赫拉利寫現代人的信息焦慮時,有一句話我很認同:
我們不缺信息,我們缺的是處理信息的能力。
當內容被無限堆高,真正被消耗的往往不是時間,而是注意力。
最近用螞蟻的靈光,我第一次感到,
也許對于到處都是信息墻的我們來說,
少就是多,這是靈光的信息審美。
比如我那天看新能源車越看越亂,就隨手問了一句:
“幫我解釋一下新能源車的補能體系”
靈光沒有立刻倒知識,而是先把問題折疊成幾條干凈路徑,再補一張簡單的直觀表格,
最后的最后甚至給我丟了個可以操作的小應用,
那種“信息剛剛好”的感覺,很難形容,就像有人替我把桌面清了清。
同一天,我想比較幾種購車方案,都準備接受一段冗長的計算說明了。
“算一下不同續航的新能源車一年電費多少”
對話框里竟然直接長出一個能拖動的電費計算小界面。
不是跳轉,不是鏈接,并不冗長,
是一個“就在這里”的小工具。
那一刻我突然意識到,
靈光的回答并不是一段說完就拉倒的話,而是一個“能持續互動的界面”
和面對面交流一樣,
在界面上點擊就好像我可以比劃著手勢說,如果這樣呢?
再后來,我在規劃出差路線時懶得開地圖一個個找,問了它一句:
“我下周去重慶玩兩天,該怎么安排路線才能輕松一點?”
靈光把山城的路線自動鋪成一張干凈的多點地圖,
不僅告訴你怎么走,還把每個節點拆成兩三條思路放在下邊。
這種“視覺即答案”的感覺,比起看長文字舒服太多。
我也試著讓它做些更瑣碎的小任務,比如:
“把中國不同城市的房價與平均工資拉一張對比圖,不需要太復雜。”
它給我的是幾張可閱讀、可調整的小圖表,
幫我把數據整理到該待的地方。
當我提出一個個很模糊的問題
靈光卻總是能給我,很恰如其分的回答
那種“對話里藏著一個思路整理器”的感覺,會讓你意識到
它的價值不是答,而是幫你把問題變成能處理的形狀。
我后來明白,這才是好的信息呈現方式。
除了好看,還要好理解、好吸收、好繼續。
它不強調自己強,而是強調讓你輕松。
不強調炫技,而是強調讓信息占用最少的注意力。
在信息密度越來越不講武德的今天,
“讓復雜,變簡單”
這反而是一種很罕見的溫柔。
用久了會發現一個小變化:
我不再害怕“問問題”,
因為我的問題可以模糊,
靈光會先幫我整理,
再幫我呈現,必要時還幫我生成一個小應用。
每段對話最后還會給我一句“一言以蔽之”
怎么說呢,有溫度的AI實在太打動人了。
如果AI的未來是靠“表達能力”分勝負,
靈光已經在那個方向上往前邁了一步。
今年來了好多大模型應用。
它們能把問題說得更完整,
卻也不經意間把文本越壘越高。
不是不聰明,而是太滿、太密、太費力。
靈光的路徑選得不一樣。
它不追求在回答里堆更多內容,
而是把信息折一折,更快看懂、更容易上手。
把那些需要反復確認的小事變成對話里的即時工具,
把混亂攤平,
把注意力從密不透風的文本里拉回來。
信息沒變少,
但變得順手了。
所以我說,少就是多,
信息不會減少,但我們的理解成本可以減少一點。











