AI时代的判断力 · 第30篇
推荐系统擅长从过去行为预测下一次点击，却未必知道你想成为什么样的人。它会优先提供熟悉、容易消费的选项，久而久之，便利可能缩小你的选择面。
给信息饮食加入四种“陌生成分”
- 反方：定期阅读对核心观点最强、最诚实的反对意见。
- 邻域：从相邻领域寻找不同方法，而不是只看同类内容。
- 随机：保留一部分不由历史记录决定的探索。
- 人工：让可信的人、编辑、教师或图书馆员推荐。
区分两种推荐任务
| 任务 | 可以怎样使用推荐 | 需要的额外动作 |
|---|---|---|
| 低风险消费 | 音乐、普通娱乐、日常商品可借助个性化 | 偶尔清空路径并主动搜索 |
| 塑造观点与机会 | 新闻、教育、工作和公共议题只把推荐当入口 | 比较来源，寻找缺席群体与反例 |
看到“为你精选”时，问一句：它在优化我的长期目标，还是平台眼前的点击目标？如果两者不同，主动搜索就是重新拿回方向盘。
参考资料
了解 Geoffrey Chen 的更多信息
订阅后即可通过电子邮件收到最新文章。