有關筆記、AI、訂閱制的想法
我其實很不喜歡AI，因為AI所造成的道德問題，包含低品質學習資料汙染、環境傷害、著作權資料搾取、貧富差距擴大等議題在資本主義加速或死亡的競爭邏輯下，似乎永遠不夠重要，但最近我對AI的價值有了新的看法，讓我認為AI或許能解決我一直很在乎的議題:
社群媒體一直透過演算法操弄我的認知
為了說明這項議題，請讓我先從認知建立的起點，也就是筆記說起。
一、筆記與多元思考脈絡的建立
就學時期我一直不喜歡寫筆記，因為我感受不到寫筆記的用處，考試透過刷考題來應付似乎就夠用了。但出社會開始自主學習後，我才漸漸理解筆記的力量，我現在閱讀後寫筆記的習慣深深受到申克．艾倫斯的卡片盒筆記：最高效思考筆記術及查理．蒙格的窮查理的普通常識兩本書影響，這兩本書都是關於如何建立知識體系的書。
我學會單獨的知識筆記會因為未與其他事物相關，而無法發揮作用，例如學微積分沒辦法幫助我在菜市場找錢。想要讓筆記發揮力量，就需要思考它與其他知識間有何關聯，建立彼此具有連結性的筆記，這樣獨立的知識間就會形成思考脈絡，進而與現實產生聯繫讓我們有判斷的能力。以前面的例子，學微積分能讓我多了解數學模型->數學模型可以用在資訊系統->資訊系統可以設計給結帳用->菜市場正在導入新的結帳系統以解決人力不足問題->找零速度變快了...，知識形成脈絡後，我們就有了判斷現實情形的尺標。
有了判斷的尺標，我們就能避免被別人牽著鼻子走，然而與單獨的知識一樣，單一思考脈絡也很危險。經濟學、政治學、社會學、自然科學都可以發展出各自脈絡，這些脈絡可以取得共識，但也可能在某些議題徹底排斥動彈不得，如果只用單一脈絡，那我們永遠只會覺得自己的想法很合理，卻不知道想法其實充滿著盲點已走到了死路，所以嘗試建立多元的思考脈絡形成多元思維模型，才能提升決策品質。
上述的結論不禁讓我想到我很喜歡的漫畫「地。 -關於地球的運動-」的一句台詞:
學習不是為了要博學多問，而是為了學會思考。從乍看毫無關係的資訊中，轉變為可用的知識，在這些過程中，就能累積知性。
然而然而，我寫了這麼多的筆記，扯出這些高大上的概念，我還是只能透過社群媒體或新聞去找資料阿，在AI時代下假訊息早已滿天飛，我哪有這麼多時間去找資料做事實查核?
二、AI賦能與超越平台演算法
到這裡終於提到社群媒體了，我認為我們之所以難以取得需要的資料，並不是因為網路缺少資料，而是誤導性資料佔據了所有主流網頁平台，使高品質資料難以被搜尋到，因為社群媒體的客戶本來就不是使用者，而是廣告商，廣告商要的可不是傳遞事實，而是吸引使用者購買產品，結果就是平台的演算法被設計為傳遞越多吸引人的煽動性資訊越好。平台的演算法就是問題所在，可是大公司根本不care修改自己的演算法，因為一旦修改了演算法，整個生意模型就會被顛覆，我們根本無法脫離大平台。
直到AI帶來新的資訊傳遞方式。
現在的AI能夠提前預設提示詞及資料庫，這使的我們可以創造屬於自己的資訊流演算法，而以前所寫的筆記及知識體系，就突然從學習用途搖身一變成為了真正的「生產資料」，以我自己的經歷，以前為了學習投資所寫的財務報表分析心得，幾乎可以無痛轉換成財務報表分析師AI Agent，這使我不需要依賴平台去取得訊息，從而脫離平台演算法。
三、網路平台訂閱制革新與其他隱憂
那如何解決「社群媒體一直透過演算法操弄我的認知」問題?我以前認為訂閱制付費平台是可能的方式，因為這樣做可以使用戶的身分從「商品」轉變為「客戶」，訂閱制報紙也是基於同樣的脈絡而來，然而社群媒體或許是基於免費網路習慣或資訊應得到自由的理念，目前看起來社群媒體採訂閱制付費模式大概難以成為主流。
但我認為AI平台或許有機會，為了得到競爭優勢我們可能不得不使用AI，當我們付費訂閱AI服務來為自己取得資訊，就不再被當成「商品」了，我們隨時可以「撤資」來對AI平台施壓，迫使AI平台為我們服務而非廣告商。而廣告商所依賴的社群媒體，也可能因為AI時代來臨變成網路黑暗森林，失去真實用戶，導致投放廣告不再有效，而是只能臣服於為我們服務的AI平台來做SEO，或許就能解決社群媒體演算法帶來問題也說不定。
然而AI潛在的隱憂我認為也很明顯，AI主流化是否反而使人類思考能力衰退?是否會加劇資訊泡泡現象?當我們得為自己的資訊流演算法負責時，我們是否已準備好承擔責任?本文章最前面提到的低品質學習資料汙染、環境傷害、著作權資料搾取、貧富差距擴大等問題也都是潛在風險，如果這些風險沒有小於社群媒體帶來的政治分化、認知傷害等風險，那談這麼多也沒有意義了。