更多的知识可以带来更好的选择。在许多情况下，这是一个可靠的想法。了解我们原本不知道的风险、学习过去的案例、理解不同选项之间的差异，都能帮助我们避免更多错误。AI可以帮助我们迅速接触到这些知识。然而，无论知识增加多少，人类都有一个不会改变的条件：我们无法把同一段人生尝试多次，然后只保留结果最好的一次。
假设一个人正在考虑，是去另一个地区生活，还是留在现在的地方。他可以收集大量关于生活成本、工作、教育、交通和气候的信息。做过类似选择的人的经历也可以作为参考。即便如此，他也无法同时活出搬走的自己和留下的自己，再在几年后比较两者。知识可以照亮一个选择，却不会把没有选择的人生保存成实验组。
这个事实并不会降低知识的价值。相反，它让我们更清楚应该对知识期待什么。知识并不只是为了完全确定未来，它也帮助我们区分什么是已知的、什么是未知的。它还可以帮助我们确认自己重视哪些条件，并在做出选择之后理解“为什么当时会那样决定”。
当AI展示大量案例时，我们可能会想把平均而言效果不错的选择套用到自己身上。但即使看起来条件相同的人，想要守护的关系、可以支配的时间以及能够承担的风险也可能不同。利用过去的知识思考未来的可能性，与把自己的人生交给过去的结果，是两回事。知识可以成为判断的材料，却无法自动决定一个人最不愿失去什么。
因此，在使用AI和知识时，我们不仅需要问“什么是正确的？”，还需要问“这些知识与我自己的哪一个判断条件有关？”某项统计数据之所以重要，可能是因为它有可能改变我们的选择。某个人的经历之所以重要，可能是因为它让我们注意到此前忽略的价值。信息并不会仅仅因为数量多就与自己的选择相连；只有当知识与判断之间的关系变得清晰时，信息才真正与自己的选择联系起来。
Sai＊aus所追求的，是不把增加知识与取代人的判断等同起来。AI可以整理大量信息、展示不同视角，并澄清判断所需要的条件。在此基础上，还要为人留下空间，让人能够思考：“在这些条件下，我会选择什么？”知识不应成为答案的替代品，而应成为我们在有限的人生中理解选择的立足点。
我们不可能在开始生活之前就知道一切。我们一边了解一边选择，一边选择一边获得新的认识，并把结果带到下一次判断中。即使AI提高了我们接触知识的速度，这个顺序本身也不会消失。正因为知识再多也不能让我们把人生一次又一次地重新尝试，重要的就不只是“我知道多少？”我们还需要面对这样的问题：这些知识究竟能在多大程度上帮助我们理解自己只能做一次的那个选择。
不是答案，而是理解。
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