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# 19   知識管理的四個層次、ChatGPT 是整個網路壓縮而成的一個模糊 JPEG 文件

P.J. Wu 吳秉儒

慢慢找到的目標

這禮拜對我來說是豐盛的一週：

  • 我發現了 Docusaurus 這個靜態網站產生器，並且又開始建立一個子網站。

  • 我買了 ChatGPT plus ，開始享受暢通的 VIP 連線資格。

  • 我重新設定了網站的留言系統 Cusdis ，目前只要有人留言，我都可以快速收到推播通知，進而迅速回覆。而且據說 Cusdis 又要重啟更新與開發了，非常期待。

  • 我排了微軟 new Bing 跟 Edge 的 waitlist ，也因為這個新變化，決定把「工作上」的瀏覽器從 Vivaldi 改到 Edge ，期待能早日開始使用。

  • 我測試使用了在筆記軟體愛好者這個極小眾圈子裡頗受讚譽的 Tana ，結果很不適應，覺得太難了。

  • 在 new Bing 出來前，我開始交替使用 Perplexity.ai 以及 ChatGPT ，並且拿他們解決不同類型的問題。 我還沒有在網站上介紹 Perplexity ，但目前為止很喜歡它，可以理解他是一個更進階版的搜尋引擎。（我也測了一下 Quora 推出的 Poe ，但沒有特別感受，可能因為它目前只有手機版的關係。）

  • 除此之外，我也開始嘗試把個人的專案管理也拉到 Heptabase 裡面進行，目前感覺頗有潛力。

上述行動圍繞著兩個主軸，第一個是繼續建構及優化我自己的知識管理系統，第二個是更熟悉、更會用 AI ，我慢慢感覺今年以來我的興趣跟好奇心都在這兩件事情上，所以接下來短期內的電子報跟網站內容，大概也都會圍繞在這兩個話題上。

以下是本期的閱讀內容分享：

The 4 Levels of Personal Knowledge Management

作者： Tiago Forte

文章連結

我為何想讀？

2023 年有個小小的目標是要收斂我的專案管理、任務管理以及知識管理流程，讓整個流程盡量穩固、確定下來。目前在工具的選擇方面，已經逐漸收斂到 Heptabase 跟 Readwise 作為核心中樞，其他工具則是輔助。

但在方法論方面，好像還沒有一個很穩固的流程，可以說是某種大雜燴。因此接下來幾週都會花時間讀一下這些曾經聽過，但沒有真正刻到心中的知識管理方法論們。

第一個選擇的就是 Tiago Forte 的 “CODE” ，分別是 Capture 捕捉、Organize 整理、Distill 提煉、Express 表達等四個步驟的縮寫。

這篇文講了什麼？

我原先在看之前，以為這篇文章在介紹什麼是「 CODE 」，但發現好像沒花太多篇幅。這篇文章比較是在講知識管理的四個層次：

  • Level 1 ：Storing Information ，儲存資訊。

  • Level 2 ：Managing Knowledge ，管理知識

  • Level 3 ：Enabling Action ，開啟行動

  • Level 4 ：Personal Knowledge Mastery ，精通個人知識

Tiago Forte 在文中描述了這幾個層次的特徵，我自己梳理消化後的筆記如下：

  • Level 1 是最基礎的層次，我們在各種媒介上捕捉、記下內容，包含紙筆或電腦的備忘錄與筆記、待辦事項、截圖等等，也可能會畫重點。但這個層次僅止於捕捉，很少重複使用這些捕捉下來的東西。

  • Level 2 比較開始接近有在進行「知識管理」，在這個層次的人開始會建立前階段捕捉內容之間的關聯性。有可能是為截圖檔案命名分類、有可能是在筆記軟體裡面把不同筆記放到不同資料夾並標上標籤。
    在這個層次的人有的會因為「越來越順」而感到滿足與成就感，例如會因為很快找到自己記過的東西而開心、因為被稱讚「很會整理、很有條理」而開心，但有時仍會有找不到東西的問題，或者是陷於不斷整理，卻沒有太多「使用」的狀況。

  • Level 3 則是更進階的層次，在這個層次的人，已經可以善用先前儲存與整理過的資訊，並且有效率地針對生活、學習、職場上面的各種問題產生「解決方案」。通常在這個層次的人已經有一套自己的「系統」，並且大概知道自己的工作流是什麼、系統有哪些優點跟缺點。

  • Level 4 可以說是大師級的層次，我感覺處於這個層次的人很稀少，他們能夠掌握最新的資訊，提煉想法，不斷輸出，並且使他人信服，同時他們的效率極高，也很容易進入專注的心流。

我為何推薦這篇文？

我覺得這篇文章清楚地描述了「個人知識管理」的不同層次，以及這幾個層次有哪些特徵，也因此我可以判斷自己可能屬於哪個層次，也讓我知道若要到達下一階段，可能還需要補足什麼。

若照著文中的分類自評，我覺得我現在應該是處於 Level 3 的前期。已經逐步建構了自己的知識管理系統，也開始穩定產出想法給其他人。但這個管理系統還沒有完全成熟，必須不斷調整、最佳化。

如果能夠進入到 Level 4 ，應該是很棒的一件事吧，感覺整個系統運作順暢，可以持續吸收新知識，並且融入過去掌握的知識與經驗，進而能夠源源不絕地創造出自己獨特的想法與價值。

我看完之後產生哪些問題？

  • 所以 C.O.D.E. 四個步驟各自的重點有什麼？

    • Capture：重點是要存下「有價值」的資訊，所以關鍵可能在於如何判斷資訊的價值？如何找到有價值的資訊？如何有效率地存下有價值的資訊？

    • Organize：重點在於把資訊整理為「未來能夠容易重複使用的 “chunks” 」，所以關鍵可能在於如何拆分？如何整理與分類？以及，如何避免陷入只是把東西從一個地方搬到另一個地方，卻沒有「使用」的狀況。

    • Distill：我覺得提煉這個步驟可能是四個步驟裡面最難的一點，後面的表達反而簡單，但可能只有做好 distill 這步驟的表達結果，才更有價值，所以關鍵可能在於，該怎麼從過往的資訊與知識裡，找出與「當前」相關的內容？或許是要讓自己當下紀錄的每件事，都是未來的自己能夠順利找到與使用的。

    • Express ：Tiago Forte 描述的是要把知識轉化成為具有創意、能影響他人的產出。我感覺這個步驟的關鍵可能在於轉化的「精緻度」以及「效率」。但還沒有很完整的想法。

  • 除了 C.O.D.E. 以外，知識管理的流程中還有哪些重要的步驟？

    • 我感覺回顧（review）也是很重要的一個步驟，另外一些口袋名單有：分送（distribution）、回饋（feedback）

  • 這個 C.O.D.E. 跟 Heptabase vision 中的「Human knowledge work has a lifecycle: exploring → collecting → thinking → creating → sharing」有什麼異同？我更喜歡哪一個？

ChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web

作者： 姜峯楠(Ted Chiang)

文章連結：

我為何想讀？

這篇這兩天很熱門的文章，從標題就勾起我的好奇心。我很好奇作者如何類比 ChatGPT 跟 JPEG 。

這篇文講了什麼？

關於這篇文章的摘要，我推薦 K 先生在 Twitter 上的推文串。我這邊只快速記下我有感的幾個點：

  • 用 JPEG 類比 ChatGPT 是精妙的，他們都壓縮了「更大的原始資訊」，並從中擷取出人類「可能可以接受」的近似值。

  • 這種壓縮方式在部分領域沒有問題，例如 JPEG ，但在文中提到的 Xerox 影印機案例就會出問題。而 ChatGPT 壓縮的東西非常多，有的失真狀況可以被人們接受，有的則不行。

  • 倘若人們可以接受大部分「有損壓縮」產出的內容，整個網路可能會更充滿這類資訊，就會越來越模糊失真，像是那些壓縮了幾百次的 JPEG 圖檔一樣。

  • 若將一切都交給 AI 產出初稿，那麼人們可能會失去在產製過程中的掙扎、不滿與失敗，這可能會導致越來越難產出好的文字。

我為何推薦這篇文？

作為一個很喜歡 ChatGPT ，也很喜歡打字的人，這篇文讀起來很觸動我自己。

我自己目前已有多次把工作上的任務交給 ChatGPT 產出初稿，內容與我自己寫的比起來可能不怎麼樣，但它就是可以讓我省去那個「啟動時間」。對我來說，當個編輯更容易一些，而 ChatGPT 可以無止盡的產出草稿讓我編輯。

但另一方面，若是涉及自己內心的想法、想對外發表的內容，或者是對於文章的摘要，我目前都還是傾向一定要經過我自己的腦跟手。即使有請 AI 產生摘要，也只是用來快速判斷「我要不要繼續精讀」。

總之，這篇文章再次用淺顯的例子說明ChatGPT 這類大型語言模型目前擅長什麼、可能的侷限是什麼，若有了這樣的認識，就更可以分配適合的任務給它，並且不會被它「有損壓縮」的內容雷到。

我看完之後產生哪些問題？

  • 目前有哪些類型的事務比較不會被這種「有損壓縮」的特性影響，而很適合交給 ChatGPT 進行？

  • 有哪些事務，即使在 ChatGPT 這類大型語言模型進化後，可能可以進行邏輯運算了、可能可以直接引用網路上的資料了，但仍然不該交給它處理？

Twitter Threads

Jiayuan 談 Meta 發布的 Toolformer 論文

這串推文簡單的介紹了 Meta 剛發布的「Toolformer」模型，透過這樣的模型， AI 就可以開始使用各種「工具」，例如調用外部數據、調用本機的文件檔案。

最終可能真的會進入， AI 自己開始寫程式優化自己性能的狀況。

如何用 ChatGPT 建構英語學習環境

這串推文提供了一種使用 ChatGPT 的方式：學習語言。

我很喜歡這個參考範例，也有被一句話點醒：「透過大型語言模型學習語言是最適合的一件事」。

我想持續精進英語，也想要開始學習程式語言，感覺 ChatGPT 可以在這兩方面都提供幫助。

ChatGPT 的關鍵在於可以進行多輪對話

這篇提到，Google 搜尋的結果只能夠讓你抵達「已知的未知」，就是那些「你知道自己不知道的事」（所以你才去搜尋。）

但 ChatGPT （以及 Perplexity 、 new Bing 這些），則能讓你達到「未知的未知」。

對我來說，這真的是很關鍵的一個分別，在使用 ChatGPT 或 Perplexity 時，你可以不斷地下達指令： Tell me more ，而他們就會不斷地，基於前面的 context ，給你更多內容。此時會冒出很多自己原先並不知道、並不覺得相關的內容，但他們可能真的跟你原本查找的內容有關，這時就能夠拓展自己未知的邊界。

我最近寫了什麼？

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