上一篇提到了，語言的含意是持續變動的，隨著使用會被開發出新的用法。
這在日常用語上或許不算什麼，但是出現另一些用語上卻不是好事，這篇來討論專業術語。為什麼在專業上我們要使用術語？
術語的出現，因應著專業上不同的需求。
一種是，當專業複雜到一定程度，一個概念已經很難在三言兩語說完，但工作交流上卻須要頻繁使用時，創造一個術語，可以很簡單拎起整串概念，當圈子裡的人都理解的時候，完全省去多餘口舌。
另一種是，要表示的概念不容易被理解，日常的語言難以描述，甚至是容易被慣用的用法誤導，因此需要額外的詞彙代表。
不管如何，術語背後是一整個概念系統，而我們是以術語這樣，一個打包的方式使用這個系統。
譬如說如今的ＬＬＭ（大型語言模型），比之Midjourney之類的圖像ＡＩ就是不同的東西，但其中的複雜，不可能每次提及就細數整個概念，所以我們需要一個專門的詞彙區分不同系統，使用術語實際是打包使用整個背後的概念。
轉換率
上篇提到了科普，如今自媒體興盛，各個專業的人很容易將知識輸出給一般大眾，一般人有什麼不懂的，股哥一下也能略懂略懂，這樣的環境下，專業知識也未必只有業內人知曉。
但同時，許多作著知識普及的自媒體，也經常會對於轉譯在忠於研究成果，以及通俗程度之間難以拿捏。
「要是觀眾有任何意見，也歡迎在留言區留言」，類似這樣的保險也必不可少，畢竟在轉譯的過程中，觀眾獲知的知識絕對不是完整的，更不能當作知識學習的全部。
即便如此，一般大眾知曉各種知識術語，卻又未經過專業訓練，這些個術語也就像是日常用語般被隨意使用著。
這一點在一些看上去比較像術語的詞彙，或許不受影響，像是COVID-19、大型語言模型什麼的，比較理科相關的這種，普通也用不上。
但是人文相關的學科，一些應該要是術語的詞彙，卻似乎是太容易使用，反而被用得像是日常語言一般，失去術語的明確內涵。
解析度
本質、覺察
這邊舉了兩個應該要是術語的詞，就不列定義了，都是被用到氾濫，原本意思失真的狀態。
要說如今普遍的用法有誤嗎？也不全然是，大概也就那個意思沒錯。
但是這兩個詞都是有著整串理論在背後的，有時看到一些用法，很明顯是完全沒有這些背景知識，單純用自己理解在使用。
語言具有流動性，隨著使用會被開發出新的含意，但作為特定專業的術語，越是能被不同的涵意理解，越是失去明確說明的特性，變得很是難用，更讓門外漢誤以為理解這些專業。
*參考資料
