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我觉得这个问题，本质上是在问两个方面：

1. AI 辅助阅读会不会影响理解深度？
2. 该怎么平衡阅读量和阅读深度？

先说第一个问题。
AI 确实能显著提升效率，尤其是面对专业书籍、文献、学术报告时，可以帮你快速抓取重点、梳理结构、解释陌生概念。但如果完全依赖 AI 总结而不去读原文，很容易失去对细节、作者思路和隐含逻辑的把握。简单来说，AI 能代替“找信息”的过程，但不能代替“思考和咀嚼”的过程。

所以我自己的做法是：
把 AI 当作导航员，而不是代读员。
它帮我先建立一个全局框架，找到重点和难点，再由我带着这些问题去精读原文。这样既快又不丢深度。

阅读量和深度的平衡

我习惯用“先广后深”的方法：
广度阶段：快速浏览更多书籍/文献，建立知识框架，锁定关键领域。
深度阶段：挑重点精读，花时间分析细节、实验设计、推理过程。

AI 在广度阶段可以帮到很大忙，因为它能快速帮你“扫盲”和寻找重点；而深度阶段仍然需要自己投入时间。

我是怎么结合 AI 来做的？

我自己科研阅读里用得最多的，是一个叫 MedPeer 文档解读 的工具。它和普通的 AI 聊天不同，是专门为科研类书籍、论文、报告设计的，尤其适合研究生、博士生、医生等需要高频阅读专业文献的人。它对我解决“效率和深度兼顾”的问题很有帮助，原因有这几个：

1. 速读概览：论文或章节上传，它能在 1–2 分钟内生成全局摘要，先掌握整体脉络。

2. 预设问题集：系统根据不同文章重点设定了专属【问题集】，根据自己正在读的文档的类型对应去选择，比如研究性论文、文献综述或是meta分析，然后AI会进行自问自答，更细致的告诉我们这篇文章主要讲了什么。

3. 定制提问：精读过程中遇到不懂的实验流程、统计方法，我直接提问，它能即时解释，节省查资料的时间。

4. 历史记录：所有我的提问和解读结果都会保存，方便日后复盘。

这样的好处是，我不用花大量时间去找“该看什么”，而是直接进入思考和分析环节。

这样做下来，阅读效率提升了不少，同时保留了对细节的把握。AI 解决了信息筛选和结构梳理的问题，我解决思考与判断的问题，效率和深度就都兼顾了。

如果你担心 AI 降低对全书的理解，就不要让它替你“读书”，而是让它帮你“定向”。
把 AI 当作专业的“阅读助理”，帮你整理结构、生成问题、解释细节。
先广度扫描，再深度精读，效率和理解深度都能兼得。

如果你需要经常处理学术型书籍或论文，我真心建议试试 MedPeer 文档解读。它并不是简单的摘要工具，而是一个能帮你从“被动消化”变成“主动探索”的科研阅读助手。