這個問題我一直很感興趣，身為曾經非常愛看書，現在非常愛買書的人，我肯定是還相信閱讀書籍有它的價值。只是我過去也搞不清楚我這份相信只是出於習慣或是情懷，而非真的邏輯推演出來的。但最近我覺得我想得比較通一點。
首先我先把層級拉高一點，讀書把它泛化的講就是閱讀人寫的內容，本質上跟你看霸總小說，還有看每日頭條都差不多。文字的出現一開始是為了功能性記錄知識，而後再變成思想的載體。閱讀一篇內容就是在大腦內跟作者本人對話，看他想說什麼？怎麼說？讀者會在腦內誕生出疑問或是吸收的快感。人之所以閱讀就是為了吸取自己從未獲得的資訊或是觀點，但是沒那麼多時間跟別人請教，所以閱讀。而作者也沒那麼多時間教人，所以寫成書。而在發展了幾千年後誕生了一個強大競爭者——AI 寫的內容。接下來檢視的一個大前提是，如果今天 AI 寫的內容我認為可以跟人類寫的達到一樣甚至超越的價值，我就會認定這部分的閱讀被 AI 取代了。
閱讀人寫的內容分成幾類，我們可以來看看 AI 對個別的影響。首先是體驗型閱讀，也就是去看哈利波特、繪本、三國演義、網路言情小說等等，這些閱讀本身即是目的，讀者注重的就是在字裡行間感受到的情緒、故事氛圍、感官刺激。這部分你讓 AI 去幫你讀就一點意義也沒有了。除非你就是捨棄了閱讀體驗只想知道這本小說在講啥，那就另當別論。總之我認為體驗型的閱讀肯定是不會被 AI 取代的，人不會因為 AI 能跟你說 100 首歌的樂理就不聽音樂，也不會因為 AI 會分析比賽就不進場看球，體驗本身即是目的。
再來就是功能型閱讀，就是你去閱讀是為了吸收學習你感興趣或是需要的知識。我又把它分成兩類：一種是閱讀資訊，也就是你想知道實然面、一個主題的具體事實。今天國際發生的新聞、居家裝潢竅門、好習慣養成新法、東京旅遊資訊。這些以資訊吸收為主的閱讀我認為是 AI 現階段最厲害的地方。因為沒有經過人的思想經手的純資訊，多數放諸四海皆準，即使有落差也會有一個清楚判斷的準則，所以大語言模型在抓取這些資訊時，肯定會有一個最高機率出現且大致正確的版本。而且 AI 可以超越不同人為你整理的資訊，一次給你滿出來的資訊。因此這部分絕對是可以被 AI 取代甚至超越的。當然也存在例外，例如人買一本旅遊書不單純是為了資訊，而是喜歡圖文並茂、插圖、編排方式，那就是體驗型閱讀，另當別論。
第二種是閱讀思想理論，例如宇宙大爆炸的起源、工業革命為何發生？動植物命名學、商業創新的兩難等等書籍，它不只提供你知識，也提供你思想論述。何謂思想？人的有架構的想法都叫思想，把腦袋裡想的有邏輯、有論據地表達出來就叫思想論述。這類書籍通常都帶有明確的問題意識，是作者先將資訊消化後產生好奇，進而去思考而成的理論，而寫書則是作者解釋他這個理論的思考過程。這類閱讀能不能被 AI 取代呢？我其實認為將來高機率可以甚至超越，但有一個最重要的部分是不能的，也就是問題意識。AI 可以告訴你作者怎麼想？以及他為何這麼想？用了什麼證據？但是它本人並不具備問題意識跟好奇心。大語言模型的底層邏輯是根據它擁有的海量資料去預判不同詞組並列或接連出現的機率，而它的根據就是人類留下來的各種聲音，合理的想總有大部分是噪音。所以就算要它幫你想問題，也是過去的人想的問題、過去的人好奇的事情。而你自己關心的地方肯定跟他人不盡相同，而且高機率出現的答案通常也高機率是最平庸廉價的答案，全倚仗 AI ，全人類的認知大概就會在一個上限內打轉。自己閱讀長篇大論，自己跟作者交相詰問，從中長出自己的觀點，才是看思想理論書最核心的價值。尤其當未來大部分人都會無條件接受 AI 提供他們的平庸答案成為標準品後，還持續在產生自己論述的人會顯得更出類拔萃。且即便 AI 能將 500 頁的大部頭書變成五頁 PDF ，但那是省略了非常多細部脈絡的大框架。根據我的閱讀經驗，我很多的靈感、想法激盪都可能是在某一句話、某一個小證據。長期只相信終點而未探索路徑，會錯失很多思考迸發的機會。當然 AI 還是能成為一大助力，因為現在要啃完一本書的時間成本太大了，人終其一生能看的書有限，AI 可以幫助人輕鬆打破這個限制。
總結來說，我認為未來人閱讀的型態會是以下模式：資訊型的閱讀完全可以在語言模型中實踐，設定幾個自動化任務，根據你想了解的主題，每日準時汲取新知。至於理論型的閱讀，可以精讀兩三本書（這也是過去一般人的上限，如果一個主題能精讀三本書，認知程度應該能超越 90% 的人），至於其他幾十本的內容，可以單純獲取作者的論述本身，當成精讀那兩三本時的思考材料。而且 AI 提供了以往非常難取得的閱讀資源：互動性。你可以對內容提議，極度聰明的對象也會跟你來回交流討論，優化自己提問的能力，並且讓好的問題能夠帶出好的答案，再進而去淬煉出更好的問題。未來找答案還是很重要，但是已經不需要人去做了，而怎麼讓 AI 找更好的答案則來自於問最好的問題，而現代問問題的訓練，就是去親自閱讀理論書籍，然後跟 AI 討論。
註：有些人可能會說大語言模型也可以做出創新的答案，並非只會人云亦云。但我認為那並非真正的創新。那是一個模型的機率參數調節機制，你把溫度調低時模型會選機率最高的字詞組合（較保守），但如果你調高，模型就會「刻意」去抓取看似八竿子打不著的組合，看起來很創新實則就是硬拉關係，這也是為啥 AI 會吐出一些你沒看過的字詞，然後誤以為它在創意思考。這種創新在幫狗狗取新名字，或是想行銷活動的名稱還有用，但是要能帶出新的、從來沒有人思考過的問題，則毫無用處。
註：其實我相信很多人會想現在還需要讀書就是因為書要錢買，網路上下載不到。但其實我認為不久的將來一定會出現類似 AI 電子書店的模式了。現在人都被資訊炸爛了，需要花時間肯的書籍銷量肯定會下降且已經在大幅下降了。創作者也是要謀生，一定會有相對應時代演變的新模式出現。
