在大模型时代阅读书籍 | AI生成和翻译

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Question: 在 LLM 时代，许多人都在阅读 Chatbot 的答案。为什么我们仍然需要阅读书籍？现在应该如何读书？

Answer:

尽管 Chatbot 提供了快速、便捷的答案，但在 LLM 时代，书籍仍然具有极高的价值，且在许多方面变得更加重要。

为什么在有了 LLM 的情况下还要读书？

以下是书籍仍然至关重要（且通常优于单纯使用 Chatbot）的主要原因：

• 深度、连贯、长链推理与世界观构建
  一本好书通常在 200–500 页的篇幅中呈现一个连贯的论点、叙断或思想体系。LLM 往往给出碎片化的、受 Context Window 限制的、有时甚至是内部逻辑不一致的答案。阅读整本书能让你内化一个完整的 Mental Model。

• 原创思考、细微差别与个性
  书籍包含了作者独特的 Voice、微妙的推理、轶事、隐喻以及辛勤获得的 Insights，而 LLM 的输出通常会将这些内容平均化或稀释。LLM 的输出往往让人感觉经过了“消杀（Sanitized）”或显得平庸。

• 长期记忆留存与 Schema 形成
  与粗略浏览 Chatbot 的摘要相比，主动阅读（尤其是做笔记、反思、重读困难部分）能在你的大脑中创建更强大的记忆痕迹和概念连接。神经科学研究表明，深度阅读在数天或数周内能激活更广泛的神经网络。

• 信任与来源可靠性
  通过书籍，你可以确切知道自己正在吸收谁的知识、偏见和证据。LLM 的答案经常混合高质量和低质量的来源，且缺乏明确的归因。

• 情感、审美与道德深度
  虚构类（Fiction）、哲学、历史、回忆录——这些书籍以纯粹的信息检索无法实现的方式训练共情能力、审美力、伦理直觉和模式识别。Chatbot 在传递“感知体验（Felt experience）”方面非常薄弱。

• 摆脱优化与多巴胺循环
  阅读书籍是少数仅存的高价值活动之一，它抵制被游戏化或转变为短视频化内容。

简而言之：
Chatbot → 擅长查询、快速解释、表面层次的综合
书籍 → 优于深度理解、原创框架、性格模塑、审美提升、长期的智力成长

在 2025–2026 年（LLM 时代）如何高效读书

现在大多数人采用的是多速、工具辅助的阅读策略，而不是旧有的“从封面到封底的线性阅读”方法。

2025 年常见的有效模式：

1. 分层 / 即时阅读（Tiered / Just-in-time reading）（最流行的混合风格）
   • 感知阅读：使用 LLM 总结书本 + 评论 + 核心理念（5–15 分钟）
   • 如果有价值 → 检索式阅读：向 LLM 提出针对性问题（如“解释第 5 章的论点”、“对作者立场 X 的批评”）
   • 如果仍然引人入胜 → 深度阅读：离线缓慢阅读选定章节，使用铅笔/纸张或在边角做笔记
   • 目标：仅在对你真正重要的 20–40% 的书籍上投入深度时间
2. 将 LLM 作为主动阅读伙伴（Andrej Karpathy 风格）
   • 离线阅读章节 → 合上书
   • 与 LLM 对话：“用面对 15 岁少年的口吻解释这一章”、“最强和最弱的论点分别是什么？”、“给我 5 个我应该提出的批判性问题”、“将此与 [其他书/领域] 联系起来”
   • 以更高的理解力重读困惑的部分
3. 技术类 / 晦涩的非虚构类工作流
   • 第一遍：快速阅读 + 高亮（每章 20–40 分钟，离线）
   • 第二遍：编写/运行代码，重现图表，向 LLM 或 Rubber Duck 解释概念
   • 第三遍（可选）：撰写你自己的 1 页摘要或将其反教给 LLM
4. 纯粹的深度阅读（对于虚构类/哲学仍然强大）
   • 阅读期间不使用设备，不使用 LLM
   • 慢读 → 记录内心反应 → 让想法沉淀数天或数周
   • 之后使用 LLM 了解背景、进行对比或询问“哪些观点已经过时？”

快速决策框架：

目标	LLM 时代最佳方法	时间投入
快速获取知识 / 决定是否阅读？	LLM 摘要 + 评论 + 目录	5–20 分钟
快速学习实用技能	LLM + 精选章节 + 代码执行	2–10 小时
构建深层世界观 / 审美	全文慢读，极少 LLM 干扰	10–50 小时
保持广泛的领先性	利用 LLM 对大量书籍进行“感知式”阅读	每本书 30–90 分钟

2026 年的底线：
利用 LLM 进行筛选和加速 → 但要为那每年 5–15 本能真正改变你思维方式的书籍留出深度阅读的时间。

References:

• Why Read Books When You Can Use Chatbots to Talk to Them Instead?
• How Andrej Karpathy Reads Books With LLMs
• Recommendations for Getting the Most Out of a Technical Book
• The Complete AI Reading Guide for 2025

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