Voice+AI工作流 思考可以有聲（黃岳永）
筆者的一位校長朋友，最近跟我分享他的一個習慣──每次駕車時就開始講話，然後用iPhone記下來。他不是在作演講練習，而是將自己的想法「說出來」，可以是開會之後的反思、對教育趨勢的想法，甚至個人感受。他會把這些隨想片段錄下來，然後用人工智能（AI）整理成為To Do List、構思或報告。
思考產生想法，說話將想法表達出來，記憶則儲存了過去的經驗和知識，為思考和說話提供基礎和素材。仔細想想，說話是將思考過程中的想法、知識和判斷，透過語言表達出來，屬於把內部認知轉化為外部行為的過程。在這個過程中，我們其實已初步對資訊進行篩選。
筆者一向善於記住自己講過的話，也愛與AI交流見解，卻未必記得有時一閃而過的念頭，所以對於校長朋友的「將想法說出來」的工作流（Workflow）相當感興趣，開始想想自己可否也建立一套「Voice+AI」的第二大腦。
相對冷冰冰的文字，聲音本身的節奏以及說話時的用字，其實也是資訊的一部分，只要能好好記錄，然後交給AI協助整理、提煉、歸檔，整個「思考」過程就變得有跡可尋。
市面上已出現不少Voice AI 的產品。硬件方面，如AnkerWork M650、Plaud NotePin、HiDock P1；軟件方面，Wispr Flow就提供極完整的Workflow Library，讓用戶將錄音變成待辦事項、日程或文章草稿。
雖然我現時已經利用ChatGPT、NotebookLM、Perplexity等AI工具反思和整理，但錄音的第一步仍未最理想。想像中的理想流程應該是：任何時候講一句「要買牛奶了」，即時便加入To Do List；上課時學生提問與我的回答，會錄音並轉化為教學筆記；開會時的對話可以經AI摘錄重要概念、建議下一步行動，所有資料會自動同步入我Notion的第二大腦，根據CODA模型分類、追蹤與再發現。
不過，要達至這個目的，最大的挑戰是我不習慣「對着空氣講嘢」。
自言自語的總是令人覺得自己在繞圈子，所以我更偏向「對話」式思考──與ChatGPT或 Prof E一問一答，有時有情緒，有時有邏輯未通。透過AI回應、整理、再提出新角度，能幫我更快進入「清晰思考模式」。
在一個合適的空間、一個毋須表演的場域裏，聲音可以好好承載思想。AI不只是幫手抄錄，而是一位思考的朋友。現時產品未必支持對話式流程，但錄音與反思之間的橋樑已經出現。我們可以預視，未來的Voice+AI工作流，不止是輸入，更是一場場啟發性的對話。
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