最近抄代码，试做一套推荐系统，发现同一个推荐列表中大部分内容是相同的，明显有违“发现”新信息的道理——哪有只看一类信息的人呢？
测试推荐页面
成熟的推荐产品当然不会这么直接的出现全都推荐同一类内容，但不可避免的，它会按着你的兴趣、你的阅读点赞踩历史，推荐你喜欢的内容给你，为的就是让你更多的使用——这反过来会强化你的兴趣，最终让你越来越认可自已的观点，你也就离互联网原本的多元化越来越远。
互联网消除了信息不对称，但确带来了更多认知鸿沟。人天然的就对不同的观点持抵触怀疑态度，本来很多人寻找信息就是为了佐证自己已有的观点，而机器算法对内容的分类推荐，又大大降低了原本可以看到不同观点的机会。
这是非常值得警惕的一件事情：请留意，你很可能只能看到某些特定的话题、观点，很难跳出这个信息圈，这种效应自我强化，最终可能就是一叶障目。
而现在，又有哪家内容平台不使用推荐算法呢？特别是头部的几家，还依此做大、做强、做的很强。
第一次让我意识到这是个问题是在奇葩说，那期李开复去讲人工智能。艾力即提出此问题：新闻中人工智能的应用让世界越来越分裂，如何应对？
李开复给出的方案是：通用的共识应该由人工编辑处理，其他部分可以交给机器。（某些原因，现在的大平台应该都是这样吧）
新闻内容在这方面尤其明显（最直接的影响价值观，影响对外部世界的认知），其他垂直领域，譬如音乐\电影推荐，都不会出现这种限制人视野的问题。类似母婴知识百科这种客观科学知识，也不存在影响认知的问题。
对个人，应跳出舒适区，看一看对抗性的观点，避免陷入‘看到大家都这么想我就放心了’的状态 （实锤？咱就不较劲了），试着了解对方的出发点是什么，为什么会想的和你不一样？否则，真的就是丧失独立思考的能力，被洗了……
不同的世界观、不同的立场，最终有不同的观点是正常的，如果不给个机会去相互了解，在自我强化的路上越走越远，冲突将不可避免。了解、包容不同是最好的方案。
（我这是要在世界中心呼唤爱的节奏……）
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