聊聊AI時代的“精神預制菜”，和被我們忽視的“摩擦感”

No.0265

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你可以讓AI幫你把滿地亂跑的羊群趕到一起，但你不能讓AI替你吃羊肉。

今日主筆 | 晶恒

聊聊AI時代的“精神預制菜”，和被我們忽視的“摩擦感”

現在確實不一樣了。

稍微有點條件的，對吃進肚子里的東西都特別講究。去超市買東西先看配料表，但凡多帶一點兒反式脂肪的、防腐劑的，都進不了伙伴的購物筐，買菜必須挑有機的，吃碳水要看升糖指數。

那為什么？

因為大家都明白一個底層邏輯：那些“超加工食品”（Ultra-processed foods）雖然熱量夠、口感好，但把食材里最寶貴的膳食纖維和微量元素都給破壞了。你吃下去的只是純粹的熱量，吃多了腸道菌群受不了，人的代謝系統就會出問題。

但是吧，同樣是2026年的今天，隨著技術的一路狂奔，出現了一個挺吊詭的現象：我們在飲食上極度警惕“超加工”，但在精神吸收上，卻在一路狂奔，瘋狂擁抱“預制菜”。

前兩天看到北大程樂松教授的一段感言，大意是說，現在很多人用AI大模型去梳理語料、提煉一本書的結論，這種做法把一個人閱讀時那種高度個性化的生命經驗全都忽略掉了。他有一句話總結得特別好：

“上來就很懂了，這其實不是一個正常的精神生活的樣子?！?/strong>

這句話確實戳中了一個很本質的問題。咱們今天就順著這個話題，聊聊為什么在AI時代，你的精神生活必須保留一點“摩擦感”。

01. 認知的“超加工”與纖維缺失

說白了，用AI去提煉幾十萬字的巨著，幾秒鐘給你出個思維導圖和三大核心結論，這就是典型的“信息超加工”。

它就像把你面前的優質牛排和高纖維蔬菜，直接打碎，蒸餾成高濃度的營養液，插根管子直接鼻飼。熱量（信息點）一分不少，甚至吸收效率奇高。你確實用五分鐘就“知道”了這本書在講什么。

但就是覺得哪兒出了點問題...你想過是哪兒嗎?

就出在它剝奪了你咀嚼的過程。

讀書或者接觸任何復雜知識，真正的價值往往不在于最后那兩句干巴巴的結論，而在于中間那個“不懂、困惑、琢磨、突然開竅”的過程。

這個過程，就是精神層面的“膳食纖維”。

沒有這些纖維的摩擦，你的認知腸胃是不蠕動的。AI給你的結論，就像一陣風從你腦子里刮過，根本掛不住。你但凡沒有用自己的生命經驗去和它發生化學反應，它就沒有長進你的血肉里。

02. 警惕“上來就很懂”的幻覺

現在有個大問題，就是AI把獲取知識的門檻降得太低，低到讓人產生了一種“我這是全知全能了啊”的幻覺。

你想了解宏觀經濟，一拉對話框，AI給你解釋得明明白白；你想懂康德的哲學，AI給你列個1、2、3、4。你掃了一眼屏幕，覺得自己“上來就很懂了”。

但在現實世界里，伙伴你琢磨琢磨，別說特繁瑣的，就稍微復雜一點的技能和認知，哪有不需要“摩擦感”的？

你想學滑雪，看一萬小時的AI教程，到了雪道上該摔還是得摔；你想做生意，把商業模型背得滾瓜爛熟，真遇到客戶刁難照樣抓瞎。

程樂松說得對，精神生活的具體性，是需要你親自去“在場”的。你需要那些啃不動長句子的煩躁，需要合上書本發呆的間隙，需要沖出去將學習到的復述，用到實踐。這些看似低效的“垃圾時間”，其實是你的神經元在重新連線的關鍵期。你越想走捷徑繞過它，你失去的自我成長空間就越大。

03. 認知免疫系統與“單一栽培”

可能有伙伴覺得，至于嗎？不就是少讀點原著嗎，至于拔高到精神生活的高度嗎？上學時候不讀課本看教輔，不照樣有考高分的嗎？故弄玄虛。

其實這里面藏著一個更深的危機。

在這個信息過剩的時代，做過決策的人都會發現，真正讓你踩坑的，從來不是信息不夠多，而是判斷錯了哪些信息值得相信。到最后，拼的不是知識儲量，而是對知識的鑒別力——也就是你的“認知免疫系統”。

人文社科的訓練，或者說深度的、帶有個人偏見的閱讀，本質上就是在構建這個免疫系統。它讓你對各種宏大的結論保持警惕，讓你能聽出別人話里的潛臺詞和前提假設。

如果以后所有人都習慣了看同一個大模型喂給你的“語料梳理”，只看結論不看過程，那我們的思想生態就會變成農業里的“單一栽培”（Monoculture）。

漫山遍野只種同一種轉基因抗蟲棉，看著產量極高，但只要來一種新型病毒，瞬間就能全軍覆沒。人類的思想也是一樣。如果大家獲取結論的路徑和視角都被AI均質化了，全社會喪失了那種“因為個體閱讀偏好不同而產生的奇思妙想”，那才是真正可怕的事。

04. 晶恒說兩句

當然，咱絕對不是勸大家抵制AI。AI是非常強悍的生產力工具，當下太多人天天都在用它處理那些繁雜的、機械性的信息篩選工作。

AI能幫你把散亂的信息歸攏成一摞，但那個把信息”讀進腦子”的消化過程，目前還真沒有外包這一說。

對于那些能夠塑造你價值觀、拓展你認知邊界的知識，你必須親自下場，去忍受那種晦澀，去體驗那種“摩擦感”。在這個都追求“一秒鐘給你答案”的提效時代，保護好你自己那點“不懂的時間”，比什么都重要。

最后留個問題，大家可以自己回想一下：你上一次真正面對一個“不懂”的東西，沒有借助任何AI工具，而是靠自己死磕慢慢弄懂，是什么時候了？

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