书籍的边界当然是生产条件上的客观原因造成的：一个作者有有限的生命、经验与注意力；一本书需要被编辑、装订、归类、传播；一个学科也需要稳定的术语和共同体，才能累积知识。书本之墙就是这么自然而然形成的。

把一个主题讲深、讲顺、讲完整，这是在簇内建立高密度连接。
在前言、脚注、参考文献里留几个出口，这是在簇间留下低密度出口。

传统书籍就是这个样子，但是传统书的边界变成墙的同时，并非完全是坏处。因为它也是一种必要的压缩与阻力。

一部好书之所以有价值，并不仅仅是因为它装了很多信息，是因为该作者花了数年乃至数十年，替读者完成了一次高成本的选择。

对读者来说，什么重要、什么不重要、哪些概念必须先建立、哪些反例不能跳过、哪些地方不能用一句流畅的话糊弄过去。作者帮你先筛选一边，有助于你以此建立自己的认知和知识网络。

AI 生成式书籍，显然把这面墙拆了，但随之而来的问题也很明显。

你自以为没有了书本之墙，可以建立更广阔的簇间连接，可是 AI，恰恰最擅长做过度贴合的事情。它太容易顺着读者已有语言和偏好讲，于是看似跨界，实际只是把旧世界观扩写得更舒服。

真正改变人的书，往往并非因为它适合你，恰恰是它不迁就你。它带着一个陌生、完整、顽固的作者世界，迫使你调整自己的框架。对抗式审查，就是这么个东西，它说话很难听，我天天和对抗式审查对骂，然后找自己的盲区。

如果不辩证的看这个问题，纯粹二选一，显然要么被书本之墙隔离，要么陷入另一种定制化的墙，这堵墙可能更牢固。

阅读一本书，不是一个孤立事件。我们要做的是把它变成一次持续改写个人知识图谱的操作。这一点，AI 可以帮助我们。