54
0🎙《灯下白》EP39 小乙
嘉宾：小乙
中医骨伤博士，针灸推拿本科、中医骨伤硕博方向。长期关注医学科研、专业阅读、论文写作与医学科普，用GPT、Codex、MinerU等工具辅助文献整理、学术沟通和个人知识管理；也是一位资深“电子仓鼠”，持续沉淀课程录音、读书笔记、医学古籍与个人思考。
主持人：吴熳
在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人
本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！
🪝本期故事
有些人用AI，是为了把工作做得更快。
小乙不一样。
他先是在为自己十几年来攒下的信息，找一个终于能读懂它们的大脑。
初中时，他会用美工刀裁书，把喜欢的句子剪下来，贴进笔记本。
上大学后，他开始拍书、录课、存网页、转文字。
一整学期的课程录音，转成文字。
早年的节目、讲座、书籍、古籍、医学资料，转成文字。
健身时听到的灵感、读书时冒出来的想法、门诊中患者说过的话，也一点点留下来。
他不只收藏。
他还会删。
过去，他把书读薄，把不重要的部分扔掉，只留下自己认为最好的句子。
但到了AI时代，他后悔了。
因为原文、笔记、经验、患者的表达、老师的点评，这些曾经被自己删掉或散落在文件夹里的东西，原来都是未来最宝贵的上下文。
而AI把他真正带进门的，是博士入学前的一篇系统性文献综述。
那时他靠肉眼一篇一篇读文献、做笔记、梳理脉络。等文章投出去，他才遇见ChatGPT。
他突然意识到：
如果重来一次，AI能替他省下大量时间。
后来，他用AI读文献、写论文、改返修、做HTML组会汇报，也用它帮自己处理英文邮件和学术沟通。
但他也越来越确定：
AI可以写出规范的医学语言。
却写不出患者说的那句——
“晚上睡觉的时候，风嗖嗖地往肩膀里面钻。”
这一期，我们聊的是：
一个中医骨伤博士，如何一边把AI养成科研搭子，一边守住那些只有真人经验才能说出来的话。
💡本期你会听到
针灸推拿本科，为什么后来一路读到中医骨伤博士
一篇系统性综述，如何把小乙逼进AI的大门
GPT、Codex和HTML，怎样改变文献阅读与组会汇报
医学论文返修时，AI怎样帮他把“大白话”改成更得体的学术沟通
一篇大胆假设的文章，为什么引来国际同行专门写文回应
医学项目书里的流程图、机制图，怎样用AI边抽卡边修正
为什么小乙会把专业书、古籍和课程录音全部数字化
从裁书、录音、截图到TXT，他怎样成为“电子仓鼠”
为什么原文、摘录和自己的体会，应该分开保存
患者口中的“风嗖嗖地往肩膀里钻”，为什么比术语更重要
白天读骨伤，晚上写鬼故事：AI故事创作为什么最后写腻了
AI会怎样改变医学科研，又为什么难替代临床操作和真实问诊
🔥本期金句
原文本要留下来，自己的体会更要留下来。
AI能整理知识，但真人经验才会长出真正的洞察。
“风嗖嗖地往肩膀里钻”，不是术语，却比术语更接近患者。
医学科普不能只有正确，还要有人味儿。
有需求的时候，天线自然会竖起来。
我希望AI更像我的分身，带着我的专业、品味和经验去执行。
⏱Shownotes
-
小乙登场：中医骨伤博士、AI科研使用者与资深电子仓鼠
-
从针灸推拿到中医骨伤：一篇系统性综述把他推向AI
-
文献阅读、HTML汇报与Codex：博士组会的另一种打开方式
-
项目书机制图、流程图与AI出图：专业汉字到底有多难画
-
论文返修、英文回复与一篇大胆假设带来的学术回应
-
把专业书、医学古籍和大部头教材装进自己的数字知识库
-
从裁书到录音转文字：小乙十几年的信息囤积史
-
医学科普为什么不能太模板化：患者的话，比术语更有力量
-
同行怎样用AI：查文献很常见，真正建立工作流的人仍然不多
-
白天治病救人，晚上写鬼故事：AI创作为什么会越写越腻
-
硬科普、患者访谈与AI对中医骨伤未来的影响
-
小乙这些年到底在做什么：专业能力与好奇心的双线积累
-结束
快问快答：GPT、Codex、豆包、MinerU，以及“更像自己”的AI
📖故事摘要
小乙的专业路径其实很连贯。本科读针灸推拿，后来进入中医骨伤方向读硕士、博士。针灸推拿对颈肩腰腿痛、骨伤相关问题有天然的应用场景，所以他并不觉得自己是在频繁换专业，而是在沿着一条对“疼痛、功能、身体和恢复”越来越深入的路径往前走。
真正让他开始使用AI的，是博士入学前的一篇系统性综述。导师要求他进入一个自己并不熟悉的细分领域，梳理近些年的研究成果，做出完整的脉络和判断。那时他还没有接触AI，只能靠肉眼一篇一篇看文献，在笔记本上做记录，再一点点组织自己的观点。
等这篇文章写完、投稿之后，他才接触到ChatGPT。
他立刻意识到：如果再来一次，AI可以帮助自己做文献摘要、提炼结构、梳理争议点、协助搭建综述框架，至少能把大量重复的阅读和记录工作先接过去。
后来，AI逐渐进入他的科研工作流。组会汇报时，他不再只盯着传统PPT，而是让AI协助把文献整理成HTML页面；面对专业书和大部头教材，他会让AI做结构化梳理，生成更适合阅读和追问的图文页面；面对项目书里的机制图、流程图，他会把高质量模板喂给AI，再一轮轮调整，最后把难以识别的专业文字手动补上。
他并不觉得这一定比PPT更省时间。
但他喜欢这个过程。
因为每一次抽卡、修改、重做，都是一次重新理解工具边界、重新训练自己表达需求的过程。
论文写作也是这样。过去，医学英语、科研论文写作、投稿回复，都是研究生必须硬啃的技能。现在，小乙会先把自己的意思用大白话说出来，再让AI把它润色成更严谨、更符合学术沟通习惯的英文。
有一次，他的一篇文章被编辑提出大量修改意见。文章的核心是一个比较大胆、甚至有些激进的假设。导师起初也觉得这个观点太冒险，小乙还是坚持先投出去试一试。之后，他一边完成几十处技术性修改，一边让AI帮助自己把那段“我为什么觉得这个猜想值得被讨论”的表达，写得更谦和、更完整，也更能让编辑理解他的论证逻辑。
文章后来被接收。
更出乎意料的是，两位国际同行还专门以正式回应文章的方式，对他的观点提出讨论和质疑。对小乙来说，这既有压力，也是一种难得的学术交流：至少说明这个问题被真正看见了。
但小乙最有意思的一条线，不是论文，而是他的“电子仓鼠”人生。
初中时，他不喜欢纸质书的厚重感，于是会用美工刀裁书，把喜欢的句子剪下来，贴进自己的本子。他会做错题集、摘抄本、读书笔记，把一本书不断读薄，最后留下自己认为最重要的部分。
上大学后有了手机，他开始拍书、录课、存资料。后来用录音耳机把课程、节目、讲座和内容转成文字；用三倍速听书；把听到的灵感、待办、书单、研究方向和个人日记，沉淀成一张张小卡片。
他甚至会让两个耳机同时工作：一个连电脑，一个连手机，后台播放内容，自己不一定同步听完，只等它们把文字转出来，再导出、归档、整理。
今天回头看，他已经不再执着于“把书读薄”。
他开始意识到，原文本不能轻易扔掉。因为很多年前觉得无关紧要的内容，过几年重新回看，可能会和新的问题、另一门学科、另一段临床经验，发生完全不同的连接。
所以他现在更愿意保留三层内容：原始资料、自己的摘录，以及当时的个人体会。
在他看来，最有价值的始终是第三层。
AI可以总结一本书，也可以整理一篇论文，但它很难替代一个人当时为什么被某一句话打动、为什么联想到自己的专业、为什么在门诊、病房或组会上突然想到一个新问题。
这也和他对医学科普的理解有关。
小乙发现，很多医学内容在术语上非常准确，却不一定能够进入普通人的生活。比如“肩关节活动受限”，对于患者来说，可能是“坐公交的时候怕旁边的人碰到我”；“冻结肩”，对于患者来说，可能是“晚上睡觉，感觉风嗖嗖地往肩膀里钻”。
这些活生生的描述，AI很难凭空生成。
它可以写出一篇结构完整、概念准确的医学说明，但写不出患者说话时的恐惧、犹豫、笨拙和真实。因此，小乙认为好的医学科普不该只有冷冰冰的正确答案，还应该有人味儿，有冗余，有具体的生活场景。
这也是他后来想做医学内容的方向。
他曾经尝试把医学科普套进鬼故事里。主角是骨科医生，故事里有都市怪谈、传统鬼怪和医院里的离奇事件。写着写着，他一度写了四十多篇，读者甚至开始要求加感情线、加角色、加冒险。
但后来他发现，AI故事写得再顺，也容易变得套路。人物会越来越像模板，情节会越来越像复制粘贴，自己也会慢慢失去继续写下去的兴趣。
于是他决定暂时放下鬼故事。
但没有放下科普。
未来，他想把内容分成两条线：一条是更系统、更扎实的疾病科普；另一条是患者访谈和疾病故事。他想听患者怎么描述疼痛、疾病怎样改变生活、一个人如何与身体的限制相处，再把这些真实经历和专业知识放在一起讲。
聊到AI对医学的影响，小乙的判断也很清醒。
AI会显著降低科研写作、资料整理、英文沟通和基础统计的门槛，让医学生可以把更多时间放回临床数据、实验室数据和真正与业务相关的事情上。但这也是一把双刃剑：当更多人都能用AI提高产出，学术评价的门槛可能也会继续水涨船高。
至于临床操作、手术配合和真实问诊，他认为AI还很难真正接住。
骨科医生要在手术中保持患者腿部的角度，要配合主刀摆体位，要处理沉重、具体、无法被文字替代的身体工作。更重要的是，患者往往说不清自己的问题；一旦输入本身不准确，AI也可能被误导。
所以AI可以辅助信息整理、科研写作和部分流程，但临床判断、实操经验和面对面的问诊，仍然离不开有经验的医生。
最后，小乙说，他这些年做的事情大概可以分成两条线。
一条是不断夯实自己的专业能力，对患者、工作和医学负责。
另一条，是不断用好奇心去认识更多东西：书、课程、故事、古籍、工具、AI和世界。
现在，这两条线都开始有AI加入。
AI不一定真的让他少花很多时间。很多时候，原本一小时能完成的工作，用了AI之后，还是会花掉一小时。只是这一小时里，他会尝试更多工具，做出更好的版本，或者把省下来的认知力投入到新的问题里。
他期待未来的AI更聪明，也更有人味儿。
不是只会写一篇标准答案。
而是能带着他的专业、品味、资料和经验，像一个真正理解他的分身，继续把那些还没来得及连接起来的东西，一点点连接起来。
💬听众互动
你电脑里有没有一批沉睡多年的资料、笔记、录音或课件？假如今天把它们交给AI，你最希望它先帮你重新连接出什么？
