AI 時代建立筆記系統的關鍵是「任務／經驗」而非「資料／知識」
先釐清真正要完成的任務，捕捉個人經驗，建立自己的工作流程，培養規劃、判斷、解決問題能力。
什麼是「任務 / 經驗」，和「資料 / 知識」有什麼差別呢？
AI 可以做到的資料整理，與人可以做到的任務判斷：
很久以前，當我想要開始養成健康生活習慣，我會大量收集各種相關資料，花時間為這些資料做分類，想像自己似乎架構了一套健康知識系統。
但很多時候，會變成只是一個「堆積很多資料」，花費時間整理，卻不一定好用、有用的系統。
而在現在的 AI 時代，當我在實踐過程中需要參考資料，在 ChatGPT 的 Deep Research （或單純利用 AI Search ）一問，往往就有「根據我的需求」整理好的資料內容。
以前我們可能要自己手動花不少時間，做各種資料摘要與整合，才能有一篇符合自己需求的「資料筆記」。
但是現在，如果有正確的提問（ Prompt ），加上有效的 AI 模型與工具，在需要時，我們立刻就能獲得有效的資料筆記。
P.S. 但要有正確的提問，常常關乎我們對任務的判斷、經驗的累積。
而 AI 無法直接代勞的，是我們要把這個「資料 / 知識」用在什麼真正的「任務」上，並且會產生什麼我個人的「經驗」。
例如下面是我現在會寫的真實筆記：
- 「資料 / 知識」
- 我不再花很多時間去收集、擷取各種相關參考資料。
- 甚至我閱讀 AI 整理的資料，理解後，不一定要把所有資料都放到筆記。
- 我在一邊閱讀時，一邊思考一個關鍵問題：這個資料，要用在我的哪一個任務上？
- 「任務 / 經驗」
- 我打開任務筆記，思考在任務筆記的哪一個步驟會用到這個資料？
- 然後，我把資料直接轉化成我的具體行動步驟，這些才是我寫入筆記的內容。
- 接著，在這個任務執行過程中，我在筆記添加個人的經驗，調整更適合自己的作法與順序。
AI 能快速幫我整理大量資料，但不能幫我決定哪個資訊對我有用，也無法取代我在任務執行中的經驗與調整。
我不會擔心參考資料「準備、整理得不夠」，因為 AI 工具有很多方法可以快速、有效地建構出參考資料系統，還能在 AI 生成過程變客製化成我需要的內容。（延伸閱讀：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程）
以前，我們覺得自己沒有先慢慢建立個人資料、知識系統，好像什麼都做不了？
但在 AI 其實就像是一個可以客製化的知識管理系統後，我可以把更多時間花在下面這些更重要的問題上：
- 我要如何執行？
- 對我產生什麼幫助？
- 在我的個人特質上有什麼需要調整的地方？
- 怎麼建立起屬於我專屬的工作（生活）流程？
而這些問題，就是我現在要寫入「任務 / 經驗」筆記中的內容。（延伸閱讀：執行優先於整理，不要憑空設計系統：以我的防彈筆記法實踐為例）
所以在三年多前提出「防彈筆記法」時，我就已經強調以任務筆記為核心，會建構更有效的個人第二大腦系統，到了 AI 時代，這個想法依然不變，甚至變得更有效。
下面，讓我們來看看一些對比例子。
建立休閒任務筆記，而不是感興趣的休閒資料：
最近在一個企業中分享「防彈筆記法」，有學員提了一個問題：「Esor你的筆記系統看起來好認真，那如果休息時間想要放鬆休閒一下怎麼辦？」
我當下立刻搜尋「閱讀」兩個字，兩秒鐘在筆記系統中找到一則「養成閱讀習慣」的「任務筆記」，打開這則筆記，可以看到一個待辦清單，關於最近我有興趣讀讀看的日本推理小說，於是我立刻會知道這是空檔時間可以買來閱讀的首選。
當我想放鬆休息時，我會搜尋閱讀、遊戲、運動這類任務關鍵字，找到當下感興趣的任務筆記，裡面就會有類似下面這樣的待辦清單，可以引導我立刻去做自己感興趣的事情。
我「沒有」在筆記系統「花時間」建立「書櫃」，然後把各種好像有點意思的書籍資料放進去，架構一個很漂亮的書籍整理系統。
這樣的書櫃或許吸睛，但大多數的資料其實跟自己真正的工作、生活無關。
所以我的方法是，建立一則簡單的「閱讀習慣任務筆記」，然後幾個簡單的待辦清單，把我下個階段想讀讀看的書列上待辦清單，把最近讀完正在驗證中的書列上待辦清單。
事實上，剛好我最近忽然有點想讀日本推理小說，於是我就問了 AI ，有沒有推薦的、新時代的本格推理選擇， AI 給了我一些書單，但我沒有擷取完整資料（因為覺得不需要），我就只是把其中自己感興趣的題目，列入「閱讀任務筆記」的待辦清單而已。
這比架構一個個人書櫃資料庫更節省時間，卻比擁有一個書櫃，更能在我可利用的空檔時間，引導我立刻開啟感興趣的閱讀任務。
任務學習筆記，而不是一本書的重點學習筆記：
我的閱讀任務筆記中還有一個「驗證方法」待辦清單，列出我近期讀完的書，我正在不同任務中驗證書中所學，產生屬於我自己真正的經驗。
我也在嘗試一種新方法，不做傳統的閱讀重點整理筆記，而是直接在閱讀過程轉化出任務，把自己想要嘗試的行動、產生的經驗，乃至真正需要參考的書中重點，整理在「任務筆記」中，而不是在某一本書的筆記裡。（延伸閱讀：個人知識管理的時間平衡技巧，忙碌中我如何維持高效率輸入輸出？）
之前我分享過這個案例，在閱讀時的「資料型筆記整理」用 AI 輔助完成（參考：用 ChatGPT 陪我讀英文原文書：5 個強化學習、筆記整理到行動轉化的 AI 技巧）。
於是我可以把更多精力、腦力花在思考：「怎麼把學到的，對應到真正的任務上」。
我手動做筆記的時間，是花在寫出上面的「任務筆記」，而不是下圖這樣 AI 也可以整理得很好的資料、知識重點整理筆記。
NotebookLM 是很棒的 AI 資料庫筆記，但取代不了人的任務第二大腦筆記：
像是很紅的 Google NotebookLM ，號稱 AI 筆記，我也覺得很好用，但是他能取代的，正是前面的「資料／知識」整理型的第二大腦，卻無法取代我們的「任務／經驗」第二大腦。
參考：
這有什麼差別呢？
例如，我把 Tesla 電動車的操作手冊、相關教學影音內容，上傳到一個 NotebookLM ，建立起一個 AI 筆記資料庫，我可以在上面隨時問各種功能問題（例如自動輔助駕駛怎麼操作？），他就像客服一樣，立刻給我來自說明書與參考資料中的相關內容整理。
所以，我自己的筆記中，不需要再自己去整理那些「只是來自參考資料」的內容。
但是，當我自己開始使用自動輔助駕駛後，我產生屬於我的經驗，適合我的操作方法，這些才是我會寫在「任務筆記」中的內容。
你可以看到這些內容跟說明書不一樣，跟參考資料不一樣，但卻是我自己慢慢累積出來的，屬於我的最佳操作流程，以及那些參考資料不會告訴我、沒辦法告訴我的真實感受。
NotebookLM 有辦法產生上面的任務經驗筆記嗎？應該沒辦法，因為他的 AI 限定於「從參考資料庫」來生成內容，這就像 ChatGPT 就算可以網路搜尋、深度研究，甚至進行一些 AI 的突發奇想，但其實也是限定在已經有的參考資料上。
可是，每一個人都是有不同感受、不同喜好的個體，所以我們會決定自己的任務要如何執行，會產生跟大多數人很像但又有點不一樣的經驗，這些，才是我們每一個人自己的任務筆記要整理的內容。
筆記的核心：連結我的任務，開始累積行動的經驗
之前我在「我用 NotebookLM 搭建 AI 稍後閱讀、學習輸出工作流，操作教學與延伸應用」這篇文章中，分享我自己利用 AI 搭建稍後閱讀流程的方法。
AI 可以幫助我翻譯、摘要、整理重點架構，甚至在深入閱讀後進行衍伸補充、思考。
但是，有一個做筆記最關鍵的問題，我依然要自己來，但也是人最值得花時間去想的問題：「這個資料、知識、想法，我要用在哪一個任務上？」
例如，我用 NotebookLM 快速整理了很多 Huberman Lab YouTube 影片，找到了幾則我個人更感興趣的主題，深入的理解了 Huberman 分享的知識與方法。但這個過程不是我筆記的重點，真正的重點是我會不斷反問自己：「這個有趣的、有用的知識，我要用在接下來什麼任務上？」
其中有一個例子是，看到 Huberman 推薦的 NSDR （非睡眠深度休息）方法後，我靈機一動，覺得可以寫入目前正在進行的新書《高效職場生存法圖解》，但不是單純整理資料寫進去，而是在自己的職場工作環境實踐看看，把經驗累積調整後，分享適合職場工作者的做法。
於是，我撰寫的不是資料整理筆記，而是去修改我的任務筆記，讓這個資料，可以與我的真正任務作連結。
然後在啟動的任務筆記中，我不是去整理 Huberman 的知識架構，而是開始累積自己實踐過程中的疑惑？調整？等等具體經驗，並開始轉化出我的操作流程。
在 AI 時代作筆記，我們可以更多的放下對資料整理的需求，更專注在對如何變成任務的思考上。AI 幫我解放了輸入的效率，讓我有更多時間專注在「我自己實際要做什麼」的輸出。
在 AI 持續進步的情況下，我相信資料型第二大腦會愈來愈不需要，尤其如果我們做的「只是整理他人資料」的第二大腦，即使做得再漂亮，也可能沒有 AI 幾分鐘處理後得到的更新、更詳細、更深入。
但這不是我們放棄思考，反而是我們獲得了更多時間，可以把思考放回自己身上，不要再過度煩惱輸入，而是專心在執行每個人獨一無二的產出上，並在後面這個輸出的過程做筆記，累積出自己的「任務／經驗」第二大腦。
因為當愈來愈多工作可以透過跟 AI 溝通，讓 AI 助理完成有效內容草稿時，這個「溝通」需要的，正是我們累積出來對任務的判斷、對更好的工作流程的經驗。
AI 不會讓筆記失去價值，反而讓作筆記可以更專注、更有力量。推薦這篇文章給平常喜歡用 Notion、Obsidian、 Heptabase、 Evernote 寫筆記，卻感到整理系統有點無力的朋友們，幫你「找回做筆記的理由」。
延伸閱讀：
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- 2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》
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- 著作：《防彈筆記法》
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