赫拉利寫現代人的信息焦慮時，有一句話我很認同：

我們不缺信息，我們缺的是處理信息的能力。

當內容被無限堆高，真正被消耗的往往不是時間，而是注意力。

最近用螞蟻的靈光，我第一次感到，

也許對于到處都是信息墻的我們來說，

少就是多，這是靈光的信息審美。

比如我那天看新能源車越看越亂，就隨手問了一句：

“幫我解釋一下新能源車的補能體系”

靈光沒有立刻倒知識，而是先把問題折疊成幾條干凈路徑，再補一張簡單的直觀表格，

最后的最后甚至給我丟了個可以操作的小應用，

那種“信息剛剛好”的感覺，很難形容，就像有人替我把桌面清了清。

同一天，我想比較幾種購車方案，都準備接受一段冗長的計算說明了。

“算一下不同續航的新能源車一年電費多少”

對話框里竟然直接長出一個能拖動的電費計算小界面。

不是跳轉，不是鏈接，并不冗長，

是一個“就在這里”的小工具。

那一刻我突然意識到，

靈光的回答并不是一段說完就拉倒的話，而是一個“能持續互動的界面”

和面對面交流一樣，

在界面上點擊就好像我可以比劃著手勢說，如果這樣呢？

再后來，我在規劃出差路線時懶得開地圖一個個找，問了它一句：

“我下周去重慶玩兩天，該怎么安排路線才能輕松一點？”

靈光把山城的路線自動鋪成一張干凈的多點地圖，

不僅告訴你怎么走，還把每個節點拆成兩三條思路放在下邊。

這種“視覺即答案”的感覺，比起看長文字舒服太多。

我也試著讓它做些更瑣碎的小任務，比如：

“把中國不同城市的房價與平均工資拉一張對比圖，不需要太復雜。”

它給我的是幾張可閱讀、可調整的小圖表，

幫我把數據整理到該待的地方。

當我提出一個個很模糊的問題

靈光卻總是能給我，很恰如其分的回答

那種“對話里藏著一個思路整理器”的感覺，會讓你意識到

它的價值不是答，而是幫你把問題變成能處理的形狀。

我后來明白，這才是好的信息呈現方式。

除了好看，還要好理解、好吸收、好繼續。

它不強調自己強，而是強調讓你輕松。

不強調炫技，而是強調讓信息占用最少的注意力。

在信息密度越來越不講武德的今天，

“讓復雜，變簡單”

這反而是一種很罕見的溫柔。

用久了會發現一個小變化：

我不再害怕“問問題”，

因為我的問題可以模糊，

靈光會先幫我整理，

再幫我呈現，必要時還幫我生成一個小應用。

每段對話最后還會給我一句“一言以蔽之”

怎么說呢，有溫度的AI實在太打動人了。

如果AI的未來是靠“表達能力”分勝負，

靈光已經在那個方向上往前邁了一步。

今年來了好多大模型應用。

它們能把問題說得更完整，

卻也不經意間把文本越壘越高。

不是不聰明，而是太滿、太密、太費力。

靈光的路徑選得不一樣。

它不追求在回答里堆更多內容，

而是把信息折一折，更快看懂、更容易上手。

把那些需要反復確認的小事變成對話里的即時工具，

把混亂攤平，

把注意力從密不透風的文本里拉回來。

信息沒變少，

但變得順手了。

所以我說，少就是多，

信息不會減少，但我們的理解成本可以減少一點。