我忧心忡忡地看待未来，但仍满怀美好的希望 。—— 史怀哲

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这是一个信息爆炸的时代 。
互联网上每天产生的信息量是过去几十年甚至上百年的信息量之和 。
人们获取信息的方式也经历了几次变革：最初是远古时代人类掌握语言后的口头“交流”，其次是竹简纸张诞生后的“阅览”，再到近代互联网的网页“搜索”，至今日人工智能衍生出来的智能“推荐” 。
【智能推荐怎么实现的 智能推荐算法】例如今日头条的个性化资讯分发，网易云音乐的日推歌单，京东淘宝的猜你喜欢，以及朋友圈的广告精准推送等等，智能推荐已经逐渐融入到我们生活中日常使用到的绝大多数互联网产品 。
而智能推荐在互联网圈的流行，无外乎这几个因素：
克里斯.安德森的《长尾理论》中提到大规模市场正在转化为数不尽的利基市场，而正是由于网络化及数字化的发展，使得消费者能以较低成本找到自己非热门的小众商品 。
传统的网络搜索或人工推荐无法高效匹配海量的长尾资源与千奇百怪的用户需求，而个性化推荐通过“智能分发引擎”做到千人千面，以推送高效率换取商业高效益 。
不敢说大热门的时代已经过去，但就目前来看，用户的需求越来越多样化，主流市场正在逐渐分化为更加垂直的细分领域，任何一小部分刁钻的个性化需求总能被一款小众的产品所满足 。
除此之外，被网络惯坏的我们变得越来越“懒” 。信息量的巨大、筛选成本的增加使得用户对信息主动获取（搜索）自然而然向被动接受（平台推荐）转变 。
近两年，除了IT巨头们纷纷布局人工智能，不少创业公司也蜂拥押宝AI产业 。加上政策利好，人工智能行业正进入高速发展的黄金时期 。个性化推荐引擎作为人工智能发展过程中的衍生产品，涵盖了机器学习、自然语言处理、神经网络、自动推理等多学科技术，正是由于以上技术的突破性进展，才加剧了智能推荐技术商业落地的可能 。
网络带宽的增长及存储容量的升级带来的是数据指数级的爆炸，互联网每一秒钟都在生产出庞大冗杂的数据信息 。
以搜索“人工智能”为例，百度给出了大约18,400,000条结果，而Google更是给出了多达48,700,000条结果 。
我们淹没在数据的海洋里不知道自己想要什么，我们从来没有像现在这样周围遍布信息却依旧感到焦虑 。
而个性化推荐解决了这一难题，根据用户以往的网络行为（搜索、浏览、收藏、点赞、评论、转发等）构建每个人独特的用户画像，然后智能推荐引擎根据预先设定的机器算法向用户推送可能感兴趣的内容 。
但是，无论是“最懂你的信息平台”还是为你量身打造的私人定制，其最终目的还是为了把你留在产品里 。
当我们主观上倾向于某一观点时，我们往往会主动或被动地去接收那些有利于我们观点的信息，而对于那些有悖于我们观点的信息，我们通常会选择忽视，这在心理学上叫做证实偏见 。
而互联网的这种个性化推荐放大了这种偏见，它使得我们在由自己兴趣编织的笼子里只看到自己想看到的内容，只接收自己赞同的观点 。长此以往，这种智能推荐是否会将一个人逐渐推向偏执甚至极端呢？
以今日头条为例，精准的个性化资讯分发的确降低了用户阅读成本，最大限度地保证用户看到的都是自己想看的，但这种以用户喜好作为判断条件来迎合用户的做法带来的回声室效应也是不容忽视的 。长期只接受特定的信息，只会让我们在自己狭小的圈子里自娱自乐、故步自封 。

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