Lợi nhuận:
- Khả năng nhanh chóng ghi lại các ghi chú thô và sau đó chuyển đổi chúng thành thông tin có thể sử dụng lại bằng cách cấu trúc chúng thành Quyết định/Hành động/Câu hỏi mở bằng trí tuệ nhân tạo
- Khả năng ngăn chặn trí tuệ nhân tạo chuyển đổi điều không chắc chắn thành điều chắc chắn và thêm những điều bịa đặt bằng cách hạn chế nó 'chỉ sử dụng những gì được viết trong văn bản'
- Khả năng để lại sự chắt lọc cho trí tuệ nhân tạo và áp dụng nó cho con người để học hỏi bằng cách viết ra suy luận của chính mình.
Giải quyết một vấn đề hôm nay mà bạn đã giải quyết một năm trước, không nhớ quyết định đã đưa ra trong cuộc họp, không thể tìm thấy một bài báo hay mà bạn đã đọc - tất cả những điều này đều là do thiếu quản lý kiến thức. Quản lý kiến thức cá nhân (PKM) là nguyên tắc ghi lại những gì bạn học, ghi chú và ý tưởng của bạn, đồng thời làm cho chúng có thể tìm thấy và tái sử dụng được. AI là một đối tác đắc lực trong lĩnh vực này: nó tổ chức các ghi chú rải rác, chắt lọc nội dung dài, liên kết các ghi chú, giúp bạn tìm thấy những gì bạn đang tìm kiếm. Nhưng hãy nhớ: bạn là người làm cho thông tin trở nên có ý nghĩa; AI chỉ tăng tốc quá trình chứ không học giúp bạn.
Điều khoản. Note ở đây hiểu theo nghĩa rộng: ghi chú cuộc họp, ghi chú đọc sách, ý tưởng, việc cần làm. Bộ não thứ hai có ý tưởng lưu giữ tất cả thông tin của bạn ở bên ngoài, trong một hệ thống đáng tin cậy - vì vậy bộ não của bạn tập trung vào suy nghĩ hơn là ghi nhớ. Thẻ là dấu hiệu nhóm ghi chú theo chủ đề. Một ghi chú nguyên tử là một ghi chú nhỏ chứa một ý tưởng duy nhất có ý nghĩa riêng. Chưng cất là quá trình làm giảm hàm lượng dài về bản chất của nó.
Tại sao quản lý tri thức bằng AI
Vấn đề thường không phải là bạn không ghi chú, mà là các ghi chú vẫn chết - được viết ở đâu đó, không bao giờ được mở lại. AI làm cho những ghi chú chết này trở nên sống động: nó cấu trúc một ghi chú cuộc họp lộn xộn, giảm một bản báo cáo dài mười trang xuống còn ba dấu đầu dòng, tóm tắt và tương quan với các ghi chú tương tự. Như vậy, việc ghi chép không còn là “lưu trữ” mà trở thành “tạo ra thông tin có thể sử dụng lại”.
Nguyên tắc quan trọng: đầu tiên chụp thô, sau đó xử lý bằng AI. Cố gắng ghi chép thích hợp trong cuộc họp; giữ nó sống một cách nhanh chóng. Sau đó bảo AI “cấu trúc nốt thô đó”. Làm chậm khoảnh khắc chụp; Để lại việc chỉnh sửa cho sau này.
Từng bước: xử lý một phần thông tin
- Bắt nó đi. Hãy thả nó vào đâu đó dưới dạng thô (ý tưởng, câu trích dẫn, quyết định, câu hỏi).
- Buộc nó lại. Chuyện này là về cái gì vậy? Dự án nào, chủ đề nào?
- Chưng cất. Hãy để AI rút ra cốt lõi của nó: “biến 3 ý chính của ghi chú này thành bài viết”.
- Cấu hình. Thêm tiêu đề, thẻ, ngày tháng; Làm cho nó có thể tìm kiếm được.
- Kết hợp. “Làm thế nào mà cái này lại liên quan đến tờ giấy tôi nhận được vào tháng trước?” bạn có thể hỏi.
- Nhìn qua. Xác minh độ trung thực của đầu ra chưng cất; AI không nên thêm bất cứ điều gì.
Mẹo: Khi tóm tắt ghi chú cho AI, hãy hạn chế “chỉ sử dụng những gì có trong văn bản, không thêm nhận xét hoặc thông tin không liên quan”. Nếu không, AI có thể làm ô nhiễm ghi chú bằng cách thêm “thông tin chung” không có trong ghi chú của bạn - và sau này bạn có thể nhầm nó với ý tưởng của mình.
Chuyển đổi ghi chú cuộc họp và đọc
Hai loại ghi chú phổ biến nhất: ghi chú cuộc họp và ghi chú đọc sách. Trong cả hai trường hợp, công việc của AI đều giống nhau: biến đám đông thô sơ thành cấu trúc.
Đầu ra lý tưởng cho một ghi chú cuộc họp có ba phần: Quyết định, Hành động (ai-cái gì-khi nào), Câu hỏi mở. Đầu ra lý tưởng cho điểm đọc: Luận điểm chính, 3 điểm hỗ trợ, kết luận/câu hỏi của tôi. Dòng cuối cùng này rất quan trọng - AI không viết phần "kết luận của tôi", bạn viết; bởi vì việc học diễn ra khi bạn kết nối kiến thức với bối cảnh của nó.
loại ghi chú
AI làm gì?
bạn làm gì
cuộc họp
Cấu hình, trích xuất hành động
Khẳng định tính chính xác của các quyết định
Đọc
Chắt lọc, trích rút luận văn chính
Thêm suy luận riêng
Ý tưởng/ động não
Mở rộng, nhóm
Chọn những gì hoạt động
tìm kiếm lưu trữ
Tìm và tóm tắt các ghi chú có liên quan
Giải thích bối cảnh
Bốn mẫu ghi chú có thể sao chép
Cấu trúc ghi chú cuộc họp thô của tôi:- Tiêu đề "Quyết định", "Hành động (ai-cái gì-khi nào)", "Câu hỏi mở".- Chỉ cần sử dụng những gì có trong ghi chú; Nếu thiếu thông tin thì ghi “không rõ ràng”, bù đắp. Ghi chú thô: """[dán]"""
Chuyển bài viết/báo cáo sau đây thành một bài đọc:- Luận điểm chính (1 câu).- 3 luận điểm hỗ trợ.- 1 điểm mà tác giả đã bỏ sót hoặc có thể gây tranh cãi. Thêm nhận xét, để trống phần "kết luận của tôi", tôi sẽ điền vào. Text: """[paste]"""
Nhóm các ý tưởng lộn xộn này: - Thu thập các ý tưởng tương tự theo chủ đề. - Mỗi chủ đề hãy tóm tắt 1 câu. - Đánh dấu những ý kiến trái ngược nhau. Phân tích: """[ý tưởng thô]"""
Tóm tắt và liên hệ những ghi chú cũ của tôi dưới đây:- Tìm các chủ đề chung.- Chỉ ra những mâu thuẫn và lặp lại.- “Bước tiếp theo của tôi về vấn đề này là gì?” 2 gợi ý cho.Ghi chú: """[dán một số ghi chú]"""
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Yếu: "Tóm tắt biên bản cuộc họp này." (AI trả về bản tóm tắt chung; hành động bị mất, quyết định trở nên không rõ ràng.)
Güçlü: "Hãy cấu trúc bản ghi chú cuộc họp thô này theo ba tiêu đề: Quyết định, Hành động (ai-cái gì-khi nào), Câu hỏi mở. Chỉ sử dụng những gì được viết trong ghi chú; nếu chưa rõ ai sẽ làm việc đó, hãy viết 'không được bổ nhiệm', bịa ra." Phiên bản mạnh mẽ mang lại kết quả khả thi; Quan trọng nhất là nó cấm mọi người bịa ra những thông tin còn thiếu.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Sự sống lại của những nốt chết. Một nhà tư vấn đã giữ hơn 400 ghi chú cuộc họp trong một thư mục trị giá 2 năm nhưng chưa bao giờ mở chúng ra. Anh ấy tóm tắt các ghi chú theo chủ đề bằng AI; 5 vấn đề định kỳ của khách hàng đã xuất hiện. Anh đã chuẩn bị sẵn tài liệu giải pháp dành riêng cho những vấn đề này và rút ngắn thời gian tư vấn trung bình 40 phút cho mỗi khách hàng.
Trường hợp 2 – Cái bẫy quyết định bịa đặt. Một người quản lý dự án đã chia sẻ dòng "Ngân sách đã được phê duyệt" từ ghi chú cuộc họp có cấu trúc AI mà không xác minh. Tuy nhiên, tại cuộc họp người ta nói rằng ngân sách sẽ được "thảo luận"; AI đã làm tròn cụm từ mơ hồ thành “đã được phê duyệt”. Nhóm đã tiến hành với giả định sai lầm. Bài học: AI có thể biến điều không chắc chắn thành điều chắc chắn; xác nhận các quyết định.
Trường hợp 3 - Thất bại trong việc ngoại hóa việc học. Một học sinh đã nhờ AI tóm tắt tất cả các ghi chú đã đọc của mình và yêu cầu AI viết phần “Bài học của tôi”. Anh ấy không thể nhớ tài liệu trong bài kiểm tra - bởi vì anh ấy đã không xử lý thông tin bằng lời nói của mình. Giai đoạn tiếp theo chỉ đơn giản là giao việc chưng cất cho AI, tự viết phần chiết xuất; Sự lâu dài tăng lên đáng kể.
Những lỗi thường gặp
- Chủ nghĩa hoàn hảo tại thời điểm chụp: Giữ nguyên, xử lý sau; làm chậm thời điểm này.
- Làm cho AI thêm nhận xét: Không cần nói "chỉ cần sử dụng những gì có trong văn bản" thì bản tóm tắt sẽ trở nên bẩn thỉu.
- Làm tròn điều không chắc chắn đến chính xác: AI làm rõ các quyết định mơ hồ; xác nhận các quyết định.
- Và viết suy luận cho AI: Học tập là công việc của bạn; viết kết luận của riêng bạn.
- Lưu trữ không được gắn thẻ: Ghi chú không thể tìm kiếm được là ghi chú không tồn tại.
- Không bao giờ mở lại ghi chú: Nếu không xem xét thường xuyên, hệ thống sẽ chết.
Thận trọng: Khi xử lý ghi chú AI, hãy ẩn danh các ghi chú chứa dữ liệu cá nhân nhạy cảm (tên, sức khỏe, tài chính). Kho lưu trữ cá nhân của bạn bao gồm các phần bạn đã dán vào máy chủ của bên thứ ba vào một ngày nào đó — hãy biết bạn đặt những gì ở đâu.
Tóm lại
- Vấn đề không phải là không ghi chép, mà là ở chỗ ghi chú vẫn chết; AI biến chúng thành thông tin có thể tái sử dụng.
- Đầu tiên thu thập dữ liệu thô, sau đó cấu trúc và chắt lọc bằng AI; làm chậm thời điểm chụp.
- Biên bản cuộc họp = Quyết định + Hành động + Câu hỏi mở; ghi chú đọc = Luận án + hỗ trợ + kết luận của riêng tôi.
- Hạn chế AI “chỉ dùng nội dung trong văn bản, không bịa đặt”; Đừng để nó biến điều không chắc chắn thành điều chắc chắn.
- Hãy để AI thực hiện việc chắt lọc, còn bạn viết suy luận - quá trình học tập diễn ra khi bạn tự xử lý thông tin.
Nhiệm vụ ứng dụng
Lấy một ghi chú cuộc họp thô (không có dữ liệu nhạy cảm) và cấu trúc nó theo mẫu đầu tiên. So sánh từng dòng “quyết định” trong đầu ra với ghi chú ban đầu để xem liệu AI đã chuyển đổi điều không chắc chắn thành điều chắc chắn hay chưa. Sau đó tóm tắt 5 ghi chú đọc cuối cùng với mẫu thứ tư và rút ra mối quan hệ giữa chúng; Thêm bước tiếp theo của riêng bạn.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi ghi lại ghi chú ở dạng thô, sau đó xử lý bằng AI.
- [ ] Tôi đã đưa ra ràng buộc cho AI là "chỉ sử dụng những gì có trong văn bản".
- [ ] Tôi xác nhận rằng độ phân giải khớp với bản gốc.
- [ ] Tôi đã đưa ra kết luận của riêng mình cho chính mình chứ không phải cho AI.
- [ ] Tôi đã gắn thẻ các ghi chú và làm cho chúng có thể tìm kiếm được.
- [ ] Tôi đã ẩn danh các ghi chú có chứa dữ liệu nhạy cảm.