知識短暫化，用過即棄
知識的賞味期短到誇張。
半夜滑 TikTok，影片教你「30 秒學會神奇 AI 提示」；隔天早上，又有新片說「昨天的方法已經舊了，快跟上 2.0 版！」短短 12 小時，就像氣泡跑光，上一招直接變冷飯。這股「快學、快用、快丟」的旋風，就是我們每天活在其中的現實。
滑短影片
大學生寫報告前都先刷 TikTok。她說：「老師要我解釋 LLM，我先看 AI 懶人包 系列，一段影片才 30 秒，比翻課本快多了。」結果呢？她搞清楚 ChatGPT 會寫程式，可是原理怎麼運作？參數怎麼調？一問三不知。快是快，但記不住、用不深。
速成班
朋友被公司派去學新框架，買了線上平台的「React 三天完訓」。他熬夜看完，筆記滿滿。兩週後主管要他改 bug，阿豪回去翻影片才發現——課程更新到新版，寫法全改。花錢買到的是「限時知識」，過期比優酪乳還快。
話題不過 3 天
還記得三個月前瘋傳的「AI 繪圖抄襲事件」嗎？一週後大家就忘了，連關鍵字都懶得搜。推特（X）的熱門趨勢一波接一波，72 小時定律幾乎從不失手：
- 第一天爆紅
- 第二天吵架
- 第三天沉寂，換下一個瓜
為什麼知識越來越像一次性的餐具
搜尋＋生成式
以前找資料像煮牛肉麵，要備料、熬湯、慢燉。現在打開 Google，甚至直接問 GPT，「請幫我摘要三行」。三秒上菜，吃完就走。好處：速度飛快。壞處：吃的是「調理包」，成分表跟做法全略過。你知道結論，卻不知道背後的為什麼。
演算法：新鮮就是王道
平台要你一直滑，最簡單的方法就是「推新的」。內容一旦過期，演算法的燈直接熄掉。創作者被迫日更、甚或時更。比方說，有人做「AI Prompt 一天一招」帳號，如果停更 48 小時，觀看數立刻腰斬；所以他乾脆把舊招式換個標題再上傳，確保看起來永遠「最新」。
產業趕版本：文件都來不及印
產品文件剛寫好，上線後隔週就推新版。默契變成：「看文件？算了，直接問 AI。」知識傳遞靠口耳相傳，比上古時代還原始。
微學習商業模式：完播率 > 深度
線上課平台發現：影片越短，完播率越高。於是五小時課拆成 15 段 20 分鐘，20 分鐘再拆成 40 段 3 分鐘。你看完 40 段影片，平台拍拍手：「恭喜完課！」但真的掌握了嗎？
有什麼不好？
結果呢？這股秒殺文化像骨牌，一路從個人推倒到整個社會：先是我們自己——忘了指令就再 Google，一天查十次 git 怎麼用，任何知識的基礎概念空心化。
團隊和公司知識沉澱不了；最後擴散到公共領域，議題熱度頂多撐三天，假新聞總是搶先佔版面，真相等不到澄清就被下一個話題淹沒——知識氣泡一個個破裂，留下的是集體記憶的真空，以及自我思考的停擺。
建立自己大腦中的那棵「樹」
固定讀「長書」——給大腦做深蹲
一個月挑一本厚一點的，像《黑天鵝》《人類大歷史》這種大部頭。不是要你全背，而是訓練耐心。看不完？設 Pomodoro，一天兩番茄，半年就搞定。
慢思筆記——把碎片變成養分
用 Obsidian 或 Notion，寫「我真的學到什麼」。
- 今天看了某 AI 提示技巧 → 馬上做三行測試
- 把輸出寫成卡片 → 三天後回顧再連結別的卡。久了會形成自己的知識圖譜，任何人都取代不了。
提問先寫完整句
將自己的思路釐清。比如說：要查「向量資料庫有什麼？」之前，先寫：「向量資料庫跟傳統關聯式差在哪？對 Embedding 查詢有什麼好處？」這 20 秒能逼自己想清楚脈絡，搜尋結果也更準確。
參與共編
寫維基、在 GitHub 貢獻 Pull Request、或是幫別人解 bug。公開筆記會被其他人挑錯，但也因此越修越精。就像把自己的菜譜貼到大廚群組，自然有人告訴你火候該怎麼抓。
文件當程式碼養
同時推「Ask Doc, Not Person」文化：任何問題，如果文件能解答，丟連結；文件沒寫，再補進去。久而久之，知識才會沉澱。
快思慢想一起走
時代不會放慢腳步，我們也不必硬抗；聰明做法是：
- 先用快取快速上手，解決當下需求；
- 接著選擇值得深耕的主題，慢慢種樹。
這樣一來，當下的專案和生產力能交差，同時也不至於覺得空洞。
不要停止思考！不要停止思考！不要停止思考！
等到所有方法都過期，腦中那棵能思考的「樹」才是你真正的護城河。祝我們都能在資訊洪流裡，既享受到隨手可得的知識，還能留下回甘的茶香。