在互聯(lián)網(wǎng)上，我們每天會看到各種各樣的新聞，其中有兩個有趣的效應，第一個叫回音壁效應，當你在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)表一個觀點后，就會有很多人支持你或反對你，一個人往往會選擇自己喜歡和認同的觀點，與之形成一種呼應，久而久之，就像身處于一面回間壁之前，你講一句話，周圍就出現(xiàn)很多回音，你就會覺得這很舒服，這就是事實的真相。第二個叫繭房效應，每個人在互聯(lián)網(wǎng)上，會通過訂閱關注的方式，選擇一些信息來源，這些信息來源就像是一概絲線，不斷的吐出相同的信息，構成一間繭房，把你包裹其中。如果說，你的訂閱和關注是你的主動行為，那么這兩年興起的算法技術，則讓你的主動行為得到了更大的強化，它通過主動推送的方式，讓你關心的信息點得到幾何倍數(shù)的增加。久而久之，你看到的信息都是你所熟悉和喜歡的。而那些你不熟悉、不喜歡的，會被屏蔽在你的繭房之外。

這是一件多么可怕的事實！每一個人都處在一個不確定性的變化發(fā)展社會之中，這些算法技術會讓你躲進一個安全的繭房，從而失去了一個與一個陌生世界接觸的可能性，而這種狀態(tài)對一個人的成長顯然是非常不利的。

今日頭條的創(chuàng)始人張一鳴被問及，算法新聞會不會對用戶造成繭房效應時說，他們的工程師在建模時也關注到了這個現(xiàn)象，當一個人上今日頭條時，別的用戶也在看他的喜好的新聞，今日頭條會把與你有一定關聯(lián)的用戶傳播給你，同時還有公共話題效應，會做一點探索，因為世界很大，不僅要探索深度興趣，廣度上也要探索，也就是說這些以算法技術起家的媒體平臺，也注意到了這樣的信息陷阱。這也許是我們當前遇到的一個新的信息危機，面對這樣的挑戰(zhàn)，有兩個辦法，一是希望擁有這些算法技術的平臺，讓算法的能力更加提升，能夠讓機器進行深度學習，使得機器對人的信息的理解，能夠由一個知識點延伸到一個知識面乃至一個知識圈層。這是從簡單的算法技術向更復雜的人工智能認知技術的迭代升級。二是對于我們每一個活在當今世界中的人來說，舒適感是瀕臨死亡的一個特征，當你在一個信息海洋中覺得非常舒適的時候，也就是時間停滯的時候。

迪卡爾說人是一棵會思考的蘆葦。蘆葦不會成長在溫室中，它一定生長在海邊，在風暴中，在種種不確定的考驗和焦慮中得到成長。