最近 OpenAI 創始成員之一的 Andrej Parpathy 分享他怎麼使用 AI 建立知識庫，一時成為網路上的熱門話題。《數位時代》的報導也對此讚賞道：
傳統知識管理工具，無論是 Notion、Roam 還是 Obsidian，都把整理的苦工甩給人做。連結要人建、標籤要人貼、矛盾要人找。大多數人最終放棄，不是因為沒有毅力，而是維護成本超過了回報。
簡單來說，這套流程有幾個步驟：
- 收集：將所有的資料、文檔彙整到同一個資料夾，包括文章、論文、圖片、程式碼等。
- 整理：使用大型語言模型整理這些資料，生成摘要、圖表、反向連結。
- 問答：向 AI 提問。獲得答案後，再將對話紀錄存檔，再次進行整理、訓練。
看完 Andrej 的分享與網路上的膜拜，我其實滿困惑的：現在還在手動整理資訊、一個字一個字輸入筆記的我，已經成為電氣時代還在燒油燈的原始人了嗎？上述引文說的「苦工」，真的是沒價值的嗎？
在做個人知識管理的這六、七年的時間，我對於何謂知識管理、哪些知識需要被管理有滿多的思考。我認為，「個人知識管理」這六個字，最重要的不是知識、不是管理，而是「個人」。
從 Google 搜尋時代，到現在用 AI 問答獲得答案的時代，我們完全沒有必要重建一個網際網路或維基百科，只要建構一個對自己生活、工作有幫助的系統就夠了。
其次，身為一個創作者，我最不需要的就是做他人的複讀機。我更期待自己在看了他人的作品、他人的觀點後，能迸發出新的想法，或與過往的想法產生聯繫——不論是共鳴還是矛盾。
所以在我的知識管理工作流中，收集、整理這兩個被認為是「苦工」的過程，反倒是我最不想外包給 AI 的環節。
在看到新資訊時，我自己會先思考，這是不是對我有幫助的內容、是不是我有興趣的議題，而不是來者不拒地收藏資訊；我也看重整理的過程，因為在回顧舊內容、與舊筆記連結的過程中，恰恰也是最能產生新想法、新觀點的時刻。
所以我是 AI 的反對者囉？並非如此。我一直在嘗試新的技術，來和我的個人知識庫對話，協助我更快地檢索內容、尋找相關的筆記；我也會在產生新想法時，透過 AI 了解有沒有其他先賢有類似的思想，進而查看他們的著作。
對我來說，AI 能為我的研究、我的思考提供前進的參考路線，而不是最終的答案——就像標題說的：AI 應該是工具，不該是最終的產出。