AI 已經深度學習，你卻沒有

許多人用 AI 學習，以為自己越學越快，其實只有越學越淺

甚至，淺到已經不能叫做學習

但那不是 AI 的錯

而是多數人不知道怎樣學習

AI 的出現，只是凸顯這個問題而已

學習，對多數人來說，意思是要他們回答問題

畢竟從小開始，學校就是這樣訓練人的

你的學習沒任何目的

只為了拿個好分數，證明自己大腦的AI模型（考你多會推理）跟記憶體（考你多會記憶）比其他人好，方便別人判斷以後要不要雇你當員工，還有該花多少錢請你

你被訓練成只要找出答案，就沒事了

而這種心智模式，讓 AI 很常被用來摘要書籍、文章、影片等資訊內容

因為多數人只想快點、省力點得到答案

然後以為這就是學習

問題是…

如果你只想為了應付工作或老闆，這還無所謂

但如果你學習是為了給自己更好的未來

如果你學習是為了擺脫目前的處境

如果你學習是為了財務自由

那麼答案來的快、來的輕鬆，不等於你的學習更有效率；甚至，只會更差而已

換句話說，你用 AI 的方式錯了

你需要換個思路，讓 AI 幫你進行深層學習

誰輸出更多，誰獲得更多

學習知識的目的是行動，不是學習知識
— 亞里斯多德

你應該聽過「成功的人都很愛看書」

這句話是事實，但不重要

因為愛讀書的人不一定都很成功

成功與否的決定點，在於那些人更會實做與輸出

決定正式交棒的巴菲特經營波克夏60年，股東信從 1965 寫到 2024 年

貝佐斯創辦亞馬遜，股東信從 1997 寫到 2020 年

世界首富馬斯克經營 Tesla、SpaceX、X、Neuralink、The Boring Company 等企業，平均每天發 67.8 則推文，上了無數次訪談、Podcast

眾所周知，這幾位都是閱讀瘋子

但在我心中更重要的點 — 他們全是實做與輸出的典範

現在，你回去看自己和 AI 的對話紀錄

在你學習時，是 AI輸出的多，還是你輸出的多？

如果你的答案是 AI 輸出超多，自己沒什麼輸出

我們需要扭轉這個情況

用 AI 帶你深度學習

我對學習的定義：

當你面對同樣瓶頸時，展現不同思維與行動

這也是進步的根源

如果你從 AI 得到答案，但沒有因此改變心智與行為，等於沒有學習

接下來運用以下 4 個步驟

讓 AI 帶你進行更能改變思維與行為的深度學習：

1. 挑感興趣的文章或影片來吸收資訊

這一步，無論你想自己從頭看，或是靠 AI 摘給你，都可以

如果你以為我不建議人們用 AI 做摘要，那你錯大了

AI 是加速你吸收資訊的最好工具，你能用 AI 摘要文字、產生心智圖給你，甚至轉成對話型 Podcast 給自己聽，怎樣都行

選你喜歡的方式吸收，效率才好

而真正的關鍵，是下面這一步

2. 解釋給 AI 聽，而不是反過來

AI 的回饋像面鏡子，你強它跟著有深度，你弱它跟著沒水準

多數喜歡學習的人，都聽過費曼學習法

有趣的是，在用 AI 學習時，卻表現的跟沒聽過一樣

你可以這樣運用費曼學習法與 AI 互動

• 你吸收資訊（上面的第一步）

• 你解釋給 AI 聽，並且要求它少說話，多聆聽與提問

• 當它表示不懂你說什麼，或你解釋到一半卡住時，回去第一步，補足資訊落差

• 重複迴圈，直到 AI 說它懂了

這一步如果做的正確，你會發現自己的輸出比 AI 來的多

3. 實際運用

不要讀得多，卻想得淺、做很少
可以讀得少，但想得深、做很多

最近我發現自己看書、看影片進度越來越慢

更多時候，我在實際操作所學，然後根據結果的回饋，調整思維或行動，進行下一輪實做

因此，往往會隔好一陣子，才有時間或需求繼續往下看

有趣的是，我選書的速度是越跳越快

很多書我看沒幾頁，就不再看下去，直接跳下一本

4. 分享與互動

把你的所學與經驗，分享給其他人知道

因為寫給 AI 是一回事，寫給人看是另一回事

你為了發送文章出去後，不會讓自己丟臉

你會更要求自己，學得徹底

當別人有問題時，你可以選擇回應

互動，常能補齊被你遺漏的地方

你會學到更完整、更紮實

記住…

沒有輸出的學習，不叫學習

當你學得越是深層，你越不需要記憶它

因為你學到的，將融為你自己的一部分

謝謝你的閱讀

— allexx