2025 年 4 月末的时候，我将本博客的《请不要对我发动量子波动速读》投稿至少数派并获编辑推荐。此文在少数派引起了一些争议，为澄清文章内容，我在发稿后撰写了这篇读者通信。

各位好，我是这篇文章的作者螺丝。非常感谢少数派编辑参与到这篇文章的创作中，并将本文推荐到首页。

这篇文章原本的标题的确是有些晦涩。我一直都很不擅长给起标题和起名字，如果你看过我的博客，就会发现各种抽象的标题张牙舞爪。相信编辑在修这篇文章的时候也费了一些脑筋，而通过这几次编辑的调整，给本文提供了一种新的视角和可能性。我看到了专业文字工作者和业余科普写手之间的差距，学习到了很多，在这里请允许我再次表示感谢。不过，毕竟编辑并不是我本人，在对文章标题进行调整时，一定会创造出一些模糊的空间，所以在这里作为作者，我觉得我有义务作出一些解释。

写作动机

本文原始标题是《请不要对我发动量子波动速读》，其写作目的是驳斥本人作品评论区内的「Zero Effort Reading」，也就是「太长不想看，又想快速知道内容是什么」，于是就用 AI 过一遍，然后把内容往评论区一贴的行为。原文被分割成了两节讨论，分别是「Why not」为什么「Zero Effort Reading」不会帮助你增长见闻，为什么你不应该把这些内容贴在我的评论区里；以及「Why」什么时候 AI 辅助阅读能够对你起到帮助。

你应当认同，作者有义务维护内容的阅读体验。而作为文章内容的延伸，我认为评论区亦是阅读体验的一部分。我之所以写这篇内容，是为了对「Zero Effort 阅读笔记」这种破坏内容完整性和阅读体验的行为作出回应，是为了履行作者的责任。

我的创作本意并非驳斥所有 AI 辅助阅读，我也无意、没有立场、没有权利指责你怎么读文章——那是你家的事，你爱咋读咋读，我管不着。

对读者的回复

在澄清写作动机后，我想简要回复一些大宗的观点。

科研

关于 AI 总结对科研工作者的帮助，如果你认同读论文不能只读摘要，那么你也应当认同读 AI 总结不等于读完一篇论文。无论是写论文的时候想引用一个观点，还是准备报告、做论文综述，完整读完、理解每一篇引文都是科研工作者必须要做的事情。我个人并不反对用大语言模型总结论文，但是这要建立在你已经通读完整篇论文之后，能提出明确问题的基础上。

我也理解对于刚入门科研的大学生，对一篇文章提出好问题，或者单纯提出一个问题都有困难，也有一些学生，干脆读不懂论文的写作思路和逻辑链条构建的方法。这个时候大语言模型可以提供很好的帮助，就这一问题我曾在《当患有 ADHD 的工程师坐上了名为人工智能的四驱赛博轮椅》一文中阐述过相关的方法论，如果你感兴趣的话可以读一读。同样的方法论也适用于刚踏入某一个科研领域的研究者，他们通常需要通过「Binge Reading」的方式通读完该领域的所有论文。自己徒手整理笔记会是一件很低效的事，交给大语言模型整理的确是一个好的做法。

但在这里，我需要再次强调：这一切的方法论都建立在你需要亲自通读文章的基础上。

阅读低质量内容

如果一个人文笔差到你根本读不懂它在讲什么，那么大概率这作者也不知道自己想要说什么，脑子里面只有一个「Vibe」。我个人认为这种内容是不值得花时间阅读的，甚至不值得花时间用服务去总结它。因为哪怕是大语言模型，也只能通过这些「Vibe」对作者做一些揣测，这已经无异于用模型写一篇新的文章了。

这个时候问题就变成了：你需要读一篇由 AI 主笔写出来的文章么？我觉得大多数情况下答案是「不需要」。

至于少数情况，则是你提出了明确问题，AI 帮你「Deep Research」出了一篇「你要用的东西」，你拿着去处理「要干的活」。

张贴 AI 总结或意图张贴 AI 总结

丢雷老哞。

对读者的建议

非常感谢大家愿意花时间撰写评论，我相信各位读者是抱着想要与作者对话的心态撰写文字的。不过既然写了，我还是鼓励一部分读者把自己的想法整理清楚再贴出来，这样我进行回复的时候可以更有针对性，而不必花上许久推测你脑子里的「Vibe」究竟为何。

毕竟：

「打字已经挺累了，光明磊落一点不好吗？」

——PlatyHsu