2023年的疫病期間，我們閱讀了《知識的邊界》。本書的觀點大致為網路讓知識變得更便利，也更加豐富，這也需要我們利用更好的過濾器來過濾，來學習。同時，我們可以利用知識的網路特性來解決我們的複雜問題。
在從純粹的書本知識演進到現在的網路知識，我們發現出現了幾個特點：1）以往的書籍出版，變成了便利的現在的網路知識，也就是網路知識越來越多越來越豐富。2）一本書籍以結論為結束，現在是小文章也可以有更多的鏈結，更多的觀點（包括反對聲音）。3）以往的專家作者來出版，變成了人人參與創作。
以上的變化，導致了出現一些衝突：1）網路知識太多，容易迷失，專注力不集中；書本知識少，容易導致回應室效應；2）某乙個複雜問題，一人之力無力解決，而利用大眾網路的知識，該如何決策那麼多方案呢？
基於如上的衝突，引出乙個問題: 如何利用知識的網路特性來解決問題?
文中利用了幾個重要的論據來嘗試說明此問題的解決方案。具體來說：1）網路知識的豐富性，讓我們避免了書籍的回聲效應，可以便利的看到贊同和反對的聲音，讓我們更加理性，且比較客觀的理解問題；2）網路知識，也讓我們明白房間內的聰明者是這個房間，而不是具體你某個人；我們需要的是跨界知識，每個人都有自己的特長；3）具體到某個複雜問題，我們可以利用網路進行眾包；4）「每個人都有自己的觀點，但是不可以有自己的事實」----知識都是基於事實說話的。5）某乙個書得出乙個結論基本就是乙個停止點，而網路卻是各種鏈結，無停止點，我們需要作出捨棄。6）開源軟體充分利用了眾包，利用了大眾的知識；且關鍵點處，由一人或者衝裁委員來仲裁；
我們在回到原始問題，我們可以看到可以利用以下方案來解決對應的問題。
1）當複雜問題時，考慮採用眾包，利用大眾網路知識。（開源軟體和維基百科的成功，也是受此發展的）
2）個人具體解決某乙個具體問題，以問題為導向，來使用網路知識，減少鏈結的**
3）考慮到那麼多網路的**，和豐富的知識，我們需要更好的過濾器---例如讀書的話，可以用豆瓣讀書的評分機制（它本事也是利用大眾的評分來實現，而不是以往專家評分）
4）參考維基百科的資訊決策-----大眾---仲裁委員會---創始人。
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