AI让信息环境进步了吗？

没有。为什么这么说？

事情是这样：昨天，朋友提出两个疑惑，一，他想了解一些男士品牌在双11的宣传策略，然后，用Kimi Chat搜遍全网，也没有得到具体有参考价值的内容。

二，他为品牌推广找了很多博主，但是，发出去的内容没有打破圈层；领导也说，好像花了很多钱，似乎效果甚微。

不知道你有没有上述感觉。或者说，感到信息太分散了，想找到具体的东西反而更难了？

前几天，我在研究协同软件notion的发展历程。搜索了很多次，换了好几种提问方式，最后才把信息整合起来得到完整的内容。

放在以前，这类内容由头部媒体邀请创始人、或团队进行一次专访，集中呈现所有关键信息，很容易能找到，现在每个角度都有不同洞察，反而让人难以找到原始资料。

所以，我觉得现在获取信息的难度，反而增加了。

一、你兴许会说，用AI搜索不就好了？

AI搜索只能找到一些表面的内容，深度内容却找不到。这里面关键一点是在渠道整合上。

什么意思呢？

渠道，想必大家都了解；简单讲，一个具体的信息到你耳朵、眼睛中的路径。以前，路径很短，不信，想一想，如果你现在想深入了解心理学的某个研究，会去哪儿找资料呢？

我们直接访问几个知名的心理学网站，或通过一些专业的文献索引系统，比如商务印书馆、中华书局、人民文学出版社等，就能找到。

那时候，信息不像现在这么丰富，但质量更高，因为发布前都经过严格的审核和制作，对应的渠道也很少。

现在，随着时间推移，这些传统信息渠道被更多细分领域和平台取代。

虽然像SCI和SSCI这样的权威文献索引系统仍然很重要，但现在市场上，也出现了许多其他类型的文献索引系统，把学科和领域细分得更加精细。

比如说：

一个心理学研究者，以前专注研究抑郁症方面的内容，主要访问商务印书馆等传统的文献索引系统就能获取最新论文。

可现在，仅仅依赖SCI和SSCI不够，他可能还要看PsycINFO和PubMed上的知识。

注：（PsycINFO由美国心理学会（APA）维护，PubMed由美国国立卫生研究院的国家医学图书馆（NLM）维护）。

这就引出了一个新的问题：尽管还有很多高质量的信息，但我们该如何发掘它们？专业的研究人员要在高度专业化、细分的平台上投入大量的精力，才能找到这些珍贵的资料，更何况我们。

我以前关注市场营销时，只要订阅《销售与市场》杂志就能获取所有重要的话题和趋势。现在，我完全不知道该订阅什么，信息渠道太多了。

从数字营销、到消费行为分析、从品牌管理到社交媒体策略，每个子领域都有各种在线资源，想追踪最新的营销趋势，真的很难。还有一点，渠道平台的内容也越来越混杂，在同一个地方，我们能看到各种各样的信息，这让我们难以区分哪些内容真的有用？

现在，我经常浏览多个不同网站、公众号，还用RSS阅读器订阅了一些站点，就是为了能获取一手关于创始人、或高管的采访，太难了。

所以，渠道分散导致内容更加分散，获取效率低了。

二、信息效率不等于信息密度，AI看似提升了效率，但在密度处理上有所下降。

为什么这么说？

所谓获取效率，即短时间内找到所需信息的能力；比如，你使用AI搜索，问它明天的天气如何，AI助手立即提供天气状况，这就是高效率。

而信息密度呢？则指在，一定时间内获取到信息的总量；类似于，我阅读一本技术相关的书，每一页都包含大量的公式、代码和解释，这说明信息密度很高。

可问题是，AI搜索没有消除信息差，只是让原本昂贵的资源变便宜了。

比如说：

前一段时间A股市场很火，大家都有不同的看法，有些人建议国庆后全力买入，看好市场反弹；而另一些人则认为，连像我这样的小白都想买股票了，那一定要谨慎对待资金。

在这种情况下，选择任一方的建议，虽然看起来有50%的成功概率，但并不意味着这是好的选择，因为可能存在更优的第三种方案。

实际上，针对一个问题，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样，尤其是关于主观判断的东西。

还有一点，在现实中，获取信息者只有两个选项，已经很幸运了，可大多数时候，我们面对N多种选择，以及成百上千种不同的声音；这种情况下，有时候看似都有道理的两种意见实际上都可能是错误的。

所以，信息增加对大众来说也意味着噪音的增加。

拿前几天我的经历来说：

租的共享办公室到期了，觉得价格有点高，我在想，要不要找找其他选择。但是，总得有个过渡的地方，于是寻思不如在家先过渡下，找到后再去

然而，当用AI搜“如何办公更高效”时，结果很失望。

AI给我的结论是，有的说不要长期在家办公，会消耗精力；有的说在家办公容易把工作和生活混在一起，导致工作做不好，休息也不好。

可我的根本需求是解决如何在家更高效工作的问题。这些答案似乎在解决其他问题，那么，为什么信息密度这么高，却没有我想要的内容呢？

因为内容带有焦虑属性，能吸引流量和点击。我原以为只有人类会点击这些内容，没想到，现在连AI抓取信息也开始以“点击”为基准了吗？

的确让人怀疑。

另外，这些噪音看过后会让人产生误判；我记得，心理学有个概念叫“决策规避”（Decision Avoidance），简单讲：很多事情我们并没有亲身经历，但因为看到一些信息，就误以为自己已经经历过了。

这导致了许多人总追求“足够好”的选择，而不是最优选择，当然，更可怕的是，在做足够好选择前，外部给你的信息，本就不属于真实经验，反而让我们被无用的信息框住了。

换言之，也可能AI抓取的信息，是创作者用AI生成后，发到平台的，我们看到后，却误以为真实经验。

因此，信息越来越多，真正有价值的信息却更加难以获取，我们被大量无用的信息所束缚，效率和质量反而下降。

三、而且，AI也没有缩小人们在理解信息时的认知差异

信息本身是一种权利，它塑造了我们对世界的理解，但信息分布和接受度往往并不均等，这种不均等导致每个人对信息的理解不同。

就像“新质生产力”，如果去问10个人它是什么意思？也许你会得到10种不同的回答，哪种更接近本身的意思呢？我们还要从原始资料中找出来。

这就是信息阶梯的体现。

不同的人根据他们接触到的信息量和质量，对同一概念有不同理解，这种现象表明，信息不是平等分配，而是形成了一种层次性。

从根本上看，虽然互联网环境在变化，但人本身并没有太大改变，人与人之间的认知差异依然巨大，这是无法否认的现实，就像一道无法跨越的鸿沟。

以组织目标管理为例：

我身边有不少组织管理专家，他们离开公司后开始做这类课程。有些人认为，组织应该向协同制转变，像阿米巴那样，未来要推行内部项目制。

还有人主张组织管理要扁平化，领导直接对下属，减少中层传递信息的环节，以提高效率；另外，也有人认为组织不应该被严格管理，他们觉得管人不如管项目，管事不如管结果。

这些不同的观点反映了深层的认知差异，即使在相同的环境变化下，不同角色对组织管理的理解和反应也是不一样的。

可是，有些老板学完之后，回去立马想落实这些理念，但在落地过程中却发现很难推行。为什么？

因为上层领导与下属之间依然有信息鸿沟，有影响力的人把信息传递给别人，别人未必能够理解透彻，即便理解了，层次也可能不一样。

为什么黄蓉在武林大会上大大方方地教杨过打狗棒法，也不担心技艺泄露，因为即使信息公开，不同人的理解和应用能力也大不相同。

有句老话，屁股决定脑袋，但有时换个角度想，不也是脑袋决定屁股吗？有人听得出话里的意思，有人能听出弦外之音，而有的人什么都听不出来，人们的认知能力和视角决定了他们如何接收和处理信息。

所以，尽管技术不断进步，信息越来越普及，但AI并没有根本上改变信息不平等的现实。

也许，真正挑战在于，如何提升每个人的信息理解能力和批判性思维，以便大家能更好地消化和应用信息，才是更值得探索的问题。

不过，人本身是懒惰的，除非真的能为我所用，不然，谁也不会闲的为爱发电的收集和处理信息呢？

四、还有一点：互联网试图用良币驱逐劣币，但发现，改变起来也很难

大家都知道，自媒体出现之前，我们看的信息由专业人员采集、编写和审核后发布，我们要通过搜索引擎来找到这些信息。

但自从平台开放自媒体后，情况就变了，现在信息、交易的地方、和平台，三者都发生很大的变化。变化在哪呢？用一个词来总结即：商业效率。

现在，海量信息不断被创造和发布，其中很多关于地摊文学、心灵鸡汤或重复的速读内容；这些信息吸引了大多数用户，用户的转发形成了自我传播，这又为品牌主带来了更高的转化效率。

当商业效率变高时，那品牌主自然更喜欢这些内容。

但问题是：那些真正有深度、能提升认识的高质量内容，在自媒体平台的算法推动下，往往难以得到足够的关注，也难以成为热门内容。

这些内容要靠人工推荐来获取曝光，但它们的价值和能否商业化之间并没有直接的联系，或者说，存在微弱的联系，这就导致了，内容价值与商业化价值很难划上等号。

也就是说：虽然高效的信息传播模式对于商业推广很有帮助，但它可能导致信息质量的普遍下降。

平台想解决这一切，又很难在于平台也要赚钱，也要保持运营，而平台本身赚钱模式，又脱离不了广告主。

所以，好内容、具备常青价值的内容越来越少，要么研究者、创作者们背后有资本赞助，要么，纯为爱发电，不然，很难在AI加速的环境中脱颖而出。

因此，即使是有价值的内容，如果与商业化的距离太远，也可能被忽视。

不管怎么说，我觉得，有四点：一，渠道分散，导致内容更加分散，获取效率反而低了；二，高质量内容很多，都存在看不到的文献、学术网站上，这些网站太多了，大家不愿意去深挖。

三，本质上，AI并没有缩小人们在理解信息时的认知差异，毕竟，获取信息很头疼，人们不喜欢深思熟虑。

最后，互联网平台想改变良币驱逐劣币的状态，回头却发现，社会像一台商业机器，市场规则下运行时，往往是那些打动人心的信息加速了交易。这一切，不知道对吗？

总结

每个人，都有信息茧房。

主动探索都很难走出茧房，更不用说，不知道自己被困其中的人了；这样看来，AI到底让信息环境进步了，还是退步了呢？

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