

我们都会跟人说话。跟AI对话虽然和跟人类对话类似，却有很多不尽相同的地方。因此，我们需要积累跟AI对话的经验。量变导致质变。有了足够的刻意练习，我们才更有可能在更少轮次的对话当中，让AI给出一个让我们满意的回答。

有一类AI通识叫“提示工程”。我建议大家可以找相关的课程听一听，会有一些帮助。然而，我认为提示工程的作用是有限的，真正关键的还是要有多轮对话的意识。

如果你修炼了第一层境界，学会了如何跟DeepSeek进行多轮对话，那么你就很有可能在几轮或者十几轮对话之后得到一个让你满意的答案。但是，如果只修炼到第一层，会有以下两个局限：

局限一，DeepSeek没有全局记忆，每次开始新的对话都要从头开始让AI了解自己。

局限二，即便某些AI对话App有全局记忆，如果我们切换账号或者转移到其他的AI对话App，这些“记忆”都无法迁移。

为了解决这两个问题，我们必须要有更深一层的修炼心法。

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打造“第二大脑”的第二层境界，就是积累三个笔记本。有了这三个笔记本，就能让AI更快地对我们有一个全面的了解，并且这个过程是可重复的，不用我们每次都从头准备资料。

第一个笔记本是日记本。

日记记录的是重要的经历，以及其中的心路历程。我们认为哪些经历是重要的，还有心里是怎么想的，这些内容就反映了我们的价值取向。

所谓价值取向，就是我们常说的价值观。简单来说，就是判断“什么重要、什么不重要”的标准。

AI读了我们的日记本，就能在价值取向和过往经历这个层面上了解我们，才更可能有针对性地给我们提供建议。

第二个笔记本是作品集。

作品集用来展示我们曾经做成过哪些事情，有哪些作品。一名教师，她的作品集可以是她评过哪些职称，教过多少学生，这些学生考取了什么样的学校。一位工程师，他的作品集可以是他曾经设计过多少个方案，落地了多少个工程，这些工程有哪些突出的优点。一个网络博主，她的作品集可以是她发过哪些图文和视频，接过多少个商单，这些商单的转化率是多少。

这些作品集，展示了我们的经验积累和实践成果。也就是说，我们做过哪些事情，做成过哪些事情。

AI看了我们的作品集，就可以知道我们曾经积累过多少经验、有过怎样的实践成果。在这种情况下，给我们提供的设计方案才更有可执行的可能性。

第三个笔记本是读书笔记。

读书笔记，也就是学习笔记。学习笔记记录的是我们学过的知识，还有哪些地方薄弱、需要加强学习。这些笔记体现了我们的知识积累和学习方向。

AI读了我们的读书笔记，就知道我们都学过了什么，还要学哪些东西，以及有怎样的学习习惯。在此之后，AI给我们制定的学习计划才更有可能被成功执行。

第二层境界修炼成功之后，我们并非从此高枕无忧。因为这三个笔记本非常重要，不仅要做好资料管理，还要关注隐私性和安全性这两大风险点。

为了解决这三个问题，我们还需要修炼最后一层心法。

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打造“第二大脑”的第三层境界，就是建立一个知识库管理系统，也就是“第二大脑”的最终形态。

第三层境界和第一、第二层境界不一样。前两层境界，都是我们普通人就可以做的，不需要有任何计算机或者人工智能的知识背景。目前市面上并没有提供给大众的“第二大脑”服务，所以我们需要学会使用一定的计算机技能和人工智能知识，才有可能修炼第三层境界。

虽然门槛有点高，但是我们可以看看第三层境界是怎样的。相信以后一定会出现易用便捷的“第二大脑”服务，即无须编程就可以打造专属自己的“第二大脑”。

“第二大脑”是一个知识库管理系统，管理的就是我们的日记本、作品集和读书笔记。它能满足的第一个需求是不需要我们费时费力去整理自己的资料。

我们只需要把每天重要的事情和心里的想法告诉“第二大脑”，它就会整理成一篇又一篇的日记。我们每次有了新的作品，就上传电子文件给“第二大脑”，它就会归纳进我们的作品集。我们在学习的时候，把好奇的问题和答案都传输给“第二大脑”，它就会记录到我们的读书笔记里。

“第二大脑”能满足的第二个需求是隐私性。

在与DeepSeek交互的时候，“第二大脑”不会把所有的资料都传给它，只会把对当前讨论问题有帮助的信息提供出去。其中那些提供出去的信息，“第二大脑”也会做好去隐私化的处理，保证我们的隐私不会被泄露。

“第二大脑”能满足的第三个需求是安全性。

“第二大脑”存储的信息对我们来说极其重要，安全性的要求甚至比银行卡密码还要高。“第二大脑”有完善的加密和防御黑客的功能，保证我们存储在“第二大脑”的重要信息不会被任何人所窃取。

在未来，我们每个人的手机里都会有一个“第二大脑”。在我们与DeepSeek交互的时候，“第二大脑”会帮助我们提供各种各样的附加信息，让我们能更好地使用AI工具。

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古希腊神庙有一句箴言是“认识你自己”。在AI时代，这句话仍然没有过时。

为了“认识我自己”，我们要学会如何跟DeepSeek进行多轮对话。在对话中提供更多信息的前提，就是我们对自己要有一个足够的了解。

然后，我们要学会积累三个笔记本。日记本是我们的价值取向和过往经历，作品集是我们的经验积累和实践成果，读书笔记是我们的知识背景和学习方向。

最后，我们可以开始打造真正的“第二大脑”。它负责管理我们的重要信息，保障了隐私和安全。

如此这般，我们不仅是在认识自己，还是在创造自己。通过和AI的合作，不断追问和塑造自己的价值取向，积累和演绎我们的经历和经验，巩固和探索我们的知识学习和前沿关注。在不断地创造中，实现自我超越。

AI不会淘汰我们。AI只会帮助那些懂得如何使用AI进行自我超越的人获得竞争优势，去淘汰那些顽固不化和故步自封的人。

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随着生活的节奏变得越来越快，我们的脑子越来越不够用。

我们要记住的东西很多。要记得健康饮食、规律作息，要记得一天的行程都要做哪些事，要记得另一半的生日、节日和各种纪念日。

我们要同时兼顾的事情很多。工作里往往有多个项目并行，还有各种各样的紧急任务临时插入，以及同事可能随时发来信息或打来电话。

我们还要时刻保持冷静、理性地思考。工作时我们不能情绪化，要塑造专业冷静的形象。与人接触要保持克制，不能随便发脾气。要做的决定很多，需要我们理性地思考，才能做出明智的决策。

认知负担、任务管理和理性决策，逐渐成为现代人大脑最常见的三类日常挑战。为了迎接挑战，DeepSeek等AI工具可以成为我们头脑的新武器。

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DeepSeek做我们的私人事务助手，可以减轻我们的认知负担。

我们如果想要养成良好的喝水习惯，就跟DeepSeek说：“最近我要多喝水。你记得要提醒我每天至少喝够2500毫升”。

记录饮水量只要跟DeepSeek说一句话，DeepSeek会帮我们做统计。DeepSeek在统计之余，还会告诉我们已经喝了多少，还需要喝多少水，鼓励我们多喝水。

同样地，我们每天一开始就规划好大概要做哪些事情。有哪些新的好习惯要养成，让DeepSeek提醒我们多做；有哪些旧的坏习惯要戒掉，让DeepSeek提醒我们少做。

我们不需要一天到晚都记得这些事情，因为我们根本就记不住。研究表明，我们的工作记忆只能记住3到5件事情。超过这个范围，我们不可能全部记住，很容易丢三落四。

DeepSeek作为我们的私人事务助手，它能轻松记住几十甚至上百件事情，完全可以作为我们的外脑，分担我们的认知负荷。我们把脑子空出来，可以去做更重要的事情，例如专注地做一件事情。

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在同一时间只做一件事情，对于现代职场人来说是一种奢望。DeepSeek可以做我们的任务管理助手，帮助我们在多项任务之间实现低损耗的切换。

每天开始工作之前，我们可以把今天要完成的任务项和优先级列出来，并告诉DeepSeek：“今天你要做我的任务管理助手。这些是我今天要完成的工作事项”。

完成了一件事项，我们就跟DeepSeek说：“我已经完成了某某事项”。DeepSeek会告诉我们已经从任务列表里面划掉了已完成的事项，并且建议我们在稍作休息之后去做剩余优先级最高的一件事。

如果临时有新的任务插入进来，我们可以跟DeepSeek说：“现在有一个任务插进来，你待会提醒我要完成”。DeepSeek会自动往任务列表里加入新的事项，并且在当前事项完成之后提醒我们。

假如当前事项做到一半就有新的任务插入进来，我们可以跟DeepSeek说：“某某事项我已经完成了65%，现在有一件更紧急的事情要做”。DeepSeek会记住你当前任务的进度，然后在我们完成紧急事项之后提醒我们之前的情况，我们可以从哪里重新开始这个任务。

有了DeepSeek作为我们的任务管理助手，我们不需要自己去管理任务列表，不需要在有新任务插入的时候比较任务的优先级，不需要在任务被打断时自己去记住进度。

我们只需要专注地做好DeepSeek告诉我们当前要做的事情，更少地在多任务切换中损耗我们的认知带宽，更少地被紧急事务和消息通知扰乱我们的情绪。我们可以有一个更稳定的情绪，更冷静地做出每一个理性的决定。

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现代社会要求我们更多地使用理性来做决定，而不是任由情绪导致我们冲动拍板。

在公司里，我们要决定一个任务是否接手，接手之后又要怎么做。回到家里，我们要决定带爸妈去哪里看病，什么时候跟另一半结婚，以及小孩子该报哪些辅导班。一个人独处的时候，我们还需要决定要不要买一台昂贵的手机，考虑到大学里读个MBA学位，还有是否跳槽到另一家公司。

然而，快节奏生活留给我们的理性空间越来越少，短视频时代的碎片内容不断调动我们的情绪。这就形成了一对矛盾：越来越多的决策需要我们保持理性，避免过多受到情绪影响，但是快节奏生活逼迫我们必须快速做出决定，短视频时代的碎片内容则是片面地刺激和放大我们的情绪，让我们无法保持冷静。

在这种情况下，我们可以把DeepSeek变成我们的私人咨询顾问，帮助我们做出理性的决策。

在需要做决策的时候，我们可以把背景和想法告诉DeepSeek，让它来帮我们做分析。在这个整理决策背景和自身想法的过程，就是在让理性回归，让我们的脑子从情绪陷阱里跳出来。

DeepSeek在帮我们做分析之后，往往能够给我们一些很好的建议，甚至会提醒我们考虑一些之前没有考虑到的地方。在这方面，你的任何一个同事、朋友和亲人都不会做得比DeepSeek要好，因为DeepSeek和你没有利益冲突。

DeepSeek不会嫌我们烦，不会觉得我们的事情是小事、不值得多花精力。DeepSeek不用睡觉和吃饭，随时随地可以为我们服务，而且还是免费的。

在我们需要做出决定的时候，尤其是意识到我们明显受到情绪影响的时候，把自己需要做的决定告诉DeepSeek，让它来帮我们做分析和给建议。在综合考虑DeepSeek的分析和建议之后，我们自己再来做最后的决定。

我建议我们每个人都要训练自己有这么一个意识，以及学会如何跟DeepSeek讨论。这样我们做出的每个决策质量都会高得多，让我们的生活产生巨大的、良性的连锁反应。

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在《未来简史》中，作者尤瓦尔·赫拉利预言未来每个人都会过度依赖自己的AI助手，个人不会再自己做决定。我并不赞同他的这种说法。

无论是把DeepSeek当作我们的私人事务助手，还是任务管理助手，又或者是私人决策顾问，我们都只是让AI辅助我们做决定。DeepSeek可以帮我们减轻认知负担，更轻松地做任务管理，以及更好地做出理性决策。

诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼在《思考·快与慢》里提出了“窄框架”和“宽框架”理论，认为把多个决定放在一起考虑要比分开独立考虑要高效和正确得多。

使用DeepSeek作为我们的AI个人助手，就是把日常行程、任务管理和理性决策放在一个宽框架里面做决定。

这反映了AI时代的一个通用法则：AI来帮我们做琐碎的事情，我们去做更有意义的事情。在思考和决策这件事情上，也是如此。

在DeepSeek横空出世的2025年，我们不是太过依赖AI助手，而是依赖得还远远不够。

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2023年5月初往前看半年，我在阅读上陷入前所未有的低谷期。

2022年11月从原来的160小时下降到145.5小时，2022年12月再跌到116小时，2023年1月更是猛降到64.5小时。

2023年2月和3月有所好转，回到107小时和106小时。2023年4月跌到谷底，只有64小时。

2023年五一假期，我开始在阅读过程中使用ChatGPT，状态立即有了好转，还有出乎意料的突破。

2023年5月和6月，阅读时间上升到228.5小时和206小时。接下来就是一路上升——7月248.5小时，8月303小时，9月323小时，10月356小时，11月370小时，12月383小时······

使用ChatGPT之前的12个月，我平均每月阅读小时数是135小时。使用ChatGPT之后的12个月，这个数字增加到328小时，增长了143%。

自然有人会问，你是如何使用ChatGPT的，ChatGPT又是怎么帮助你在阅读上取得如此之大的进步？

在回答这个问题之前，我们先来看看我在使用ChatGPT辅助阅读之前的阅读方法是怎样的。

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在2023年5月份之前，我看书会看三遍。

第一遍，速读。快速把书浏览一遍，判断这本书的质量如何，是否符合我的兴趣。好书留下，烂书扔掉。

第二遍，细读。这一遍会放慢速度，仔细地读。一边读，一边给好的段落和句子做上记号。

第三遍，摘抄。这一遍速度就更慢了，把之前标记的精彩内容摘抄下来。用手抄，抄在纸质笔记本上。

这样的读书方法有以下局限：

• 摘抄只有输入，没有输出。这就相当于填鸭式学习，阅读效果不好。

• 不问问题，难以深入理解。阅读过程中，我肯定有不理解的地方，但是没有把不懂的问题给问出来。即便问了问题，也没人给我回答。

• 复习靠重读，效率低，容易忘。研究表明，重复阅读同一段材料，时间投入产出比非常低。

一开始这样的阅读方法问题还不大，因为我的阅读时间还不算长。后来时间一长，我就会觉得无聊，感觉阅读给我带来的收获抵不上我付出的时间。

因为阅读方法的落后，我在阅读上渐渐少了一些激情，陷入了前所未有的低谷。

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穷则思变，我在2023年5月初开始使用ChatGPT辅助我阅读。在引入ChatGPT之后，我对原来的阅读方法做了很大的改进。

看书还是看三遍。第一遍没变，还是通过速读来筛选书。

第二遍，细读。新方法不同在于，我会认真寻找任何一个我感兴趣的、想问问题的地方。找到了就会停下来，问ChatGPT。

我在读《埃隆·马斯克传》的时候，问ChatGPT：“在传记里，截至2023年，马斯克都对特朗普充满鄙夷。但是现实中到了2024年，马斯克却对特朗普倾力支持，是什么造成这种变化？”

ChatGPT回答说：“埃隆·马斯克（Elon Musk）对唐纳德·特朗普（Donald Trump）态度的转变，主要发生在2024年7月特朗普遭遇暗杀未遂事件之后。在此之前，马斯克对特朗普持批评态度，但该事件似乎促使他重新评估了立场”。

在问问题的时候，如果我在ChatGPT的回答里看到任何一个我感兴趣的地方，我还会继续追问。它继续回答，我还可能继续追问。这样的连续问答，会一直持续到我没有想问的问题为止。

一本书读下来，我和ChatGPT的问答记录，就是我的读书笔记。我会把这些问答记录从官网导出，整理存储到我的云数据库里。

第三遍，问答复习。在这一遍阅读过程中，我会把之前形成的读书笔记喂给ChatGPT，让它给我出题。

复习《芯片战争》时，ChatGPT给我出了这样一道题：
1965年美国放宽移民规定，芯片公司更倾向于雇用女性劳动力的主要原因是什么？
A. 女性更有技术能力
B. 女性更加可靠
C. 女性工资更低且不易要求改善工作条件
D. 女性人数更多，容易招聘

回答问题的好处是，我可以通过问题来回忆之前阅读的内容以及读书笔记。有研究指出，回答问题的复习效率是重复阅读文字材料的好几倍。

在回答完全部问题之后，我才会再看一遍读书笔记，也就是之前跟ChatGPT的对话记录。

我的复习一共有三轮，三轮复习的题目各不相同。第一轮复习是选择题，第二轮是简答题，第三轮是创意题。

经历过这样的方法改进之后，我的每月阅读时长就从原来的135小时，增长到了328小时。方法更先进，效率更高，自然阅读的兴趣就更浓，阅读的时间也就更长。

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原来的方法，我称之为被动阅读，因为我只是被动地阅读书里的内容，没有提出自己的问题。改进后的方法，我称之为主动阅读，因为我会根据书里的内容主动地提出感兴趣的问题。

每个人感兴趣的问题不一样，即使问同一个问题，跟ChatGPT的多轮问答也不可能完全一样，因为追问的问题会有所变化。因此，我们还可以把这种阅读方法称之为“个性化阅读”。

那么，这种主动阅读或个性化阅读的阅读方法，对我们的阅读和学习有哪些具体的好处呢？

理解更深。即时的问答可以帮助我们解答任何不明白或者疑惑的地方，可以给我们补充缺失的背景知识，避免似懂非懂。

记忆更牢。回答ChatGPT出的复习问题，能够激活我们的检索神经回路，比反复的重读更有效。

迁移更快。我们在跟ChatGPT讨论的过程中，可以使用类比比较的方法，把不同学科知识之间的底层逻辑打通，连接不同领域的想法。

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在知识传播领域，有三次重大的革命。

第一次是印刷术的发明，使得知识变得可复制。第二次是互联网的发展，使得知识变得可搜索。第三次是大语言模型对话工具的普及，以ChatGPT为代表的AI工具使得知识变得可对话和可理解。

如何理解AI工具的发展，以及对我们人类的影响呢？

新的AI工具是代替我们去做人类工作当中无聊的、可重复的部分，把创新的、需要想象力和批判性思维的部分留给我们。

阅读和学习也是如此。

ChatGPT把学习流程里重复、枯燥和机械的环节（检索、初步整理、基础答疑）自动化了，我们需要做的是想象、跨学科、跨领域、批判和创造。

AI工具不断发展，我们也要不断更新我们的阅读和学习方法。这是AI时代每个人都必须要做的事情。

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四月份的阅读状态还可以。原定目标是看书310小时，实际读了316小时，目标达成。

与此同时，我在这个月冥想了38.5小时，平均每天1小时17分钟。虽然低于年度目标的每天1小时30分钟，但是因为之前冥想时间比较多，所以前四个月平均下来还是超过年度目标的。

跟阅读时长一样，冥想时长也能反映我的状态好坏：时间少状态就差，时间多状态就好。在接下来的五月份，我会想办法增加自己的冥想时间。

接下来，跟大家聊聊为什么我最近会写AI专题的文章。

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之所以会有写AI专题的想法，是因为我对中文信息源的失望。

因为对AI感兴趣，我买了市面上所有能买到的谈AI的书，订阅了很多个谈AI的公众号，还搜了不少的AI相关博客。这么一轮看下来，我发现整体内容质量偏低，基本都不及格——

第一，对AI工具只有简单的使用介绍，没有深入的经验分享。我想是因为作者自己都没怎么用过这些工具，只是为了赶热点而拼凑出一篇文章或一本书。

第二，对AI前沿技术的跟踪停留在介绍参数阶段，内容基本都是在堆砌技术名词。

第三，关于AI对人类社会产生影响的讨论过于肤浅，甚至可以说是在贩卖焦虑。

因此，我就有了想法：既然我想看的优质内容没有人写，那就由我来写。

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这次要写AI专题的文章，我会写以下三类文章——

第一类：AI工具深度使用经验分享。

我会从自身积累的丰富使用经验出发，在文章里跟大家分享AI工具使用的技巧和体会。这样的内容比较实用，可以让读者少走弯路，提升AI工具使用的水平。

第二类：AI前沿动态跟踪。

这样的文章可以帮助我们及时关注AI前沿的重大进展，抓住机会，提升我们的竞争力。

第三类：AI对人类社会影响的讨论。

AI会让哪些人先失业，而会让哪些人更具竞争力？AI会让应试教育颠覆吗，抑或让教育分层更加严重？AI会让我们的生活更加舒适、安全和幸福吗，还是说恰恰相反？这样的思考和讨论，会给我们在AI时代的急速变化中提供理性思考的框架，不会被焦虑情绪劫持。

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我会长期写这个专题。一方面的原因是，我对AI非常感兴趣。

通过写专题文章，可以建立持续观察、思考、沉淀的系统框架，成为我主动学习的一部分。

另一方面的原因是，为未来的竞争做准备。

Google DeepMind的CEO Demis Hassabis，即2024年诺贝尔化学奖得主，最近在接受《新闻60分》专访时提出，“预计5到10年内实现「具有人类通用性且超人速度知识的AGI」；2030年左右，AI将深度嵌入日常生活。”

也就是说，我们的下一份工作很可能跟AI有关；我们的下下一份工作肯定跟AI有关。早点积累一些知识储备，以及AI工具使用经验，可以积攒在未来的竞争优势。

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总的来说，我之所以会想写AI专题的文章，是因为中文信息源的内容质量实在太差。既然没有人写讨论AI相关话题的优质文章，那就由我来写。

我写的主题有三类：AI工具怎么用，AI发展有哪些重要事件，AI对人类社会有哪些影响。

我会长期写下去，因为我对AI感兴趣，还因为AI很快就会嵌入到我们的日常工作和生活当中。写作不是目的，而是深化思考、锤炼认知的手段。

截至2025年4月30日，我一共阅读了16971小时。预计会在2026年5月20日，完成第二个10000小时，也就是总共20000小时的阅读目标。

5月份的阅读目标是680个番茄时间，也就是340个小时。

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从2023年5月份开始，到2025年4月底，我一共跟ChatGPT对话了1200小时。作为一个重度使用者，我经常把ChatGPT推荐给身边的人。我最常听到的一句话是：“我不知道问什么”。

我最喜欢的一种ChatGPT应用方式是「问答学习」，也就是在阅读的过程中有任何问题都可以问ChatGPT，在问答中探索和学习各种各样的知识。

因此，除了职场人之外，我还会把ChatGPT推荐给中学生。中学生需要学习的知识和面对的问题相比职场人来说更加单一，而且涉及面相当狭窄，即便是国内的免费AI对话APP也能满足需求。然而跟中学生们交流时，我发现他们也常常会说同样的一句话：“我不知道问什么”。

“不知道问什么”，这本身就是一个很有趣的问题。美国一些名校教授观察到：中国学生和美国学生同样聪明，但是美国学生爱问问题，中国学生不爱问问题。

这就引起了我的好奇心：为什么中国的学生在上学的时候不爱问问题，毕业之后还是不爱问问题？

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当然，中国也有爱问问题的学生，只不过他们更多问的是：“这道题怎么做”。这就不是一个好的问题。一个好的问题是会把我们引向一个更广阔的天地，会让我们接触更多的知识。相反，一个坏的问题会让我们的目光变得狭窄，对新的知识不感兴趣。

中国的应试教育，决定了学生们只能问“这道题怎么做”。如果你能知道这些题怎么做，那你就可以上更好的学校。如果你把时间花在考纲之外，问一些满足好奇心但是跟考试无关的问题，那么你很可能会被整个高等教育体系所淘汰。

久而久之，在这样的激励体系和选拔体系下，学生们会变得越来越消极被动。他们越主动地想要取得一个好成绩，就必须做到被动吸收那些硬塞给他们的知识。你越能抑制住自己的好奇心，越能把更多的时间投入到备考当中，你就能收到更多的奖励。

最终的结果就是，保留好奇心的人上不了大学，能够抑制好奇心、专注于应试的人反而脱颖而出。大学毕业之后，所有人的好奇心都奄奄一息了。

那么，在学习上变得消极被动会有哪些长期的危害呢？

首先就是好奇心的丧失。你可以观察身边的中学生和成年人，他们普遍没有好奇心，每天只能把时间用来刷手机。只对刷手机感兴趣，就等于对什么都不感兴趣。

然后就会失去探索的能力。经过应试教育的人，往往都会面临同一个问题，就是哪怕有了一个感兴趣的方向，都不知道要如何去探索。就像一个被长期困在同一个地方的人，哪怕想走出去都不知道怎么走，因为他失去了面对未知的能力。

最后会觉得学习是一件索然无味而且令人疲惫的事情。很多人跟我说，“你每天看书那么长时间，一定是一个非常自律的人”。每次听到这样的「夸奖」，我都会非常惊讶，因为对于我来说，学习是一件有趣而且快乐的事情，怎么会需要频繁调用自制力呢？

然而，对于他们来说，因为没有了好奇心和探索的能力，他们在学习过程中感受到的就只有枯燥乏味和身心俱疲，必须逼着自己学才能学下去。

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经历过国内应试教育的人，如何才能重新复活自己的好奇心和探索能力，把学习变成一件积极主动的事情呢？ChatGPT可以提供帮助。

第一，ChatGPT让问问题变得容易。

我们问别人问题总会有一些障碍，担心打扰别人或者遭到拒绝，担心别人觉得自己傻、连这么简单的问题都不懂，担心问别人会花很多时间耽误学习进度等等。

问ChatGPT就不会有这样的困扰。ChatGPT是工具，而不是人。我们不用害怕自己会丢脸。无论问题有多难还是容易，我们都可以问它。它会7x24即时回答我们的问题。

第二，ChatGPT鼓励我们持续对话。

无论我们是找老师，还是问一些专业人士，成本都是非常高的。经济成本和时间成本，限制了我们持续对话的可能性。

ChatGPT则是相反，它会鼓励我们更多地对话，问更多的问题，谈更多的想法。随着对话的持续，我们的认知会更加清晰，思考也会更加深入。

第三，ChatGPT能帮助我们形成提问习惯。

起初，我们可能只能从零碎的提问开始，很难形成系统的问题意识和研究兴趣。

随着时间的推移，我们对某一类问题的相关知识会了解越来越多，对某一个领域的话题会越来越感兴趣。正所谓量变导致质变，到了某一天，你会发现自己已经逐步建构出系统的认知兴趣。

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在学习这件事情上变得积极主动，能给我们带来哪些好处呢？

短期来看，学习会变得更有趣，更深入，更有成就感。

学习同一样东西，如果你毫无兴趣，因为要考试才学，因为被迫无奈要学，那么你学起来就很痛苦，觉得很无聊。

相反，如果你很感兴趣，自己就会愿意花很多时间去学，学得更加深入。学习越深入，你的成就感就越强。

长期来看，积极主动地学习会帮助我们形成独立思考，培养持久好奇心，成为有方向感的人。

我读过一些大物理学家的传记，比如爱因斯坦、杨振宁和奥本海默，他们除了都是智商超出常人之外，都是积极主动学习和做研究的人。他们对自己的研究领域都有持久的好奇心，最终都取得了非常伟大的成就。

我们作为普通人，即便没有超乎常人的天赋，一样可以像他们一样形成自己的独立思考，根据兴趣去学习，积极主动地探索好奇的领域。在一个领域里，如果我们能变得既感兴趣又做得好，就很容易走出一条属于自己的路。

以我自己为例，我对阅读和AI工具感兴趣，就很乐意琢磨如何借助ChatGPT等工具帮助自己提升阅读和学习能力。

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在未来十年，“AI是否会替代我”将成为每个人都要回答的问题。面对失业冲击，终身学习将是我们应对这场变革的唯一出路。

如果我们继续把学习当苦差事，停留在应试教育的思维惯性里，未来无疑充满了痛苦与无力。

有一句话说的好，发展带来的问题，还是要靠发展本身来解决。AI给我们带来的挑战，还是要靠我们借助AI去应对。

借助AI，我们可以让学习变得更有趣，更深入，更有成就感。久而久之，我们会形成独立思考，培养出持久的好奇心，走出一条属于自己的路。

AI不会替代人，会替代人的是那些更懂AI、更会使用AI的人。

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这个月的目标没有完成。原定目标是看书330小时，实际上只看了312.5小时。目标没有完成有两个原因：第一，我有意控制阅读时间；第二，因为今年月均目标降到了320小时，前三个月的平均数仍然达标。

与此同时，我还做了48小时45分钟的冥想，平均每天94分钟。这比年度日均目标90分钟要高。

接下来，我想跟大家分享发生在这个月的一段极其美好的阅读经历。

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这段回味无穷的阅读经历，要从一个B站视频说起。

最近网上都在传，中国籍女数学家王虹宣布破解了三维挂谷猜想，非常有望成为首位得到菲尔兹奖的中国人。补充一下，之前得过菲尔兹奖的两位华人，都并非中国国籍——第一位是丘成桐，我们待会还会提到他；第二位是陶哲轩。

因此，当我在B站上看到有李永乐介绍三维挂谷猜想的视频时，我就不由自主地点了进去。视频一共有二十多分钟，我从第5分钟30秒之后就听不太明白了。然而，我还是把视频看完了，因为李永乐讲课的确有水平，能把枯燥的高深的知识讲得深入浅出，让人一时听不懂还愿意继续听，听完再琢磨。相反，很多人讲课水平都不行，能把很多有意思的知识给讲得没意思，让人听不下去也不想学下去。

看完这个视频之后，B站又给我推李永乐和丘成桐的访谈。我以前读过丘成桐的自传，所以就在看完这个访谈之后，重新读了一遍这本书。

在《我的几何人生：丘成桐自传》里，我非常喜欢他反复强调的一个观点：“我不喜欢天才这种说法。没有任何人的成就是一帆风顺的。解决一个大问题，都是要走过很多弯路，犯过很多错，最终才有可能成功的。”

这让我联想到了《费马大定理》这本书，书里讲述了数学家安德鲁·怀尔斯如何历经困难、挫折和打击，前后花了8年的时间破解费马最后猜想。在看完丘成桐自传之后，我就又重新看了两遍《费马大定理》。

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《费马大定理》这本书，当年我第一次看的时候，并没有多大感觉。看完也就看完了，没有看继续看第二遍。但是这次重温就不一样了——我在电子书上看了一遍，然后买了纸质书回来又再看了一遍。

故事要从300多年前说起，法国人、“业余数学家之王”、本职工作是一名法官的费马，在一本数学书里写下了后世被称为“费马最后猜想”的式子，并且附上可能是数学史上最有名的一句俏皮话：“我已经想到了一个绝妙的证明方法，但是书页的空白太小，我写不下。”

一直到1986年，英国数学家安德鲁·怀尔斯开始了连续七年的秘密工作，在对外界完全保密的情况下试图独立破解“费马大猜想”。在事后的纪录片里，他说：“我在十岁的时候就在图书馆里看到了这个猜想，那时我就梦想着有一天可以证明它。”

七年之后，他在自己的家乡剑桥对着一整个会议室的数学家们讲述了自己的证明，在写下最后一个等式之后，他说：“我想我就在这里结束。”掌声轰然响起，经久不息。

然而，潜藏的危机还是不期而至，一位审稿人指出了怀尔斯证明里的一个错误。怀尔斯原本以为只需要少许的补充说明即可，没有想到却成了一个越堵越堵不住的漏洞。费马大定理的证明，就像是一个超级复杂的软件系统，在未经同行评议之前，你永远不敢说自己有把握肯定里面一定不会出现致命的bug。

有些bug可以修复，是小问题。有些bug不能修复，会使得整个软件失去使用价值。证明也是如此。如果修复不了，即便其他部分是仍然有价值的，但是作为整体的证明却没有说服力，怀尔斯依然不能说自己完成了儿时的梦想，获得最后证明了费马大定理的荣誉。

在试图修复bug的一年多时间里，外界对他的质疑和不满越来越多，他来到了崩溃的边缘。他甚至已经决定宣布失败，公开自己的论文全文，让其他数学家有机会来“帮”他补救这个证明。然而，这就等同于把荣誉拱手相让。因为只有完成最后证明的人，才会被认为是破解费马最后猜想的人。

历经十几个月的挣扎，他终于补救了证明，并且公开了全部的论文。困扰了全世界三百多年的数学难题，终于被破解了。安德鲁·怀尔斯，成了世界上最有名的数学家，很可能没有“之一”。

《费马大定理》是最近一年多以来，读过最打动我的书了。这本书深入浅出，尽可能地让普通读者能够感受到数学之美，能够感受到证明这个定理的难度。作者通过文字向我们展示，这个挑战需要数学家付出多少的努力，鼓起多少的勇气，经历多少的挫折和痛苦。

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在阅读的经验越来越丰富之后，我常常会有其他人不太可能遇到的经历。例如，一本书我在以前读过，可能读过一两次，没什么感觉。但是过了一段时间，重新读了之后，却好像发现了一块新大陆，充满了惊喜和收获。《费马大定理》就是其中一个例子。

这里可能有两点原因。第一，我在初次遇到这本书的时候，知识背景还不够，不足以让我领略到这本书的美。第二，我在刚开始读这本书的时候，对作者所讲述的主题并不感兴趣。

无论是哪点原因，都把我引向同一个洞见：知识储备很重要。

如果知识背景不够，不足以欣赏一本书的美，那我们就可以通过读更多书、掌握更多知识来武装自己的头脑，一直到能欣赏为止。这是一种知识的储备。

如果暂时不感兴趣，那也没关系，我们可以先接触一下某些领域的好书，先有一个初步的印象。等到我们对某个主题感兴趣了，我们就可以从以前读过的书里面选出现在想要读的书。这也是一种知识的储备。

阅读的积累很重要。如果我不是一直阅读，以前遇到过却没什么感觉的好书，很可能就此擦肩而过。如果我不是一直阅读，到了某个时候我对某个主题感兴趣，很可能找不到适合我的书。

读一本以前读过却不感兴趣的书，现在突然发现自己读得津津有味，读得很有收获。只要有过一次这样的经历，你就不会忘记。只要有过一次的体验，你就不会觉得现在的阅读是没有意义的。你过去读的书，对你现在有用。你现在读的书，对你的过去和未来都有用。你未来读的书，对你现在也有用。

阅读，就像是一根穿越时空的线，把过去、现在和未来串联在一起。

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我在小学的时候，对数学还是挺感兴趣的，很喜欢学数学。到了中学阶段，随着数学成绩越来越不冒尖，我就越来越不感兴趣。到了大学阶段，就连考试都要靠老师拉一把才能及格。

但是我现在却对数学重新感兴趣了起来。学习数学，对于现在的我来说，并没有世俗意义上的好处。我一不参加考试，二也不可能从事相关的工作。现在学数学，对我来说，是一种享受，是一种对美的欣赏，是一种非功利的好玩的游戏。

阅读和学习，本该如此。

截至2025年3月31日，我一共阅读了16655小时。预计会在2026年6月1日，完成第二个10000小时，也就是总共20000小时的阅读目标。

4月份的阅读目标是620个番茄时间，也就是310个小时。

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这个月的目标完成了。原定目标是看书320个小时，实际上看了323个小时，超出目标3小时。考虑到二月份只有28天，我对自己的状态还是比较满意的。

与此同时，我还做了50小时的冥想，平均每天1小时47分钟。这比年度日均目标90分钟要高。

接下来，我跟大家分享一下我买的Apple Watch是如何帮助我增加冥想时间的。还有，我如何把正念行走和身体扫描结合在一起。最后再谈一谈冥想对阅读有哪些帮助。

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我之前就一直有买苹果手表的想法，但是由于担心自己会买回来吃灰，所以一直没买。前段时间我得了流感，请了两天病假在家躺着。跟DeepSeek对话的过程中，了解到了「心率变异度」这个指标。普通的手环手表都测不了，只有苹果手表能测，我就下单买了。

什么是「心率变异度」呢？简单来说，就是心跳在一段时间内瞬时心率的波动幅度。一般情况下，心率变异度越高，说明你的健康程度越高。心率变异度越低，说明你的健康程度越低。

20岁到40岁，一般心率变异度要在40ms到60ms之间。我测了两周多一点的时间，平均在35ms左右，属于正常偏低。这说明我的健康程度有待提升，焦虑水平也有点偏高。

戴了苹果手表会让我更多地冥想。第一个原因是，系统只会每隔两个小时自动测一次心率变异度，此外还会在每一次我使用手表的「正念」功能的时候测量心率变异度。我每次想知道现在的指标是多少，就会做一次1到5分钟的正念冥想。

第二个原因是，以前我冥想都是整整15分钟，现在有了手表的正念功能，我可以在几乎任何时间、任何地点做冥想。1到5分钟的时间，不用坐着，站着也可以。我现在就会在上班的休息间隙，去茶水间落地窗前面，闭上眼睛做几分钟的正念冥想。

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在冥想这件事上，我还有一个进步，就是把正念行走和身体扫描结合在一起。

正念行走，就是在走路的时候什么都不想，只关注自己每一步的行走过程。我试过几次，觉得很无聊，坚持不下去。

身体扫描，也是冥想里的一项技术，就是在冥想过程中，扫描自己的身体，感受每一个部位带给自己的感受。我做这个练习，常常容易睡觉，get不到里面有意思的点。

有一天散步的时候，我突然想到能不能把正念行走和身体扫描结合在一起呢？

在行走的时候，仔细注意自己脚底有什么感受，小腿有什么感受，大腿有什么感受，腰有什么感受，背有什么感受，手臂有什么感受。结合着呼吸，扫描自己的身体。

我们要么把身体当作一种工具，用来给大脑带来刺激和享受；要么把身体看成负担，是要修理的零件。在正念行走和身体扫描的过程中，我试着感受它们的感受，试着重新跟它们建立连接。

这个尝试的额外收获就是，我突然对人体结构产生了兴趣，打算好好看几本相关的书。

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最近Open AI出了新政策，允许20美刀的普通会员使用Deep Research功能，限定每个月10次。我就问了这么一个问题，冥想对我们的大脑有哪些好处。以下是我最在意的三点：

第一，冥想能提升专注力，减少走神。冥想通过强化前额叶皮质和调节默认模式网络的活跃度，显著减少阅读时的“走神”现象。

第二，增强理解力和信息处理。冥想可以提升注意力的稳定性与认知灵活性，大脑的前扣带回（ACC）和背外侧前额叶这些区域在冥想者中变得更活跃。

第三，减轻阅读焦虑，增强愉悦感。焦虑水平高的人阅读时容易因为专注不了、看不进去书而焦虑，形成恶性循环。冥想通过降低杏仁核的过度激活，让阅读时的大脑情绪背景更平稳。

我打算过段时间买一个大脑的解剖模型，对大脑有更深入的了解。

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说实在话，我到现在还没有太实在感受到冥想给我带来的好处。对比阅读给我带来的好处来说，冥想对我的帮助还不够明显。

不过没关系，我有耐心，而且以前也经历过「量变导致质变」。我从2016年开始认真看书，每个月制定看书的目标，一直到了2019年年底，整整三年的时间才有了第一次质变。我现在才练习了一年冥想，时长才刚过500小时。

最多坚持两年时间，等时长达到1500小时到1700小时，我相信就会迎来冥想的第一次质变。

截至2025年2月28日，我一共阅读了16342.5小时。预计会在2026年6月1日，完成第二个10000小时，也就是总共20000小时的阅读目标。

3月份的阅读目标是660个番茄时间，也就是330个小时。