技術(shù)是人類認(rèn)知和記憶的外在化。

文 | 華商韜略 耳東

一款名為Altar AI的工具正在美國AI圈迅速走紅。

看似傳統(tǒng)筆記整理與資料夾歸檔的Altar AI，讓AI工具從代替人“生成內(nèi)容”升級(jí)成為跟隨人們行動(dòng)軌跡一起記憶、思考的助手，參與人們創(chuàng)作的進(jìn)程，就仿佛是讓人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上培養(yǎng)一個(gè)新的自己。

【不再只是工具】

設(shè)想這樣一個(gè)午后，你正坐在工作臺(tái)前，籌劃一款全新的開源智能手表原型。

瀏覽器里是幾十個(gè)標(biāo)簽頁，PDF文檔散落在本地文件夾，桌面上還堆著幾張手繪草圖。信息像星星一樣零碎，你試圖在它們之間搭起某種聯(lián)系，卻又感到力不從心。

這時(shí)，Altar AI 悄然在瀏覽器一側(cè)亮起，沒有打擾你的節(jié)奏，卻開始默默將混亂梳理成一張有序的知識(shí)網(wǎng)。

你點(diǎn)開一篇關(guān)于低功耗芯片設(shè)計(jì)的論文，剛掃過幾行，Altar已在邊欄生成了頁面摘要：幾個(gè)核心觀點(diǎn)被精準(zhǔn)提煉——“模塊化架構(gòu)支持動(dòng)態(tài)功耗調(diào)整”、“實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證能耗降低30%”。你不必再反復(fù)通讀，只需一瞥，便已掌握重點(diǎn)，足以判斷這是否是你想深入探索的方向。

隨后你跳轉(zhuǎn)到另一個(gè)頁面，查閱“微型傳感器集成方案”的實(shí)現(xiàn)路徑。當(dāng)你隨手高亮一個(gè)術(shù)語，Altar自動(dòng)聯(lián)想起你曾保存的《傳感器技術(shù)演進(jìn)報(bào)告》，高亮出技術(shù)變遷的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)——從早期體積過大的模塊，到如今柔性電路的廣泛應(yīng)用。眼前的資料，仿佛被一條條看不見的線連接起來，從孤立變成了延續(xù)。

你保存了一張?jiān)O(shè)計(jì)精巧的電路圖，Altar不只是簡(jiǎn)單地收進(jìn)資料庫，而是將它歸入“硬件原型”空間下的“電路設(shè)計(jì)”子線程，順帶聯(lián)動(dòng)起上周你保存的那篇《曲面屏適配分析》。幾秒之后，系統(tǒng)在邊欄提醒你：“該電路尺寸或許可與當(dāng)前屏幕曲率契合。”原本只是一次保存，卻觸發(fā)了一個(gè)新的思考路徑。

資料慢慢堆積起來：專利文檔、白皮書、圖紙、代碼片段，每一樣都被 Altar有序安放。你剛收藏了一張“太陽能表帶”草圖，它立刻被自動(dòng)關(guān)聯(lián)至半年前的《柔性光伏材料綜述》，而你幾乎已經(jīng)忘記那篇文檔的存在。這不是靜態(tài)的歸檔，而是一種隨著知識(shí)積累動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)的結(jié)構(gòu)，不再依賴你逐一設(shè)置分類規(guī)則，而由系統(tǒng)根據(jù)內(nèi)容本身的語義關(guān)聯(lián)，自動(dòng)編織出它們的歸屬與聯(lián)系。

真正的驚喜，往往發(fā)生在你重新打開某個(gè)舊項(xiàng)目的時(shí)候。在“硬件原型”空間中輸入一段新的設(shè)計(jì)草案，Altar會(huì)從你的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中調(diào)取出那些你甚至不記得自己保存過的資料，比如昨天收藏的《無線充電效率分析》，一年前的“透明表盤”草圖，甚至是最早期項(xiàng)目中用過的某個(gè)傳感器組件。舊資料被重新喚醒，過去的靈感開始回響。

一位用戶在Product hunt上給出了五星的最高評(píng)價(jià)，他這樣評(píng)價(jià)：“它能幫助我有條理地組織思維過程”。

▲團(tuán)隊(duì)感謝Altar獲得當(dāng)日關(guān)注度和喜愛度第一

在開源硬件快速演進(jìn)的當(dāng)下，我們的資料來自四面八方，知識(shí)像碎片一樣漂浮。而Altar所做的，是以結(jié)構(gòu)化與語義化的方式，將這些碎片重新編織為一張動(dòng)態(tài)可生長(zhǎng)的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。

它不再只是一個(gè)工具，而像是一位記憶能力強(qiáng)、反應(yīng)敏銳的研究伙伴，陪你穿行在信息的森林中，悄悄為每一片落葉標(biāo)記歸處，為每一個(gè)靈感留下路徑。

【共建思維體系】

當(dāng)然，Altar AI并不是這場(chǎng) AI工具演化的起點(diǎn)。要理解它為何而生，還得把時(shí)間撥回到2022年春天。

那是一個(gè)還沒有ChatGPT全民爆紅的清晨，硅谷卻已悄然躁動(dòng)。創(chuàng)業(yè)者們像嗅到礦脈的淘金者，蜂擁沖進(jìn)了“AI 工具”這片尚未圈地的新大陸。

彼時(shí)的AI，還只是一個(gè)高效的打工人：生成文案、起標(biāo)題、整理筆記，一氣呵成。整個(gè)行業(yè)，像剛啟動(dòng)的印刷機(jī)，轟鳴卻粗糙。大家追求的，是更快、更省、更通用的內(nèi)容生成方案。

最早一批走紅的產(chǎn)品是Jasper和Copy.ai。它們把原本耗時(shí)費(fèi)腦的內(nèi)容創(chuàng)作，變成了點(diǎn)擊即出的流水線。廣告從業(yè)者用Jasper生成幾十條文案只需五分鐘；內(nèi)容博主靠Copy.ai批量打造爆款標(biāo)題；Notion AI則自動(dòng)整理會(huì)議紀(jì)要，像極了一個(gè)從不請(qǐng)假的實(shí)習(xí)生。

當(dāng)時(shí)社交媒體上，滿屏都是“AI寫作神器”的安利帖——“只要一句提示詞，輕松搞定論文大綱”、“內(nèi)容創(chuàng)業(yè)進(jìn)入AI時(shí)代！”

一時(shí)間，工具泛濫，靈感濫產(chǎn)，媒體也跟著興奮，《福布斯》《TechCrunch》等多家媒體稱AI為“內(nèi)容生產(chǎn)力的革命引擎”。

但很快，問題暴露了：人們?cè)跉g呼“效率奇跡”的同時(shí)，也發(fā)現(xiàn)自己越來越不會(huì)思考了。

《紐約客》曾評(píng)論道，我們正在變成一群“提示詞工程師”（prompt engineers），甚至是“提示詞乞丐”：只會(huì)說“給我一個(gè)”，卻忘了“我為什么需要它”。

科技公司也意識(shí)到，僅靠自動(dòng)生成并不能持久——工具再聰明，也無法理解你腦海中真正的問題。

于是，2023年后，AI產(chǎn)品開始轉(zhuǎn)向更深的協(xié)作模式。

Notion AI不再只是“文檔寫手”，而是能幫你理清邏輯、重構(gòu)結(jié)構(gòu)；Google推出的NotebookLM可以上傳你自己的文檔，讓AI基于個(gè)體知識(shí)進(jìn)行深度問答。

與此同時(shí)，國產(chǎn)工具也迎頭趕上。Moonshot推出Kimi，憑借長(zhǎng)文本處理能力，啃下幾十萬字的法律文件毫不費(fèi)力。對(duì)于一位律師用戶來說，它不會(huì)替我寫辯護(hù)詞，但相比漂亮的胡說八道，它能標(biāo)出所有相關(guān)判例的頁碼，反而會(huì)讓工作更高效。

這時(shí)候的AI，不再是流水線上的寫手，AI跟人的關(guān)系，更像是一種結(jié)構(gòu)上的協(xié)作：它幫你搭建結(jié)構(gòu)、厘清重點(diǎn)，但不會(huì)替你動(dòng)腦。

2024年后，AI工具的角色再次轉(zhuǎn)變，重點(diǎn)開始從“結(jié)構(gòu)輔助”走向“理解個(gè)體”。人們對(duì)AI的期待不再只是“幫我整理思路”，而是“理解我的偏好、風(fēng)格和長(zhǎng)期目標(biāo)，和我一起思考”。

這一階段的代表產(chǎn)品之一就是Altar AI。它不再像傳統(tǒng)工具那樣僅以關(guān)鍵詞匹配信息，而是嘗試?yán)斫庥脩舻闹R(shí)網(wǎng)絡(luò)與表達(dá)方式。

當(dāng)用戶長(zhǎng)期在系統(tǒng)中記錄筆記、撰寫文本時(shí)，Altar能逐步模仿其寫作風(fēng)格，甚至在生成郵件草稿時(shí)，保留“習(xí)慣用逗號(hào)而非句號(hào)結(jié)尾”這樣的微妙差異。

更重要的是，它鼓勵(lì)用戶將零散的靈感轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)性的觀點(diǎn)，并在此基礎(chǔ)上延伸出新的討論。它不提供“標(biāo)準(zhǔn)答案”，而是反問你：“如果用你自己的語言來解釋這條觀點(diǎn)，你會(huì)怎么說？”

另一款名為Rewind AI的工具，也展現(xiàn)出這一階段的特征。

它記錄用戶電腦上的活動(dòng)軌跡，能檢索幾周甚至幾個(gè)月前你瀏覽過的某一段話或提過的一個(gè)想法，并在你編輯文檔或進(jìn)行搜索時(shí)，提供“你曾提到的相關(guān)信息”。它不像前一階段的AI那樣只回應(yīng)輸入，而是成為“記得你是誰”的長(zhǎng)期協(xié)作體。

在國內(nèi)，像Moonshot AI的Kimi智能助手，正在拓展“語義級(jí)”的協(xié)助能力。它不僅可以處理超長(zhǎng)上下文，還能保留用戶的對(duì)話脈絡(luò)，在長(zhǎng)周期的使用中提升記憶能力。當(dāng)你一個(gè)月后再次提到一個(gè)調(diào)研主題，它會(huì)引用你過去的描述，提醒你上次你說希望從用戶視角切入，是否繼續(xù)沿用？

這類AI的變化，是一次悄然的“角色轉(zhuǎn)移”。它們不再只是效率工具，而是正在成為“認(rèn)知伙伴”。

科技公司主導(dǎo)的AI工具轉(zhuǎn)型，同樣也是回應(yīng)用戶需求的轉(zhuǎn)變——人們渴望的并不是更快的文本生成，而是與自己“長(zhǎng)期共建思維體系”的AI，它們不搶走思考的主動(dòng)權(quán)，卻通過“記得你是誰”“理解你說話的方式”與“喚回你曾經(jīng)的念頭”，激發(fā)人們更深入地探索問題本身。

【互為主體】

其實(shí)，所謂“新工具”，從來不是全然陌生之物。

每一次工具革命，看似截然不同，其實(shí)都試圖回應(yīng)同一個(gè)恒古的愿望——我們?nèi)绾谓柚ぞ撸ケ４妗⒀永m(xù)，甚至放大自己的獨(dú)特性？

從語言到文字，從印刷術(shù)到互聯(lián)網(wǎng)，這條主線從未中斷，只是不斷變形。

語言讓我們用故事建構(gòu)共識(shí)，但思想只能靠口耳相傳，極易湮沒。

文字第一次讓記憶得以“外包”于竹簡(jiǎn)與紙張，卻也將思想凍結(jié)為靜態(tài)的符號(hào)。印刷術(shù)帶來了知識(shí)傳播的奇跡，卻也在海量復(fù)制中稀釋了個(gè)體聲音。直到互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)，信息開始流動(dòng)，知識(shí)可以連接，個(gè)體意識(shí)重新被激活。

但真正的轉(zhuǎn)折，發(fā)生在當(dāng)下。

協(xié)作型AI的價(jià)值，不在于替人說話，而在于陪人思考——它開始尊重每一個(gè)人的知識(shí)路徑，保存那些微小卻關(guān)鍵的差異：你對(duì)“增長(zhǎng)”與“滿意度”的權(quán)重排序，你偏好的表達(dá)節(jié)奏、認(rèn)知框架，甚至你曾在三年前深夜記錄的一個(gè)模糊念頭。

它不再是流水線上的加速器，而是你思維的共生器官。

如法國哲學(xué)家斯蒂格勒所說：技術(shù)是人類認(rèn)知和記憶的外在化。當(dāng)AI能夠承接我們的記憶、習(xí)慣與判斷方式時(shí)，它便不僅僅是工具，而開始成為意識(shí)的一部分。

換句話說，這場(chǎng)工具革新，本質(zhì)上也是一場(chǎng)“認(rèn)知平權(quán)運(yùn)動(dòng)”。

過去，龐大的知識(shí)系統(tǒng)屬于谷歌、維基百科，屬于那些專業(yè)化的精英結(jié)構(gòu)。而今天，每個(gè)人都可以擁有自己的“思維檔案館”，在其中積累、調(diào)整并延展認(rèn)知。

當(dāng)Altar AI將你的每次點(diǎn)擊、每段話語與過去的對(duì)話串聯(lián)成一個(gè)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，我們看到的，不只是一次工具升級(jí)，更是人類思維方式的革新。

AI不再滿足于“幫你記住”，而是嘗試“助你思考”——成為那個(gè)在你猶豫不前時(shí)、輕輕提醒你的人：“還記得那個(gè)曾被你擱置的想法嗎？現(xiàn)在，也許是喚醒它的時(shí)候了。”

作為一個(gè)文字工作者，我不得不承認(rèn)，AI的確寫得比我們更快，有時(shí)甚至更好。

但我仍然為這樣一個(gè)故事而感動(dòng)：

2019年，OpenAI推出了寫作能力驚人的GPT-2模型。一位《紐約客》的記者在報(bào)道中表達(dá)了她對(duì)未來寫作的擔(dān)憂。不過她在結(jié)尾寫道，GPT的迭代版本也許終將成為“超級(jí)作家”，吸引所有讀者的目光——但那又如何？“在某種程度上，人類會(huì)取得進(jìn)步。”

▲使用Sider AI理解文章

這或許不是一句樂觀的辯解，而是一種溫柔的相信。

相信人類終會(huì)在技術(shù)的浪潮中，找到與它共處的方式。

相信創(chuàng)作不只是內(nèi)容的生成，更是一種情感與經(jīng)驗(yàn)的傳遞。相信在那些復(fù)雜語境與深層情緒的縫隙之間，人類依然擁有不可替代的溫度。

當(dāng)機(jī)器為我們“寫作”，我們也在重新學(xué)習(xí)如何更真誠地表達(dá)自己。

最好的工具，從來不是取代創(chuàng)造力，而是幫助它，放大它。

值得一提的是，這篇文章的撰寫過程中，AI工具在資料整理、大綱調(diào)整、語言潤(rùn)色等方面提供了很大的幫助。寫著寫著才發(fā)現(xiàn)，不是我在寫AI，而是AI也在“寫”我。

說到底，這篇文章最大的隱藏作者，不就是AI自己?jiǎn)幔?/p>

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