人、AI、信息消费和生产

大多数情况下，

人们日常的行为是通过消费信息的应用。

实际上，人们行为可能是传播、消费、生产信息。

但传播和消费占据大头，而生产/创造新信息占比比较少。

但人工智能的加入之后，这个事情变得比较复杂了。

原先，我本以为只是相当于**内容载体这个维度改变了，**即多了 AI 种类的内容。

但实际上，还有一个维度有所改变了，那就是信息的消费和生产。

具体说：

• 信息消费：指在消费信息的过程中， 和 AI 一同参与，从而做内容的消化。具体例子如 AI 将文章转思维导图，AI 文章做总结、AI 根据内容回答、AI 做内容转化（如图片，网页） 等场景
• 信息生产：指在生成信息的过程中，和 AI 一同参与，从而做内容的生产。具体例子如 AI 生成文章大纲， AI 整理段落信息，AI 生成图片等场景。

有一些想法：

四个象限

但实际上，我们还可以叠加下“人的主动性/被动性”这个维度来看，

于是，我们就可以有下方这个四象限图

在“信息消费 / 信息生产”与“主动 / 被动”两个维度的交叉下，我们可以得到四个象限：

	信息消费	信息生产
主动	主动提问 AI 获取信息、主动搜索/归纳总结内容，并深化理解。	用户与 AI 协同创作，如撰写文章、设计、生成网页或可交互内容，主导创意表达，AI提供扩展和反馈。
被动	推荐算法刷内容、被动阅读、短视频沉浸式观看等，用户轻松浏览并探索新知识。	用户提供简单指令，AI自动化生成内容。

这种划分让我们更清晰地看到 AI 如何改变了原本以人为主的信息流动结构，以及我们具体消费/生产内容的场景。

象限没有好坏之分，只是不同场景下的具体选择。

可交互性 & 即时反馈

AI 的一个显著特点就是 可交互性和即时反馈能力。

在过去，信息往往是单向传递的（例如文章、视频），理解和反馈都需要由人来完成。而今天我们已经看到 信息 + AI，使得信息本身具备了“回应能力”——

• “和一篇文章对话”：通过 AI 实现实时问答、补充背景、生成摘要。
• “和多种形态互动”：一份内容信息，可以有不同的展示形式，文字可以转成图片，网页交互，视频。
• “和创作过程对话”：AI 能实时生成、修改你想表达的内容，并且不断迭代。

即时反馈 带来了“反馈带来的增益”。比如 AI 进行知识追问，反馈往往几秒钟就能返回，而这些反馈本身也成为了新的信息资源，加深你对内容的理解，让你有创作的新原料。

消费和生产的界限

在 AI 的参与下，“信息消费”和“信息生产”的界限变得模糊了。

• 信息消费时候：其实也在不断地产生新的输入和上下文（prompt、提问、互动行为），这些都是生产的一部分。
• 信息生产时候：可以借助 AI 辅助内容生成，背后其实在参考的是用户的需求和历史行为，也是一种“被动响应”的消费。

也就是说，信息的流动从过去的单向线性结构（生产者 → 消费者），变成了循环和互动的网状结构。

读过《信息简史》的朋友，可能也了解过信息在发展过程也是不断变化

• 信息传播速度：从书信、电报、电话到互联网的改动，信息传播的速度是不断地加快的。
• 信息获取方式：目前信息的获取也有订阅、搜索、社交媒体、推荐等多种获取方式，并且不同获取方式得到的信息量可能不同。
• 信息承载媒介：文字，语音，图片，长短中视频等目前也成了我们日常消费和传递的媒介，甚至 VR/AR 的媒介也在发展中，以及不同媒介所承载的信息不同。
• 信息生产方性质：早期内容平台完善的时候，也已经出现了 PGC， UGC 的说法了，而今天也加入了 AIGC 的概念。

而目前个人能比较有体感地感受到下方两点变化：

• 信息消费和生产：信息的消费和生产过程中加入了 AI 这个角色，并且根绝我们协作的角色，会有不同的协作场景和效果。
• 信息的可交互性和即时反馈：信息不再是一个静态的文本、图片、视频，而是能够支持对话的内容。我们与他的关系也许不再是单向的，而是双向的，以及 AIGC 的即时内容生成的效果，能够快速反馈，从而产生新的理解。

也许，十多年前的这个预言也在慢慢具像化了。