在 AI 與數位轉型的浪潮下，你打開社群平台，隨便一滑就能看到這些標題：
- 「如何用 AI 提升 300% 工作效率」
- 「三分鐘讀懂最新商業趨勢」
- 「必收藏的 10 個祕技」
社群平台的商業邏輯，讓演算法特別偏愛那些更新頻率高、標題吸睛、能引發情緒反應的內容。於是，創作者開始反向設計文章，甚至透過 AI 大量生成「演算法優化」的文字。久而久之，真實與深度成了附屬品，流量最大化才是唯一目標。這就是為什麼空洞的內容，比有價值的內容更容易被看見。
更荒謬的是，你辛辛苦苦寫了一大篇文章，就算和 AI 協作，也是多次往返、修正、調整；但有的人只要丟幾個關鍵字，甚至整篇文章都交給 AI，就能立刻產生一大篇評論。這些評論的內容甚至比你的原文還長，卻空洞乏味、無關痛癢，完全就是垃圾製造機，破壞了整篇文章討論區的質感。更妙的是，如果真要用 AI 來評論，自己動手就行了，哪還需要別人代勞？這些垃圾製造機似乎以為，只有他們會用 AI。
偽知識：一本正經的荒謬
快內容的危險，不只在於淺薄，更在於它經常與偽知識結盟。 偽知識的本質，就是不懂裝懂。它看似專業，實則錯誤，甚至是將不相關的資訊拼湊在一起。在 AI 的加持下，偽知識的生成比以往更容易。過去，要營造專業感，至少還得花時間查資料、整理論點；現在，只要丟幾個關鍵字給 AI，就能生成一篇語氣嚴謹、結構完美的文章——即使它完全錯得離譜也會被當成專業的意見。這種內容的危險，在於它的錯誤往往被包裝得天衣無縫，讓人難以察覺。就如同我在另一篇文章寫的，「世上最厲害的謊言，就是說實話」。
我有過兩次親身經歷： 一次是我在文章中提到一個 AI 導入策略的名詞，結果有人回覆的內容，明顯是我與另一位專家的多次對談的內容，被 AI 拆解、去脈絡化後再重組成「專業回答」。它看似專業，實則是無靈魂的文字拼盤。
另一次更好笑：我提到「Ground Mapping」，有人立刻表示對這個框架很熟悉，而且還說出這個框架作者是誰。很明顯，他講的名字是 AI 由英文翻譯成中文的，除了姓正確，名字完全是錯的。 對方完全不知道我就是這個框架的原創者。
為什麼快內容更受演算法青睞
演算法並不懂內容的真偽與深度，它只看數據表現——點擊、互動、分享、停留時間。 快內容正好滿足這些條件：產出快速、更新頻繁、標題吸睛、語氣簡單直接，還能刻意加入熱門關鍵字以獲得更高的推薦機率。甚至有顧問公司專門提供「演算法優化」服務，教你如何用 AI 生產更容易被平台推送的內容。這就像一場競賽——不是比誰的觀點更真實，而是比誰更會討好演算法。
對抗快內容與偽知識
我們不缺知識分享，也不缺看似專業的文章，缺的是經得起考驗、能沉澱的真知識。對抗這種生態，不是拒絕 AI，而是改變與它的協作方式。快內容是單向、快速的；真正有價值的創作，來自雙向、有深度的交流與反思。
AI 的價值，不該只在於生成速度，而在於提供多元視角、挑戰假設、拓展思考邊界。當我們用它來驗證想法、補充觀點、共同創作時，產出的不只是內容，而是一種更可持續的知識模式。這才是我們在 AI 時代，該堅持的創作態度。
或許那些錯字百出，卻內含人情味的文章，更值得我們去品味、按讚、分享。
PS: 這類文章以前 PO 在這也沒人看，所以我大多是 PO 在英文的論壇或是 LinkedIn，如果您質疑是 AI 快速產生，那你就當作是篇垃圾文章，跳過就好。
