今天，在知乎上看到了一个问题：AI是否已经抹除了人类社会的信息差？多少曾经局限在名校课程、学术圈里的知识如今唾手可得，大家为何对此视而不见？
看到这个问题，我最先想到的就是最近遇到的几件事。
——我看到一位秘塔搜的用户抱怨说，深度研究搜索出的结果掺入了国内无良信息源制造的垃圾营销信息，对结果的质量有很大影响。
——我在调查一个比较刁钻的最新软件技术问题的时候，AI的深度研究没有找到任何有价值的信息，反而看到Grok3的调研结果，把我自己在X平台上提出的问题给当做了答案，显然结果必然是牛头不对马嘴。
——在我自己正在探索的领域，比如一些类型的AI故事写作，AI几乎找不到任何有价值的信息，因为它能提供的理论都无比陈旧，即使有些新的，也都是社交媒体上的浅薄呓语，到头来不如我自己亲自实践一天、一个小技巧，亲自撰写的日志更有价值。
所以，我们从其中能发现什么呢？
的确，AI抹除了很多容易被抹除的信息差，通过AI的快速整合，我们能迅速获得很多知识。但这些知识原本来自何处呢？
可能是一些学术圈内的论文，散落于没人会登录的学术网站。也可能是原本搜索引擎能搜到的知识，一些名校公开课，又比如一般人去查阅一些工具书、看一些科普文章、甚至看短视频就可以得到的信息。
有一些是只有AI愿意去搜的信息，但更多的，并不稀缺难寻，只是需要花点功夫。
AI没有发掘出人类不能发掘的知识，它唯一做的独创，是更高效地做了一份总结。
所以，AI究竟抹除了多少信息差呢？必须承认，AI有向广大信息闭塞的底层群众推广普及各种常识的功劳。
然而，相比AI抹除的信息差，AI造成的信息差或许更深。
可以看看我列出的以下几条有没有道理？
**- AI的幻觉不仅当时以假乱真，还给公众知识投毒（garbage in garbage out），贻害之后所有的AI和学习者
• 理论性知识、相同来源的事实性知识被无限引用，海量低价值信息稀释了创新和实践得到的高价值信息的声量• 知识视角的多样性降低（常见AI的调研模式和信息源过于雷同）• 过于简单获得系统性和看似高深的结论，造成人的懒惰不思辨 **总得来说，我们当然很难具体量化AI抹除了多少信息差，又带来了多少新的。
但只要有脑子的人就会意识到，AI让实践和创新的价值更高了。
当所有人都拿着AI给他们的差不多的指南去照本宣科的时候，愿意实践和创新的人需要冒着更大的勇气。但是，这些人获得的信息差是巨大的，信息差带来的收益也是恐怖的。
实践获得的信息差可不是几句话能说清楚的，不仅说不清楚，因为这份见识和AI总结的所谓常识通常不太相符，所以一般人不仅可能不信，说不定还会被人反过来质疑。
不知道你有没有见过，有些行业里的小白拿着AI的回答在网上质疑资深人士，搞得啼笑皆非的事情。
很多人会这么想：
因为实践这件事太可贵，要么我要用它来获得最大的社会价值（比如换取名望和人脉），要么，更简单的方式就是我藏起来，换取更大的利益。
所以，当你要入一行，光靠AI搜索是不可能足够的。通常你必须找业内人士去咨询。可能还必须要按小时付费。
以后做咨询的收入会不会反而更高了呢？ ：）
……
所以，回到最开始的问题，AI抹除信息差了吗？可能。但在AI时代，亲身实践造成的信息差可能会成为人和人之间最深的护城河。