AI时代下还需要记笔记吗？｜《笔记的方法》读书笔记（一）

我是Jason，以阅读破局。信息洪流中，深读精思，提炼可落地的智慧。读书亦被书读，重塑思维。

在前AI时代，知识工作者在知识管理过程中的一个最重要的输入途径就是记笔记，先哲们也总结出卡片笔记、康奈尔笔记、子弹笔记等记笔记的方法，以适合不同的学习目的和场景。笔者也曾分享过相关的文章：

在AI时代，获取知识的便捷性确实达到了前所未有的高度：只需一句话指令，AI便能生成读书摘要、会议纪要、论文提纲，甚至模拟专家视角进行深度分析。这种“即时满足”的能力，让许多人开始质疑：“既然AI什么都能做，我们还有必要亲自记笔记吗？”

在《笔记的方法》一书中，作者认为笔记是增援未来的自己的工具，记笔记的本质是预处理信息以服务未来需求。

记笔记，或许是我们应对AI替代的有效对策。

而我更进一步认为，恰恰是在这个看似“知识唾手可得”的时代，记笔记不仅没有过时，反而在AI替代人类工作论甚嚣尘上的当下变得更加关键，是我们为数不多的应对被AI替代的有效对策！其必要性体现在以下几个维度：

AI是工具，不是主体：你的“上下文”才是AI时代的核心竞争力

在我使用AI的过往经验中，AI的回答质量高度依赖用户提供的上下文（context）。同样的问题，不同人问出的结果天差地别——差别不在AI，而在提问者自身的认知储备与观察视角。

例如，我如果冷不丁地问AI：你觉得我是怎样的一个人？比较好的大模型或许会询问你一大堆关于你的问题，继而从问题的回答中分析出你是怎样的一个人。但就算是这样，你仍然会对这样的答案不满意，认为回答过于笼统，没有对你做到精准分析。所谓日久见人心，AI怎么可能就凭这三言两语的问答中精准把握到你这个人呢？

而依靠我自己之前在flomo积累下来的笔记，依靠AI分析这些数量不少的笔记，为我精准地剖析出一个关于我切面！

我的笔记中第一手的、具身的、感性的碎片信息构成了我独有的“个人上下文”。当我将这些细节输入AI，AI便能基于海量知识库，为我生成极具专业深度的分析。而且自己本身没有什么知识储备的人，即便使用同一模型，也无法提出如此具体的问题。 因此，记笔记的本质，是在构建你与AI协作时不可替代的“输入燃料”。 那些随手记下的灵感、困惑、观察、失败经验，正是未来调用AI时最珍贵的“提示词原料”。

对抗“认知外包”陷阱：防止思维退化

当人们习惯将记忆、整理、归纳全部交给AI，久而久之会陷入“认知外包”的陷阱——看似高效，实则丧失了思考的肌肉。

研究表明，手写或主动整理笔记的过程，本身就是一种深度加工（deep processing），能显著提升理解力与长期记忆。而被动接收AI生成的内容，往往停留在浅层认知，难以内化为真正的知识。 相信你也曾有过类似经验：在某一次的学习或者工作中需要咨询AI某个知识点，过后已忘得一干二净，甚至已记不起曾经问过这个知识点！

构建个人知识系统：从信息消费者到知识生产者

AI擅长整合公开信息，但无法替代你对世界的独特诠释。真正有价值的知识，往往诞生于个人经验与公共信息的交叉点。

这句话的核心在于区分 “信息整合” 与 “意义创造” ——AI擅长前者，而后者依赖人类独有的主观体验、情感、价值观和情境理解。真正有创造力的知识，往往不是从公共数据库中直接提取的，而是个人经验（私有数据）与公共知识（公开信息）在特定情境下碰撞、融合后产生的新理解。

通过持续记笔记——无论是 fleeting notes（闪念笔记）、literature notes（文献笔记）还是 permanent notes（永久笔记）——你其实在搭建一个动态演化的个人知识库。这个系统不仅能被AI增强（如通过检索关联内容），更能反过来训练AI更懂你。 例如，在flomo等笔记工具中，你可以让AI分析你的全部笔记，指出知识盲区、矛盾观点或潜在创新点。但这一切的前提是：你有东西可被分析。

记笔记，是为了成为AI时代的“提问者”而非“索取者”

在AI时代，知识的获取成本趋近于零，但提出好问题的能力、构建独特视角的能力、将信息转化为智慧的能力，却愈发稀缺。 记笔记，正是培养这些能力的日常修行。它不是为了重复存储互联网上已有的信息，而是为了锚定你在这个世界中的存在痕迹——那些偏见、无知、顿悟与试错，才是AI无法复制的“人性数据”。 所以，答案很明确：越是在AI时代，越要认真记笔记。 因为未来的竞争，不再是“谁掌握更多信息”，而是“谁拥有更丰富的个人上下文，谁能与AI共舞出独一无二的思想火花”。

本文提及的商品

《卡片笔记写作法》

《打造第二大脑》

《笔记的方法》

《子弹笔记》

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