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置顶你关注什么你的思想就在哪里，所以我会收集一些具有独特视角的人，作为一个优质信息源的点，以后发现更多的就更新在这个帖子留言处作为自己的一个收藏夹。
According to the Stoics, your circle of control contains just one thing: YOUR MIND.
根据斯多噶派的观点，你能控制的范围只有一件事：你的心智
Andrew Wilkinson安德鲁·威尔金森 twitter.com
他是 Tiny Capital 的创始人兼首席执行官，一个长期持有并运营互联网公司的投资集团。他也是 MetaLab 的创始人，一个为客户如 Slack, Google, Uber 等设计和构建网页和移动应用的公司。
Oliur 奥留尔 twitter.com
他是一位设计师和创作者，他在自己的网站 oliur.com 上发布各种主题的内容，如金融、商业、自我发展等。他也在 YouTube 上拥有两个频道，一个是 Oliur Online，主要讲述赚钱和创业的话题；另一个是 Oliur / UltraLinx，主要讲述科技、设计和生活方式的话题。
Jack Butcher杰克·布彻 twitter.com
Jack Butcher是一位知名的创作者、企业家和数字营销专家。他最知名的作品是创立了Visualize Value，这是一个以简单而直观的图形展示商业原则和思维模式的品牌。Butcher的作品通常以黑白简洁的线条图形为特色，用以传达复杂概念和商业策略。
Sahil Lavingia萨希尔·拉文吉亚 twitter.com
他是 Gumroad 的创始人兼首席执行官，一个让创作者直接向观众出售产品的电子商务平台。他也是一位天使投资人、画家和作家，出版了《极简主义创业者》一书，讲述了如何用最少的资源和最大的影响力来创业。
James Clear詹姆斯·克莱尔 twitter.com
他是一位作家和演讲者，专注于习惯、决策和持续改进的话题。他是《原子习惯》一书的作者，这本书在全球销售了超过 1500 万册，并被翻译成了 50 多种语言。他还拥有一个受欢迎的 3-2-1 周报，每周向超过 200 万订阅者发送。
Naval 纳瓦尔 twitter.com
他是 AngelList 的联合创始人兼首席执行官，一个连接初创公司、投资者和求职者的平台。他也是一位知名的投资者、顾问和思想家，曾投资过 Twitter, Uber, Stripe 等公司，并在 Twitter 上分享过关于财富、幸福和哲学的见解。在中国出版了纳瓦尔宝典。
Paul Graham 保罗·格雷厄姆 twitter.com
他是 Y Combinator 的联合创始人之一，一个有影响力的创业加速器和种子资本公司。他也是一位程序员、作家和语言设计者，以 Lisp 方面的工作而闻名，并出版了几本编程书籍，如《关于 Lisp》、《ANSI 通用 Lisp》和《黑客与画家》等。
John O'Nolan 约翰·奥诺兰 twitter.com
他是 Ghost 的创始人，一个开源的内容管理系统和博客平台。他也是一位数字游民和技术创业者，曾在世界各地旅行和工作，并在自己的网站 rediverge.com 上分享他的经历和见解。
Jon Yongfook 乔恩·永福 twitter.com
他是 Bannerbear 的创始人，一个提供图像和视频生成 API 的服务。他也是一位设计师和程序员，曾为多个互联网项目工作，并在自己的网站 yongfook.com 上发布他的作品和想法。
Joel Gascoigne 乔尔·加斯科因 twitter.com
他是 Buffer 的联合创始人兼首席执行官，一个提供社交媒体管理软件的公司。他也是一位风险投资家，曾投资过多个初创公司，并在自己的网站 joel.is 上写过一些关于创业、远程工作和生活的文章。
Pieter Levels 彼得·莱弗斯 twitter.com
是一个自学成才的程序员和数字游民，他创造了多个成功的互联网项目，如 Nomad List（一个评价全球最适合数字游民生活的城市的网站）、Remote OK（一个提供远程工作机会的网站）等。他也是一位作家，出版了《MAKE》一书，讲述了他如何用最少的资源和最大的自由来创造价值。
David Perell 大卫佩雷尔 twitter.com
他是一位作家和播客主持人，专注于写作、教育和互联网公民的话题。他也是 Write of Passage 的创始人，一个提供在线写作课程和社区的平台。他在自己的网站 perell.com 上发布了许多深刻而有趣的文章，并在 Twitter 上拥有超过 20 万的粉丝。
Joel Hooks 乔尔·胡克斯 joelhooks.com
他是一位开发者倡导者和 egghead.io 的合伙人，一个提供高质量的编程视频教程的网站。他也是一位数字园丁，他在自己的网站 joelhooks.com 上记录了他对于教学、技术和网络的思考和探索。他还主持了 The North Star Podcast，一个与各行各业的人物进行广泛对话的节目。
Morgan Housel 摩根豪塞尔 twitter.com
摩根豪塞尔是一位作家和投资者，他的书《金钱心理学》在全球畅销，并被翻译成了 53 种语言。他也是 Collaborative Fund 的合伙人，一个专注于支持有创新和社会影响力的初创公司的投资机构。他在自己的网站 morganhousel.com 上发布了许多关于金融、经济和心理学的文章，并在 Twitter 上拥有超过 50 万的粉丝。
Nassim Nicholas Taleb 纳西姆·尼古拉斯·塔勒布 twitter.com
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布是一位黎巴嫩裔美国人，他是一位作家、数理统计学家、前期权交易员、风险分析师和警句作家，他的作品涉及随机性、概率和不确定性的问题。于2001年至2018年出版（其中最著名的是《黑天鹅》和《反脆弱》）。他曾在多所大学任教，自2008年9月起担任纽约大学坦登工程学院的风险工程杰出教授。1他还是《风险与决策分析》期刊的联合主编，自2014年9月起担任该职。1 他还是一位金融实践者、对冲基金经理和衍生品交易员，并且目前被列为 Universa Inestments 的科学顾问。
Tim Ferriss 蒂姆·费里斯 twitter.com
纽约时报/华尔街日报排名第一的 5 本畅销书的作者、早期投资者 ( angel.co )、Tim Ferriss Show 播客（超过 9 亿次下载）、 saiseifoundation.org 的创始人
Lex Fridman 莱克斯·弗里德曼 twitter.com
莱克斯·弗里德曼播客的主持人。对机器人和人类感兴趣。
Andrew D. Huberman 安德鲁·休伯曼 twitter.com
斯坦福大学医学院神经生物学和眼科教授 • Huberman 实验室播客主持人 • 专注于科学与健康研究及公共教育
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Andrew Wilkinson安德鲁·威尔金森 twitter.com
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Oliur 奥留尔 twitter.com
他是一位设计师和创作者，他在自己的网站 oliur.com 上发布各种主题的内容，如金融、商业、自我发展等。他也在 YouTube 上拥有两个频道，一个是 Oliur Online，主要讲述赚钱和创业的话题；另一个是 Oliur / UltraLinx，主要讲述科技、设计和生活方式的话题。
Jack Butcher杰克·布彻 twitter.com
Jack Butcher是一位知名的创作者、企业家和数字营销专家。他最知名的作品是创立了Visualize Value，这是一个以简单而直观的图形展示商业原则和思维模式的品牌。Butcher的作品通常以黑白简洁的线条图形为特色，用以传达复杂概念和商业策略。
Sahil Lavingia萨希尔·拉文吉亚 twitter.com
他是 Gumroad 的创始人兼首席执行官，一个让创作者直接向观众出售产品的电子商务平台。他也是一位天使投资人、画家和作家，出版了《极简主义创业者》一书，讲述了如何用最少的资源和最大的影响力来创业。
James Clear詹姆斯·克莱尔 twitter.com
他是一位作家和演讲者，专注于习惯、决策和持续改进的话题。他是《原子习惯》一书的作者，这本书在全球销售了超过 1500 万册，并被翻译成了 50 多种语言。他还拥有一个受欢迎的 3-2-1 周报，每周向超过 200 万订阅者发送。
Naval 纳瓦尔 twitter.com
他是 AngelList 的联合创始人兼首席执行官，一个连接初创公司、投资者和求职者的平台。他也是一位知名的投资者、顾问和思想家，曾投资过 Twitter, Uber, Stripe 等公司，并在 Twitter 上分享过关于财富、幸福和哲学的见解。在中国出版了纳瓦尔宝典。
Paul Graham 保罗·格雷厄姆 twitter.com
他是 Y Combinator 的联合创始人之一，一个有影响力的创业加速器和种子资本公司。他也是一位程序员、作家和语言设计者，以 Lisp 方面的工作而闻名，并出版了几本编程书籍，如《关于 Lisp》、《ANSI 通用 Lisp》和《黑客与画家》等。
John O'Nolan 约翰·奥诺兰 twitter.com
他是 Ghost 的创始人，一个开源的内容管理系统和博客平台。他也是一位数字游民和技术创业者，曾在世界各地旅行和工作，并在自己的网站 rediverge.com 上分享他的经历和见解。
Jon Yongfook 乔恩·永福 twitter.com
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Joel Gascoigne 乔尔·加斯科因 twitter.com
他是 Buffer 的联合创始人兼首席执行官，一个提供社交媒体管理软件的公司。他也是一位风险投资家，曾投资过多个初创公司，并在自己的网站 joel.is 上写过一些关于创业、远程工作和生活的文章。
Pieter Levels 彼得·莱弗斯 twitter.com
是一个自学成才的程序员和数字游民，他创造了多个成功的互联网项目，如 Nomad List（一个评价全球最适合数字游民生活的城市的网站）、Remote OK（一个提供远程工作机会的网站）等。他也是一位作家，出版了《MAKE》一书，讲述了他如何用最少的资源和最大的自由来创造价值。
David Perell 大卫佩雷尔 twitter.com
他是一位作家和播客主持人，专注于写作、教育和互联网公民的话题。他也是 Write of Passage 的创始人，一个提供在线写作课程和社区的平台。他在自己的网站 perell.com 上发布了许多深刻而有趣的文章，并在 Twitter 上拥有超过 20 万的粉丝。
Joel Hooks 乔尔·胡克斯 joelhooks.com
他是一位开发者倡导者和 egghead.io 的合伙人，一个提供高质量的编程视频教程的网站。他也是一位数字园丁，他在自己的网站 joelhooks.com 上记录了他对于教学、技术和网络的思考和探索。他还主持了 The North Star Podcast，一个与各行各业的人物进行广泛对话的节目。
Morgan Housel 摩根豪塞尔 twitter.com
摩根豪塞尔是一位作家和投资者，他的书《金钱心理学》在全球畅销，并被翻译成了 53 种语言。他也是 Collaborative Fund 的合伙人，一个专注于支持有创新和社会影响力的初创公司的投资机构。他在自己的网站 morganhousel.com 上发布了许多关于金融、经济和心理学的文章，并在 Twitter 上拥有超过 50 万的粉丝。
Nassim Nicholas Taleb 纳西姆·尼古拉斯·塔勒布 twitter.com
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布是一位黎巴嫩裔美国人，他是一位作家、数理统计学家、前期权交易员、风险分析师和警句作家，他的作品涉及随机性、概率和不确定性的问题。于2001年至2018年出版（其中最著名的是《黑天鹅》和《反脆弱》）。他曾在多所大学任教，自2008年9月起担任纽约大学坦登工程学院的风险工程杰出教授。1他还是《风险与决策分析》期刊的联合主编，自2014年9月起担任该职。1 他还是一位金融实践者、对冲基金经理和衍生品交易员，并且目前被列为 Universa Inestments 的科学顾问。
Tim Ferriss 蒂姆·费里斯 twitter.com
纽约时报/华尔街日报排名第一的 5 本畅销书的作者、早期投资者 ( angel.co )、Tim Ferriss Show 播客（超过 9 亿次下载）、 saiseifoundation.org 的创始人
Lex Fridman 莱克斯·弗里德曼 twitter.com
莱克斯·弗里德曼播客的主持人。对机器人和人类感兴趣。
Andrew D. Huberman 安德鲁·休伯曼 twitter.com
斯坦福大学医学院神经生物学和眼科教授 • Huberman 实验室播客主持人 • 专注于科学与健康研究及公共教育
215 30104
知识和知识的堆砌是有区别的，塞涅卡谈论图书馆拥有者时，如此说道。
什么是知识？
我没有答案，但我想说：知识就是提出令人产生满足感同时没有标准答案的问题。
作曲家赫尔伯特•布吕恩①曾提出“合理的问题”这一概念。他说：“一个合理的问题是没有标准答案的。”
这是对文学的一种定义。
什么是知识？
我没有答案，但我想说：知识就是提出令人产生满足感同时没有标准答案的问题。
作曲家赫尔伯特•布吕恩①曾提出“合理的问题”这一概念。他说：“一个合理的问题是没有标准答案的。”
这是对文学的一种定义。
2 10
品味是必须学习的，甚至包括对食物的品味。
这是个很好的例子。我们必须学习品尝美味，而美味在墨西哥可能是烤蝗虫，在柏林则是咖喱肠。从意识觉醒那一刻起，我们对品味的感知就已存在，即使它的色调在人生历程中不断变化
这是个很好的例子。我们必须学习品尝美味，而美味在墨西哥可能是烤蝗虫，在柏林则是咖喱肠。从意识觉醒那一刻起，我们对品味的感知就已存在，即使它的色调在人生历程中不断变化
5 00
在许多人看来，这似乎是一个爆论，或者说还是一个标题党，不过实际上其实我这么说是有理由的。
在十七世纪左右，书籍数量激增导致图书馆规模扩大，如蒙田的千册藏书与孟德斯鸠的三千余册，反映出信息过载的挑战。塞内加（Seneca）还嘲笑过那些藏书多于自己所能阅读数量的人，并建议专注于少数经过考验的作者。
直到18 世纪，针对书籍数量过剩的应对之策是，专注于对一小部分经典书籍进行深入且反复的阅读。在后来的时期发展出了很多阅读的方法和笔记的方法。
所以笔记依然流行，做笔记显然也是一项非常耗时的活动，而且是阅读的一个方面，对于这个方面捷径会特别有帮助。一个捷径是依赖别人做的笔记，无论是为此雇佣的抄写员所做的笔记，还是那些印刷辅助资料的作者或编纂者所做的笔记，这些资料提供的正是人们自己可能会做的那种笔记，特别是摘要、通用手册或文选。
如今AI可以扮演这些角色，辅助人类去阅读，不过你依然需要自己去阅读一些真正优质的书籍。因为，每读一本好书，都是你与这本书的良缘，每读一本烂书，都是孽缘。所以如果遇到好书那就亲自阅读且反复阅读吧。
其实我们一直被迫信息过载，哪怕是我们国家在信息稀缺的时候，其实信息也在不停的增墒，我们的信息源飞速发展，哪怕在我小时候其实书不多，但还有各种渠道可以获取信息，比如我最爱去的图书馆。
当你进去之后你仿佛置身于一个巨大的信息池中，像是你被淹没在里面。但你依然有选择权，你没有被推送信息，你是在挑选它们。
而如今我们被各种渠道的信息主送轰炸，短视频，短剧，算法推荐的文章等等。我们似乎比以前的人类更过载。毕竟在以前其实，是可以选择是否被信息过载，而我们如今完全无法控制它们。因为你置身于这样的时代和环境中。
除非你可以离开这个“地球”像梭罗一样，拎着一把手斧来到一处密林湖边，搭建了一座小木屋，然后在那里离群索居的待了两年的时间，自给自足，闲暇的时候发发呆、写写文章。
但毕竟这并不是一个普通人会去做的选择，哪怕你可选择了这样的生活方式，你还是会被各种原因影响。
所以我们应该如何面对呢？
其实你应该接受信息过载这个事实，不要惧怕它，甚至也不要惧怕算法推荐，因为有时候算法推荐的内容其实也很不错，它懂你。
然后最重要的就是信息过载也有好处，不开玩笑，我觉得这和反脆弱类似，就是说：有些事物不仅能在波动、冲击和混乱中存活下来，还会因此变得更强、更好。
这跟我们熟悉的“坚韧”不一样：脆弱就像玻璃杯一摔就碎。而坚韧就像铁球一样摔不碎，但也不会变强，显然我们不是铁球。而反脆弱像肌肉，因为你给它适当的撕裂和压力（锻炼），它反而会超量恢复，变得比之前更结实。
核心逻辑在于，小的错误和波动是成长的“信息”和“疫苗”。当系统能从中受益时，它就具有反脆弱性。简单记一句来说，杀死我的东西，会让别人更强大；而烧不毁我的东西，终究会让我变成烈火。
所以当你被巨大的信息冲刷的时候，你会被锻炼，当然你会疲倦，你会烦躁，甚至有点崩溃。这都是正常的，因为每一个人呢都一样。
不过这种"锻炼"有没有上限？肌肉训练有过度训练导致伤害的风险，信息过载中是否也存在某个临界点，超过它就无法恢复？我想可能会有，最重要的就是别受伤，这里的受伤就是别觉得锻炼就一定会成长，锻炼有时候也会有风险，你需要控制它。
除此之外的差别的在于什么呢？
我觉得在于认识和方法，认识在于你需要知道什么是垃圾信息和什么是优质信息，这是最核心的，因为这是最重要的事情。第二个就是方法，方法在于你需要正确的选择自己的信息来源和流程。
当你有了正确的认识后，你对于信息会有选择，你会对差的信息说No。当然你能分辨出差的信息源也在于你被差的信息冲刷，同时也被优质信息所包围，你就会发现信息的优劣。
不过有没有人明知道某些信息有害但仍然消费它们（比如明知短视频让人成瘾但还是不停刷）？这种情况下，认识有用吗，还是需要额外的意志力或制度设计？
说不之后呢，如果你没有一个行之有效的方法，你依然还会痛苦。毕竟优质信息源也会过载。不过这个时候已经解答了我们的标题了，你需要被信息过载，如果没有的话，你可能还会混乱的生活在你以为的优质信息中。
总之，当你有了正确的判断的时候，下一步就是具体的执行。在我们谈到具体执行前，你还需要知道我们还会有一种心态就是怕FOMO，如果你总是有这样的心态，那么其实你还是会被各种各样的信息所重刷，这个也想看那个也想看。
所以下面我想说的是，到法术之中的法和术。如果说“道”是接受信息过载并从中获益的心态，那“法”就是一套原则性的筛选与循环机制，让过载从折磨变成养料。
所以你需要一个分级的漏斗，给信息安排正确的流向。比如说把信息源想象成水，你不可能对饮用水、洗澡水、冲马桶的水用同一套标准对吧。
那些你愿意反复阅读的“好书”和经典。它们是思想的底层框架，需要你亲自精读、笔记、践行。数量极少，像塞内加说的“少数经过考验的作者”。你可以理解为它们就是矿泉水，它少，但是更有价值。
第二层就是净水，你需要有一个好的净水器，好比高质量的长文、深度报告、你信赖的某个领域专家等等。你可以用AI辅助、摘要、笔记工具处理，提取结构，快速判断是否需要升级为一级源深入阅读，这个时候也在锻炼你的判断能力。
第三层就是普通的“自来水”，你应该可以理解，它们就是新闻、社交媒体、算法推荐流。它们提供广度、意外发现和当下的温度，但必须默认其半衰期极短。浏览、略读，让算法为你工作，而不是被它牵着走。
最后就是排污的水，想象一下吧污水意味着什么，那些你已识别出的劣质信息源，你需要直接阻断，毫不犹豫地说“No”，不然你可能会被感染到致病。
你也要试着刻意暴露于“良性过载”，但绝对不是污水。你的思维“肌肉”在撕裂后超量恢复，信息辨伪能力也一样。
你需要定期把自己暴露在略高于当前认知舒适区的信息流里，比如读一篇与你观点相左的尖锐文章，翻一本你完全陌生领域的入门综述，或者用AI快速扫描十个相关但质量参差的信源。这会让你对“优劣”的触觉越来越敏感。好比我也会去看所谓新闻算法推荐的内容，我会去思考它对我的价值，然后看是否保留还是被排掉。
对抗FOMO最有效的一个方法就是，试着要求自己就某个主题输出一篇文章、一段讲述或一个项目，信息过载立刻变成“搜寻猎物”。
你不再害怕错过什么，因为你的目标是完成作品，所有输入自然被这个框架筛选。主动搜寻时，过载是富矿；被动投喂时，过载是垃圾山。
最后我们讲完了道，再来说说术的具体的日常操作流程。法是原则，术是让它落地的微小习惯与工具组合。下面这些术，都围绕着一个核心就是让你在信息流里重新拿回策划权，曾经我写过一篇关于策展式阅读的文章，看来要为下部分做准备啦。
第一个方法就是试着每天固定时间（比如早中晚各一次）集中处理三级源和二级源初筛。快速扫标题、首段、图片，感兴趣的直接扔进自己的收藏箱去做一轮人工判断，然后加入阅读流中。这样你就能在一些时间内完成几十篇文章的价值判定，把真正值得细读的丢进“稍后读”库。你决定了信息的生死，而不是反过来。这个过程起初会很漫长，但你会越来越快。
还记我提到历史上人们依赖抄写员和摘要集，如今AI就是你的私人抄写员和编纂官。如今有了agent，你可以把读到任何有启发的片段，用语音或文字速记到笔记应用（如Obsidian, 新枝, 龙虾（qclow）等等。
每周让AI帮你把这些碎片笔记按主题聚类，自动生成本周的“思维索引卡”。当你需要深入某个主题时，先在你的笔记库里搜索，看看自己早已累积了什么，再决定是否去读新材料。这让你避免重复劳动，并在自己的思想脉络上叠加新信息，而不是每次都从零开始被冲刷。
最后对于你鉴定为一级源的书籍文章，建立一个不可侵犯的慢读仪式。对于好内容一定要反复阅读，然后做笔记和思考。AI在这里的角色是，在你读完后，让它帮你整理成可检索的数字化档案，绝不代替你亲自翻阅读文字的过程。
其实别怕算法，试着用自己的方式去驯化它。刻意搜索、点赞、收藏那些你希望看到更多的深度内容，对标题党、情绪煽动文快速点“不感兴趣”。
同时，新开一个纯净的社交账号（其实你可以用另一个微信小号来做）或使用RSS订阅器，手动订阅不超过20个真正高质量的源，每天只看这个纯净列表，把算法推荐流当成“随机探险”的补充。这样你既有稳定的核心信息摄入，又保留了偶遇惊喜的可能。评论尸做了一个RSS算法推荐的产品：邸报。我觉得不错，感兴趣的可以去搜搜。
最后每周选一天，完全不看任何新闻和社交媒体，只读一级源或完全放空。你会发现，你错过的“热点”几天后要么销声匿迹，要么早有更深度的总结出来。这种体验会慢慢松解你害怕错过的神经。
真正的要事，一定会通过你信任的一级、二级源传到你的耳朵里，用不着时刻张开每个毛孔去吸收，说不定吸收的都是灰尘，有害而无益处。最终那些烧不毁你的泛滥信息，最终会让你对“优质”产生近乎本能的敏锐。
回头看信息过载还可怕吗，对我来说不可怕，你也可以试着去尝试改变自己信息摄入的方法，下一次我再来聊聊如何策展式阅读的方法。
感兴趣的可以看看
混乱的信息流与策展式阅读（上）
在十七世纪左右，书籍数量激增导致图书馆规模扩大，如蒙田的千册藏书与孟德斯鸠的三千余册，反映出信息过载的挑战。塞内加（Seneca）还嘲笑过那些藏书多于自己所能阅读数量的人，并建议专注于少数经过考验的作者。
直到18 世纪，针对书籍数量过剩的应对之策是，专注于对一小部分经典书籍进行深入且反复的阅读。在后来的时期发展出了很多阅读的方法和笔记的方法。
所以笔记依然流行，做笔记显然也是一项非常耗时的活动，而且是阅读的一个方面，对于这个方面捷径会特别有帮助。一个捷径是依赖别人做的笔记，无论是为此雇佣的抄写员所做的笔记，还是那些印刷辅助资料的作者或编纂者所做的笔记，这些资料提供的正是人们自己可能会做的那种笔记，特别是摘要、通用手册或文选。
如今AI可以扮演这些角色，辅助人类去阅读，不过你依然需要自己去阅读一些真正优质的书籍。因为，每读一本好书，都是你与这本书的良缘，每读一本烂书，都是孽缘。所以如果遇到好书那就亲自阅读且反复阅读吧。
其实我们一直被迫信息过载，哪怕是我们国家在信息稀缺的时候，其实信息也在不停的增墒，我们的信息源飞速发展，哪怕在我小时候其实书不多，但还有各种渠道可以获取信息，比如我最爱去的图书馆。
当你进去之后你仿佛置身于一个巨大的信息池中，像是你被淹没在里面。但你依然有选择权，你没有被推送信息，你是在挑选它们。
而如今我们被各种渠道的信息主送轰炸，短视频，短剧，算法推荐的文章等等。我们似乎比以前的人类更过载。毕竟在以前其实，是可以选择是否被信息过载，而我们如今完全无法控制它们。因为你置身于这样的时代和环境中。
除非你可以离开这个“地球”像梭罗一样，拎着一把手斧来到一处密林湖边，搭建了一座小木屋，然后在那里离群索居的待了两年的时间，自给自足，闲暇的时候发发呆、写写文章。
但毕竟这并不是一个普通人会去做的选择，哪怕你可选择了这样的生活方式，你还是会被各种原因影响。
所以我们应该如何面对呢？
其实你应该接受信息过载这个事实，不要惧怕它，甚至也不要惧怕算法推荐，因为有时候算法推荐的内容其实也很不错，它懂你。
然后最重要的就是信息过载也有好处，不开玩笑，我觉得这和反脆弱类似，就是说：有些事物不仅能在波动、冲击和混乱中存活下来，还会因此变得更强、更好。
这跟我们熟悉的“坚韧”不一样：脆弱就像玻璃杯一摔就碎。而坚韧就像铁球一样摔不碎，但也不会变强，显然我们不是铁球。而反脆弱像肌肉，因为你给它适当的撕裂和压力（锻炼），它反而会超量恢复，变得比之前更结实。
核心逻辑在于，小的错误和波动是成长的“信息”和“疫苗”。当系统能从中受益时，它就具有反脆弱性。简单记一句来说，杀死我的东西，会让别人更强大；而烧不毁我的东西，终究会让我变成烈火。
所以当你被巨大的信息冲刷的时候，你会被锻炼，当然你会疲倦，你会烦躁，甚至有点崩溃。这都是正常的，因为每一个人呢都一样。
不过这种"锻炼"有没有上限？肌肉训练有过度训练导致伤害的风险，信息过载中是否也存在某个临界点，超过它就无法恢复？我想可能会有，最重要的就是别受伤，这里的受伤就是别觉得锻炼就一定会成长，锻炼有时候也会有风险，你需要控制它。
除此之外的差别的在于什么呢？
我觉得在于认识和方法，认识在于你需要知道什么是垃圾信息和什么是优质信息，这是最核心的，因为这是最重要的事情。第二个就是方法，方法在于你需要正确的选择自己的信息来源和流程。
当你有了正确的认识后，你对于信息会有选择，你会对差的信息说No。当然你能分辨出差的信息源也在于你被差的信息冲刷，同时也被优质信息所包围，你就会发现信息的优劣。
不过有没有人明知道某些信息有害但仍然消费它们（比如明知短视频让人成瘾但还是不停刷）？这种情况下，认识有用吗，还是需要额外的意志力或制度设计？
说不之后呢，如果你没有一个行之有效的方法，你依然还会痛苦。毕竟优质信息源也会过载。不过这个时候已经解答了我们的标题了，你需要被信息过载，如果没有的话，你可能还会混乱的生活在你以为的优质信息中。
总之，当你有了正确的判断的时候，下一步就是具体的执行。在我们谈到具体执行前，你还需要知道我们还会有一种心态就是怕FOMO，如果你总是有这样的心态，那么其实你还是会被各种各样的信息所重刷，这个也想看那个也想看。
所以下面我想说的是，到法术之中的法和术。如果说“道”是接受信息过载并从中获益的心态，那“法”就是一套原则性的筛选与循环机制，让过载从折磨变成养料。
所以你需要一个分级的漏斗，给信息安排正确的流向。比如说把信息源想象成水，你不可能对饮用水、洗澡水、冲马桶的水用同一套标准对吧。
那些你愿意反复阅读的“好书”和经典。它们是思想的底层框架，需要你亲自精读、笔记、践行。数量极少，像塞内加说的“少数经过考验的作者”。你可以理解为它们就是矿泉水，它少，但是更有价值。
第二层就是净水，你需要有一个好的净水器，好比高质量的长文、深度报告、你信赖的某个领域专家等等。你可以用AI辅助、摘要、笔记工具处理，提取结构，快速判断是否需要升级为一级源深入阅读，这个时候也在锻炼你的判断能力。
第三层就是普通的“自来水”，你应该可以理解，它们就是新闻、社交媒体、算法推荐流。它们提供广度、意外发现和当下的温度，但必须默认其半衰期极短。浏览、略读，让算法为你工作，而不是被它牵着走。
最后就是排污的水，想象一下吧污水意味着什么，那些你已识别出的劣质信息源，你需要直接阻断，毫不犹豫地说“No”，不然你可能会被感染到致病。
你也要试着刻意暴露于“良性过载”，但绝对不是污水。你的思维“肌肉”在撕裂后超量恢复，信息辨伪能力也一样。
你需要定期把自己暴露在略高于当前认知舒适区的信息流里，比如读一篇与你观点相左的尖锐文章，翻一本你完全陌生领域的入门综述，或者用AI快速扫描十个相关但质量参差的信源。这会让你对“优劣”的触觉越来越敏感。好比我也会去看所谓新闻算法推荐的内容，我会去思考它对我的价值，然后看是否保留还是被排掉。
对抗FOMO最有效的一个方法就是，试着要求自己就某个主题输出一篇文章、一段讲述或一个项目，信息过载立刻变成“搜寻猎物”。
你不再害怕错过什么，因为你的目标是完成作品，所有输入自然被这个框架筛选。主动搜寻时，过载是富矿；被动投喂时，过载是垃圾山。
最后我们讲完了道，再来说说术的具体的日常操作流程。法是原则，术是让它落地的微小习惯与工具组合。下面这些术，都围绕着一个核心就是让你在信息流里重新拿回策划权，曾经我写过一篇关于策展式阅读的文章，看来要为下部分做准备啦。
第一个方法就是试着每天固定时间（比如早中晚各一次）集中处理三级源和二级源初筛。快速扫标题、首段、图片，感兴趣的直接扔进自己的收藏箱去做一轮人工判断，然后加入阅读流中。这样你就能在一些时间内完成几十篇文章的价值判定，把真正值得细读的丢进“稍后读”库。你决定了信息的生死，而不是反过来。这个过程起初会很漫长，但你会越来越快。
还记我提到历史上人们依赖抄写员和摘要集，如今AI就是你的私人抄写员和编纂官。如今有了agent，你可以把读到任何有启发的片段，用语音或文字速记到笔记应用（如Obsidian, 新枝, 龙虾（qclow）等等。
每周让AI帮你把这些碎片笔记按主题聚类，自动生成本周的“思维索引卡”。当你需要深入某个主题时，先在你的笔记库里搜索，看看自己早已累积了什么，再决定是否去读新材料。这让你避免重复劳动，并在自己的思想脉络上叠加新信息，而不是每次都从零开始被冲刷。
最后对于你鉴定为一级源的书籍文章，建立一个不可侵犯的慢读仪式。对于好内容一定要反复阅读，然后做笔记和思考。AI在这里的角色是，在你读完后，让它帮你整理成可检索的数字化档案，绝不代替你亲自翻阅读文字的过程。
其实别怕算法，试着用自己的方式去驯化它。刻意搜索、点赞、收藏那些你希望看到更多的深度内容，对标题党、情绪煽动文快速点“不感兴趣”。
同时，新开一个纯净的社交账号（其实你可以用另一个微信小号来做）或使用RSS订阅器，手动订阅不超过20个真正高质量的源，每天只看这个纯净列表，把算法推荐流当成“随机探险”的补充。这样你既有稳定的核心信息摄入，又保留了偶遇惊喜的可能。评论尸做了一个RSS算法推荐的产品：邸报。我觉得不错，感兴趣的可以去搜搜。
最后每周选一天，完全不看任何新闻和社交媒体，只读一级源或完全放空。你会发现，你错过的“热点”几天后要么销声匿迹，要么早有更深度的总结出来。这种体验会慢慢松解你害怕错过的神经。
真正的要事，一定会通过你信任的一级、二级源传到你的耳朵里，用不着时刻张开每个毛孔去吸收，说不定吸收的都是灰尘，有害而无益处。最终那些烧不毁你的泛滥信息，最终会让你对“优质”产生近乎本能的敏锐。
回头看信息过载还可怕吗，对我来说不可怕，你也可以试着去尝试改变自己信息摄入的方法，下一次我再来聊聊如何策展式阅读的方法。
感兴趣的可以看看
混乱的信息流与策展式阅读（上）
你需要被信息过载 ｜小信号
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