面對知識，古人鑿壁偷光，期望用微光點亮夢想，由於古時媒介有限，書本便是人們獲取知識的主要渠道。現如今，隨著網際網路的深入發展，人們獲取知識的途徑也變得多樣，以前的獨輪行走變成了現在的書本+網際網路兩條腿走路。面對深不見底的網際網路絡，我們每一個使用者都成為了渺小的“螞蟻”，住著網際網路為我們搭建的資訊繭房，樂在其中。
百度李彥宏
在2020中國網路媒體論壇上，百度創始人、董事長兼執行長李彥宏說了這麼一句話：“演算法應主動了解使用者的高階目標，而不是追隨本能喜好”，一時間引發了全網的熱議，演算法再次被推上了輿論的風口浪尖。而且早在2017年演算法橫行之時，人民網便三評“演算法推薦”，提前敲響了警鐘。經過三年多的沉澱，我們真的瞭解演算法了嗎？
演算法是什麼？
簡單的理解，演算法其實就是一套評判機制，這套機制對平臺所有使用者都有效，無論是內容生產者還是消費者，都要遵循演算法的規則。當我們進入這個平臺的時候，其實就已經進入了演算法的計算範圍，我們日常的習慣就會成為演算法為我們搭建資訊繭房的磚瓦，當我們習慣越明顯的時候，資訊繭房就會構築的越牢固，當你想要“破繭而出”的時候也會越難。
AI
不得不承認，演算法是網際網路時代非常偉大的一項發明，它實現了需與求的精準對接，同時也讓資訊資源得到了最大化的利用。當我們每天圍繞演算法生活時，就會發現，這種生態與宇宙頗為相似，比如月球圍著地球轉，水星、金星、地球、火星等行星又會圍著太陽轉，而太陽也只是浩渺宇宙中的一顆恆星而已。我們每一個普通使用者就像是衛星一樣在圍著演算法轉，等待演算法的“投餵”。
之前網路上流行著這樣一句話“得資料者得天下，得資料者得演算法”，由此可見演算法固然重要，但是其基石卻是龐大的資料。從目前的局勢來看，頭部網際網路公司在演算法上不會有什麼代差，但是在資料豐富程度和可用性方面可能會有一定差距。當我們再三強調個人資訊重要性的時候，有些使用者可能很難抵擋7天影片VIP、10顆雞蛋的誘惑，面對看得見摸得著的利益，有時候資料變得一文不值。
隱私
在理解了這個背景的時候，其實我們就不難理解各大平臺為什麼要瘋狂收集使用者資料，同時也時不時會被爆出各種竊取使用者隱私的問題。當平臺擁有了珍貴無比的使用者資料之後，才能構建屬於自己的演算法壁壘，當資料越多的時候，演算法壁壘就能構築的越高，越牢固，越容易在演算法之爭中獲得勝利。
演算法容易讓你一條路走到黑
演算法作為人類和機器的共同傑作，其實是非常懂使用者喜歡什麼的，“投其所好”便是它的一大特徵。當我們使用某平臺時，下次再開啟APP時是否覺得很多推薦的內容都是自己比較喜歡比較有興趣看的呢？其實平臺是為了提升使用者體驗為了留住你，根據你的行為來分析你的興趣，然後給你打上一個標籤再將同類標籤的內容生產者的內容推薦給你，這樣便讓互不相關的兩個群體產生了交集。
其實這種情況是非常常見的，比如我們在短影片平臺喜歡看美食類影片，那麼演算法為我們推薦的內容多數都會是相關的，如果你喜歡看車評類影片，那麼演算法就會給你推薦各種關於車的影片。有時候演算法會讓你產生一種不習慣，同樣的短影片APP，你手機裡的和別人手機裡的推薦內容不一樣，當你想用別人的手機刷會兒短影片的時候，你就會遭遇水土不服。還有就是我們在各大平臺上經常看到的標題黨內容，其實就是根據使用者的好奇心理所打造的專屬文章，這背後其實也是演算法的原因。
短影片
我身邊有一個非常鮮明的例子，朋友前段時間的時候一直情緒比較低落，在短影片APP裡經常會刷一些負面情緒比較重的影片，每天沉浸在其中難以自拔。但是過了幾天情緒好轉之後發現，每次使用短影片APP時推薦的還是各種負面情緒的影片，差點又把自己帶進了悲傷的坑裡。
其實對於我們每一個人來說，個性化推薦演算法都是在迎合我們的需求，正如李彥宏所說，演算法應主動了解使用者的高階目標，而不是追隨本能喜好。比如你特別喜歡看籃球，每天在各種平臺上刷籃球類的內容，不久後你就會發現，你已經被“籃球”包圍了，你伸長脖子想要看看圍城之外的世界時，就會發現，難！當這種情況發生在學生群體之上時，有些學生本來自控能力就差，現在加上演算法的引導，學習可能真的要成為老大難的問題了。
對於成年人來說，同樣不例外，在你有了金錢資本的時候，當你陷入到一個愛好中時你會發現，自己的錢包在被掏空。比如當你有一次在購物平臺買了一款心儀的口紅後，你會發現平臺每天都在給你推薦各種口紅相關類產品，有些甚至是你聽說過沒見過的，再給你推薦一些優惠活動，忍不住就剁手了，久而久之，可不就成了月光族了嗎？
購物
演算法可能會讓我們的眼界變窄，會讓我們一條路走到黑，但是演算法的初衷是給我們推送關注的內容，喜歡科技，就多給你推送科技資訊，關注教育，就多給你推送教育新聞。這種有針對性的推送初衷是好的，至於為什麼在使用過程中會讓人視野變窄，可能和人本身也有一定的關係，演算法無好壞。
我們又該如何突破資訊繭房？
資訊繭房概念是由哈佛大學法學院教授凱斯·桑斯坦在其2006年出版的著作《資訊烏托邦——眾人如何生產知識》中提出的。透過對網際網路的考察，桑斯坦指出，在資訊傳播中，因公眾自身的資訊需求並非全方位的，公眾只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的通訊領域，久而久之，會將自身桎梏於蠶繭一般的“繭房”中。
對於如何突破資訊繭房，其實並沒有非常明確的方式方法，更多的因素是集中在人之上。演算法是冰冷沒有情感的，而人則有思維能力、情感溫度、價值取向等，當我們在使用演算法時，應該學會有所為有所不為，在面對演算法推薦的迎合自己喜好內容之時，學會拒絕，如果一味的沉浸其中，資訊繭房效應只會越來越嚴重。
學會拒絕
以前車馬很慢，書信很遠，現在卻只是敲幾下鍵盤的事情，在面對資訊繭房效應時，我們也可以學會以慢制快。比如說，以前我們瀏覽內容更多的是直接搜尋，瀏覽推薦的情況可能並不多，現在我們也可以學會用網頁，用搜索引擎，用盡量原始的，沒被多次加工過的資訊，在演算法之外覓一片屬於自己的淨土。
另外一種就是我們人充當一個需求分發的演算法角色，將自身的多元化需求分發給不同的平臺，當資訊繭房效應形成時，我們仍舊可以在不同平臺、不同愛好之間轉化。比如查詢一些專業的內容時，我們不去綜合類網站查詢，而去垂直類的平臺。另外就是關乎平臺方的演算法最佳化以及相關法律法規政策的完善，需要不斷努力。
以上是個人的一些看法，歡迎大家隨時補充。
文章最後，再借用李彥宏的一句話“當演算法成為網路媒體平臺開啟資訊世界“任意門”的鑰匙，使用者到底是看到了一個更大的世界，還是一個更小的世界？演算法雖無罪，但演算法不能只給使用者“易牙，豎刁，衛開方”，這些人都是想盡一切辦法討好齊桓公的。演算法也要給他們理智喜歡的“管仲”。”