在使用 AI 進行決策時，我們必須面對一個殘酷現狀：網際網路正被「零邊際成本」的 AI 垃圾席捲。當大眾型工具在染污的資料中拼湊推論，輸出的意見將日益平庸，甚至放大本質錯誤，導致決策離真實的「離群值」越來越遠。
為避免陷入「大腦外包」的認知陷阱，建議針對不同時期的資料建立嚴格的權重機制：
- 經典錨點 (2023 以前)： 優先採用 2023 年前的教科書、經典論文與臨床經驗。這些資料尚未被 AI 內容大規模污染，具備真實的「物理手感」。
- 數位雜訊 (2024 以後)： 對於 2024 年後由 SEO 與 AI 堆砌的網路資料，應視為「高潛在污染區」，給予極低權重。
- 拒絕語義陷阱： 在理財或高專業領域，除非直接餵入「固定財報」等原始數據，否則 AI 給出的建議幾乎 100% 屬於高度污染後的平庸意見。
真正的深度研究，應主動忽略 AI 通膨後的垃圾內容，回歸硬性邏輯與早期實務經驗，以確保決策具備對複雜社會的真實預測性。