大資料，人工智慧，離不開計算機，就像汽車的發明擴大了人類走動的範圍，計算機，大資料則擴大了人類的記憶範圍（海量儲存），計算速度，而人工智慧則利用上述特點擴大了人類推理的能力。所以講，只有幫助，沒有限制。

作為一名從事AI的工程師，我就向你好好分析一下你所說的問題吧！也有很多個人感悟。

首先，你說的是對的，現在很多網站的推薦資訊都是依靠AI進行的，每個人開啟手機，看到的資訊都是不一樣的，打拼音輸出的字也是不一樣的，這都是按照“興趣”推薦的資訊，也就是按照我們日常瀏覽某種資訊的頻率推薦的。

AI推薦的優點：可以讓我們快速的找到我們感興趣的資訊，提高我們的資訊查詢效率，這個網際網路時代，合理快速找到資訊，也是非常重要的，要不然網上那麼多，亂七八糟的資料怎麼看的過來？

AI推薦的缺點：我們只能看到想要看到的東西，但是，有時候多看一些其它的資訊，有利於我們建立更好的全面思維，讓我們更能接觸到一些有利於發展的資訊。

其實，這個問題是沒有答案的，凡事都有利與弊，只是看我們怎麼去放大對自己有利的一面。比如，有的人說電腦是壞的，讓小孩子天天沉迷於電腦遊戲，不好好學習，也有人說，電腦讓他們學習到了更多以前看不到的知識，擴充套件了他們的眼界。

所以，最重要的是，自己要有這個區域性最優意識。

區域性最優意識：當你在瀏覽一些你感興趣的資訊的時候，你應該要想到，自己天天瀏覽這樣的資訊好嗎？雖然可以加深我們的專業知識，但是也會限制我們的思維，我們是不是偶爾也要看一些其它的資訊呢？應該去看，所以我們也去看一些其它資訊。

所以，最重要的是，我們要意識到這個問題。這個問題，我以前也想過，真實感悟，我寫過一篇這方面的文章，叫《區域性人生陷阱》，你可以看一下，或許對你的人生領悟有所用處。

當前透過大資料和人工智慧技術來為使用者推薦內容是比較常見的做法，雖然不同的推薦系統會採用不同的演算法，但目的都是為了提升使用者的使用體驗。隨著大資料技術的不斷髮展，推薦演算法在進行內容推薦的時候，參考的資料維度也在不斷提升，不僅會考慮到使用者的使用習慣，同時也會考慮到目前的發展趨勢，以及可能與使用者關聯度比較高的內容。

對於大型網際網路平臺來說，由於整體的內容非常多，但是使用者的呈現端卻非常有限，所以在呈現內容上必然需要一個篩選的過程，否則使用者的使用體驗是很難得到保證的。從這個角度來看，目前推薦系統的存在還是很有必要的，而且使用者可以根據自己的需求來調整（調教）推薦系統，這樣會在一定程度上避免出現“資訊壁壘”的情況。

實際上，從獲取資訊的角度來看，雖然基於大資料和人工智慧技術，可能會對於使用者獲取資訊的範圍有一定的影響，但是使用者在獲取資訊的過程中，本身就存在一定的選擇性，這個選擇性可以使用標籤來進行定義，透過對於資訊的標籤化管理，往往能夠讓使用者的選擇更加高效。

當然，標籤化的資訊在呈現的過程中，一定會有一個頻率上的變化，這個過程並不是一成不變的，會根據使用者的選擇而產生較大的變化，尤其是使用者短期內大量關注某個標籤領域的內容，這會對推薦系統形成一個較為明顯的影響，另外使用頻次對於推薦系統也有比較大的影響。

最後，要想更好地利用大資料和人工智慧來獲取自己感興趣的資訊，還需要對於相關技術有一個整體上的認知。另外，掌握一定的程式設計技術對於擴充套件資訊獲取面，會有比較積極的意義。

分享一下我的觀點，大白話科技讓你更明白。

資訊的傳播依靠大資料和人工智慧必然有一定的侷限性。

優點：我們在瀏覽使用各類APP中，想看的都是我們喜歡的，使用上會給我們產生足夠的愉悅感。並且購物類產品推廣會更精準！更節約觀看者的時間。因為可以直達想看的內容。

缺點：資訊過於集中於觀看者愛好，無法做到不想看的也能呈現於眼前。這個世界任何事物思想觀點都有不同，我們可以不認同別人的觀點，但是我們需要認識這個世界上還有這樣的觀點。這是很重要的一個問題，只有對事事的觀點認知不同，我們才會有辯解，才會有辨別，才會有思考。

所以，在以後的大資料和人工智慧使用中，希望我們能看到我想看的，也能看到我們本身不喜歡的內容。這樣我們才會不停的思考。

網際網路中有句話經常傳：我不認同你的觀點,但我捍衛你說話的權利

不認同的前提是知曉你的觀點，但願在未來的世界中，每一個人的觀點我們都能看到。讓我們自己選擇認同或者不認同。而不是全部推送給我們我認同的觀點，讓我們以為這世界的所有人都和我們一樣的觀點。

科技以人為本