尝试打破一些旧有形式，让自己的一些想法能快速地流动起来，得到碰撞。当然，没时间录播客时，写文章的一个目的，依旧是想要分享一些好听的音乐，仅此而已。
最近在做 flomo 的语音输入时，其中有个部分是用大模型来将录音的文字进行改写。
这本是 AI 最擅长，也是技术上相对比较简单的部分，但是却卡了我很久。
卡的原因，在于我们如何看待「AI 生成」的内容。
最初，该功能名为「AI 润色」，提供三种模式：标准、一句话概述和结构化。
标准模式当时写的 Prompt 是希望能书面化一点方便阅读；结构化是受一泽分享卡片的启发（如下图），可以把一段语音叙述拆成类似大纲的结构，尤其是自己叙述没有那么逻辑严谨时，效果确意外地好。
这看起来司空见惯，毕竟许多 AI 工具都提供这样的功能。但真正拿到 DEMO 用起来时，就发现了问题在哪里：AI 帮忙润色的太好了。
润色的好不恰好是一个 AI 的卖点么？单纯从产品的角度来看，的确如此，能让用户快速感受到 AI 的价值。但如果把时间拉长，就会发现这样「美化」过的内容，其实是一种负资产。
就像虽然我发照片时也会偶尔加加滤镜，调调色。但相册中肯定保留的有原片，因为我不希望多年以后查看的时候是个过度美化的照片 —— 真实地存在，本身就很有力量。
回到文字，如果本身自己说出来的内容是磕绊的，不完整的，逻辑有瑕疵的，但 AI 很方便地将这些缺陷都给抹掉，把内容变得更加精致地存起来。随着时间推移，当积累了太多这样「美化」过的内容后，自己是否会产生一种幻觉，觉得自己的思维是清晰的，表达是严谨的？
就算相册里面存满 P 过的照片，现实中自己是什么样，就还是什么样子；
就算是笔记中充满了润色好的内容，现实中自己认知如何，就还是如何；
这让我想起 Alan Kay 在二十多年前的 SCIx上的演讲 中的一段话，用来放在扑面而来的 AI 时代，也非常贴切：
每当你创造一个工具的时候，你既做了一个增强器又做了一个假肢。汽车在一定程度上增强了我们，同时在另一方面弱化了我们的身体。 有了汽车以后我们必须主动去运动才能保持健康。文字书写是一个很革命性变化，而苏格拉底却埋怨说书写让人健忘，因为有了写下来的东西，人们就不会用脑子记东西了。
谜底就在谜面上，困扰了我许久 flomo 的 AI 到底该怎么做的问题，突然解开了。
因为当 AI 能处理所有信息时，人类为什么需要主动记录思考？只因为那些粗糙的、残缺的、跳跃的、遗憾的、片面的，才是真实的，才是我们作为人类，独特的价值。
flomo 应该帮助大家记录的，是自己真实思考的痕迹。 也只有真实的持续记录，才有浮现出来意义的可能。
而 AI ，应该用来基于这些真实的记录，帮助我们探索出这些记录背后隐藏的连接，涌现出更多值得自己思考的问题。
比如基于自己真实的相关笔记，涌现出自己探索的主题；以及围绕主题，提出更多让自己深入洞察自己的问题等。
而当自己的笔记中充斥着快速总结、生成、润色的内容，看效率很高，智商得到了美化，但那只不过是另一种形式的仓库而已。因为大脑缺少了记录时的摩擦，会导致自己遇到问题时，根本无法提取出来对应的问题。
没有具体的问题，再多的答案也没有价值，即使有了 RAG 也不行。
所以在语音输入上线之前，我们把「AI 润色」改为了「AI 转写」，去掉了自定义功能，只留下简单的 Prompt：
阅读全文，只修复听写错误，精简无意义的语气词，并按说话主题换行，其他保持原始语音细节不变。绝对不修改句式，不删减内容，保持真实。
因为只有这样，才能如即友豪伊说的：在 flomo 写下的思考，就是留给未来自己 Prompt。 🆃
