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我从小算是一类「爱写点东西的人」，这样的爱好和习惯，也让我在大学毕业后进入到以文字为生的职业，这十几年时间，我也见证了纸媒的黄昏、网络媒体的崛起以及一度火热的自媒体创业热潮。
高强度的文字创造、处理成为我的工作日常，这些经历当然不能保障我所写下的字符足够好，但这样的工作经历与体验让我有机会思考一件事情：抛开任何工作方面的需求，一个人写点东西的过程到底意味着什么？
这个命题足够宏大，我相信每个人都会有自己的答案，就我的感受来说，写的过程无外乎两个方面：
记忆：通过把某件事情写下来，增强记忆；思考：把自己对某件事情的思考写下来；在此基础之上，才会出现发布、分享等后续动作。这其中，「思考」无疑是重中之重，增强的「记忆」是为了更好「思考」，而清晰思考之后的文字/文本，也能在发布或分享之后获得更多阅读和关注。
从这个角度去看，作为一类「爱写点东西的人」，我——或者我们——需要更多加速、优化思考的工具或方法，从而尽快将自己的思考变成可读、可看的文本（当然也可以是其他形式）。
以电脑的写作环境为例，一般情况下，我们在电脑上写东西的过程离不开三类工具：
键盘输入法写作编辑器这三个工具的选择因人而异，很多作家推崇的编辑器 Scrivener[2] 并不适用于每个人；简体中文互联网状态下的输入法选择，又会出现「五笔党」、「全拼党」和「双拼党」的口水战；至于机械键盘，早已演变成一门深奥的「学问」，或者说是一个软硬件导购的生意。
但上述三个工具的确是提升思考转化的重要途径，段落感[3]强的青轴机械键盘能够让输入过程变得极度愉悦；带有优秀词库的输入法，可以最大限度缩短从大脑到文字之间的距离，语音输入[4]则更直接将语音表达变成文本；舒适的文本编辑器——比如适配 Markdown 语法的编辑器[5]——可以帮助写作者减少对于格式或样式的关注，只需关注文本内容即可……
如果说上述三个工具完成了写作的第一步，那么接下来，写作者还可以在诸如 Roam、Obsidian、Tiddlywiki 这类笔记工具里获取更多写下来的动力：
大量碎化化的内容可以通过双向链接[6]建立联系；Graphview[7] 等视觉化的链接呈现形式帮助写作者更好思考这些内容之间的联系基于 Block 或内容块的形式进一步实现不同内容的重新组合[8]；上述两个过程里，无论是键盘敲下的字符还是内容之间的各种联系，整个过程只有人类的参与，在一个可预见的未来，人工智能技术会进一步改变「写」的过程，比如在 Craft 这类笔记里，写作者已经可以给出一个主题，让应用里的人工智能写一篇文章了：
基于 GPT-3 的 ChatGPT（关于这个工具的详细介绍，可参见王树义老师的这篇入门分享[9]），也可以帮助写作者快速整理要点：
在过去十几年里，键盘与输入法解决了我快速写下来的难题，各类优秀的笔记工具帮我攻克高效写下去的困境，从现在开始，以 GPT-3 为代表的各类语言大模型，可能会给我——以及更多爱好写东西人——带来一次范式革新：
人类负责思考，写出关键词；语言大模型负责呈现这些思考，输出文本；人类校对这些输出的文本（或者，让另一个模型校对？）；未来三到五年，随着各类语言模型的普及，「写」会成为一件更没有门槛的事情，但这不意味着机器会替代人类，因为「写」只是结果，握有「思考」大权的人类，还是内容生产的「主人」。
参考资料[1]这里: https://iois.me/archives/14685.html
[2]Scrivener: https://www.literatureandlatte.com/scrivener/overview
[3]段落感: https://www.zhihu.com/question/40457294
[4]语音输入: https://support.apple.com/zh-tw/HT208343
[5]编辑器: https://sspai.com/post/41296
[6]双向链接: https://iois.me/product/note-taking-guide
[7]Graphview: https://help.obsidian.md/Plugins/Graph+view
[8]重新组合: https://iois.me/archives/11273.html
[9]入门分享: https://wshuyi.medium.com/ai-%E7%9C%9F%E8%A6%81%E6%88%90%E7%B2%BE%E4%BA%86-chatgpt-%E4%B8%8A%E6%89%8B%E4%BD%93%E9%AA%8C-65cc6518311f?source=social.tw
