本文來自微信公衆号：王智遠，作者：王智遠，題圖來自：視覺中國
沒有。爲什麽這麽說？
事情是這樣：昨天，朋友提出兩個疑惑：
1. 他想了解一些男士品牌在雙 11 的宣傳策略，然後，用 Kimi Chat 搜遍全網，也沒有得到具體有參考價值的内容。
2. 他爲品牌推廣找了很多博主，但是，發出去的内容沒有打破圈層；領導也說，好像花了很多錢，似乎效果甚微。
不知道你有沒有上述感覺。或者說，感到信息太分散了，想找到具體的東西反而更難了？
前幾天，我在研究協同軟件 notion 的發展曆程。搜索了很多次，換了好幾種提問方式，最後才把信息整合起來得到完整的内容。
放在以前，這類内容由頭部媒體邀請創始人、或團隊進行一次專訪，集中呈現所有關鍵信息，很容易能找到，現在每個角度都有不同洞察，反而讓人難以找到原始資料。
所以，我覺得現在獲取信息的難度，反而增加了。
一
你興許會說，用 AI 搜索不就好了？AI 搜索隻能找到一些表面的内容，深度内容卻找不到。這裏面關鍵一點是在渠道整合上。
什麽意思呢？
渠道，想必大家都了解；簡單講，一個具體的信息到你耳朵、眼睛中的路徑。以前，路徑很短，不信，想一想，如果你現在想深入了解心理學的某個研究，會去哪兒找資料呢？
我們直接訪問幾個知名的心理學網站，或通過一些專業的文獻索引系統，比如商務印書館、中華書局、人民文學出版社等，就能找到。
那時候，信息不像現在這麽豐富，但質量更高，因爲發布前都經過嚴格的審核和制作，對應的渠道也很少。
現在，随着時間推移，這些傳統信息渠道被更多細分領域和平台取代。
雖然像 SCI 和 SSCI 這樣的權威文獻索引系統仍然很重要，但現在市場上，也出現了許多其他類型的文獻索引系統，把學科和領域細分得更加精細。
比如說：
一個心理學研究者，以前專注研究抑郁症方面的内容，主要訪問商務印書館等傳統的文獻索引系統就能獲取最新論文。
可現在，僅僅依賴 SCI 和 SSCI 不夠，他可能還要看 PsycINFO 和 PubMed 上的知識。
注：（PsycINFO 由美國心理學會（APA）維護，PubMed 由美國國立衛生研究院的國家醫學圖書館（NLM）維護）。
這就引出了一個新的問題：盡管還有很多高質量的信息，但我們該如何發掘它們？專業的研究人員要在高度專業化、細分的平台上投入大量的精力，才能找到這些珍貴的資料，更何況我們。
我以前關注市場營銷時，隻要訂閱《銷售與市場》雜志就能獲取所有重要的話題和趨勢。現在，我完全不知道該訂閱什麽，信息渠道太多了。
從數字營銷、到消費行爲分析、從品牌管理到社交媒體策略，每個子領域都有各種在線資源，想追蹤最新的營銷趨勢，真的很難。
還有一點，渠道平台的内容也越來越混雜，在同一個地方，我們能看到各種各樣的信息，這讓我們難以區分哪些内容真的有用？
現在，我經常浏覽多個不同網站、公衆号，還用 RSS 閱讀器訂閱了一些站點，就是爲了能獲取一手關于創始人、或高管的采訪，太難了。
所以，渠道分散導緻内容更加分散，獲取效率低了。
二
信息效率不等于信息密度，AI 看似提升了效率，但在密度處理上有所下降。
爲什麽這麽說？
所謂獲取效率，即短時間内找到所需信息的能力；比如，你使用 AI 搜索，問它明天的天氣如何，AI 助手立即提供天氣狀況，這就是高效率。
而信息密度呢？則指在，一定時間内獲取到信息的總量；類似于，我閱讀一本技術相關的書，每一頁都包含大量的公式、代碼和解釋，這說明信息密度很高。
可問題是，AI 搜索沒有消除信息差，隻是讓原本昂貴的資源變便宜了。
前一段時間 A 股市場很火，大家都有不同的看法，有些人建議國慶後全力買入，看好市場反彈；而另一些人則認爲，連像我這樣的小白都想買股票了，那一定要謹慎對待資金。
在這種情況下，選擇任一方的建議，雖然看起來有 50% 的成功概率，但并不意味着這是好的選擇，因爲可能存在更優的第三種方案。
實際上，針對一個問題，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樣，尤其是關于主觀判斷的東西。
還有一點，在現實中，獲取信息者隻有兩個選項，已經很幸運了，可大多數時候，我們面對 N 多種選擇，以及成百上千種不同的聲音；這種情況下，有時候看似都有道理的兩種意見實際上都可能是錯誤的。
所以，信息增加對大衆來說也意味着噪音的增加。
拿前幾天我的經曆來說：
租的共享辦公室到期了，覺得價格有點高，我在想，要不要找找其他選擇。但是，總得有個過渡的地方，于是尋思不如在家先過渡下，找到後再去。
然而，當用 AI 搜 " 如何辦公更高效 " 時，結果很失望。
AI 給我的結論是，有的說不要長期在家辦公，會消耗精力；有的說在家辦公容易把工作和生活混在一起，導緻工作做不好，休息也不好。
可我的根本需求是解決如何在家更高效工作的問題。這些答案似乎在解決其他問題，那麽，爲什麽信息密度這麽高，卻沒有我想要的内容呢？
因爲内容帶有焦慮屬性，能吸引流量和點擊。我原以爲隻有人類會點擊這些内容，沒想到，現在連 AI 抓取信息也開始以 " 點擊 " 爲基準了嗎？
的确讓人懷疑。
另外，這些噪音看過後會讓人産生誤判；我記得，心理學有個概念叫 " 決策規避 "（Decision Avoidance），簡單講：很多事情我們并沒有親身經曆，但因爲看到一些信息，就誤以爲自己已經經曆過了。
這導緻了許多人總追求 " 足夠好 " 的選擇，而不是最優選擇。當然，更可怕的是，在做足夠好選擇前，外部給你的信息，本就不屬于真實經驗，反而讓我們被無用的信息框住了。
換言之，也可能 AI 抓取的信息，是創作者用 AI 生成後，發到平台的，我們看到後，卻誤以爲真實經驗。
因此，信息越來越多，真正有價值的信息卻更加難以獲取，我們被大量無用的信息所束縛，效率和質量反而下降。
三
而且，AI 也沒有縮小人們在理解信息時的認知差異。
信息本身是一種權利，它塑造了我們對世界的理解，但信息分布和接受度往往并不均等，這種不均等導緻每個人對信息的理解不同。
就像 " 新質生産力 "，如果去問 10 個人它是什麽意思？也許你會得到 10 種不同的回答，哪種更接近本身的意思呢？我們還要從原始資料中找出來。
這就是信息階梯的體現。
不同的人根據他們接觸到的信息量和質量，對同一概念有不同理解，這種現象表明，信息不是平等分配，而是形成了一種層次性。
從根本上看，雖然互聯網環境在變化，但人本身并沒有太大改變，人與人之間的認知差異依然巨大，這是無法否認的現實，就像一道無法跨越的鴻溝。
以組織目标管理爲例：
我身邊有不少組織管理專家，他們離開公司後開始做這類課程。有些人認爲，組織應該向協同制轉變，像阿米巴那樣，未來要推行内部項目制。
還有人主張組織管理要扁平化，領導直接對下屬，減少中層傳遞信息的環節，以提高效率；另外，也有人認爲組織不應該被嚴格管理，他們覺得管人不如管項目，管事不如管結果。
這些不同的觀點反映了深層的認知差異，即使在相同的環境變化下，不同角色對組織管理的理解和反應也是不一樣的。
可是，有些老闆學完之後，回去立馬想落實這些理念，但在落地過程中卻發現很難推行。爲什麽？
因爲上層領導與下屬之間依然有信息鴻溝，有影響力的人把信息傳遞給别人，别人未必能夠理解透徹，即便理解了，層次也可能不一樣。
爲什麽黃蓉在武林大會上大大方方地教楊過打狗棒法，也不擔心技藝洩露，因爲即使信息公開，不同人的理解和應用能力也大不相同。
有句老話，屁股決定腦袋，但有時換個角度想，不也是腦袋決定屁股嗎？有人聽得出話裏的意思，有人能聽出弦外之音，而有的人什麽都聽不出來，人們的認知能力和視角決定了他們如何接收和處理信息。
所以，盡管技術不斷進步，信息越來越普及，但 AI 并沒有從根本上改變信息不平等的現實。
也許，真正的挑戰在于，如何提升每個人的信息理解能力和批判性思維，以便大家能更好地消化和應用信息，才是更值得探索的問題。
不過，人本身是懶惰的，除非真的能爲我所用，不然，誰也不會閑的爲愛發電的收集和處理信息呢？
四
還有一點：互聯網試圖用良币驅逐劣币，但發現，改變起來也很難。
大家都知道，自媒體出現之前，我們看的信息由專業人員采集、編寫和審核後發布，我們要通過搜索引擎來找到這些信息。
但自從平台開放自媒體後，情況就變了，現在信息、交易的地方、和平台，三者都發生很大的變化。變化在哪呢？用一個詞來總結即：商業效率。
現在，海量信息不斷被創造和發布，其中很多關于地攤文學、心靈雞湯或重複的速讀内容；這些信息吸引了大多數用戶，用戶的轉發形成了自我傳播，這又爲品牌主帶來了更高的轉化效率。
當商業效率變高時，那品牌主自然更喜歡這些内容。
但問題是：那些真正有深度、能提升認識的高質量内容，在自媒體平台的算法推動下，往往難以得到足夠的關注，也難以成爲熱門内容。
這些内容要靠人工推薦來獲取曝光，但它們的價值和能否商業化之間并沒有直接的聯系，或者說，存在微弱的聯系，這就導緻了，内容價值與商業化價值很難劃上等号。
也就是說：雖然高效的信息傳播模式對于商業推廣很有幫助，但它可能導緻信息質量的普遍下降。
平台想解決這一切，又很難在于平台也要賺錢，也要保持運營，而平台本身賺錢模式，又脫離不了廣告主。
所以，好内容、具備常青價值的内容越來越少，要麽研究者、創作者們背後有資本贊助，要麽，純爲愛發電，不然，很難在 AI 加速的環境中脫穎而出。
因此，即使是有價值的内容，如果與商業化的距離太遠，也可能被忽視。
不管怎麽說，我覺得，有四點：
1. 渠道分散，導緻内容更加分散，獲取效率反而低了。
2. 高質量内容很多，都存在看不到的文獻、學術網站上，這些網站太多了，大家不願意去深挖。
3. 本質上，AI 并沒有縮小人們在理解信息時的認知差異，畢竟，獲取信息很頭疼，人們不喜歡深思熟慮。
4. 互聯網平台想改變良币驅逐劣币的狀态，回頭卻發現，社會像一台商業機器，市場規則下運行時，往往是那些打動人心的信息加速了交易。這一切，不知道對嗎？
總結
每個人，都有信息繭房。
主動探索都很難走出繭房，更不用說，不知道自己被困其中的人了；這樣看來，AI 到底讓信息環境進步了，還是退步了呢？
本文來自微信公衆号：王智遠，作者：王智遠
