Les outils d'investigation et de recherche basés sur l'IA sont récemment devenus un sujet tendance, beaucoup réfléchissent à comment les utiliser pour optimiser leur processus de recherche. Je me suis déjà frotté à des systèmes d'agrégation d'informations similaires dans le passé, et j'ai progressivement compris leur fonctionnement.

Honnêtement, le plus grand risque de ce type d'outil ne réside pas dans ses fonctionnalités elles-mêmes, mais dans le piège de la chambre à information. Le mécanisme de "correspondance de similarité" du big data est comme une épée à double tranchant : il peut vous fournir précisément le contenu que vous aimez, mais il renforce aussi inconsciemment votre perception existante. Vous constaterez que, dans un marché haussier, toutes vos sources d'information sont pleines d'arguments en faveur de la hausse, tandis que dans un cycle baissier, c'est l'inverse — ce n'est pas une coïncidence, mais une répétition de l'algorithme qui approfondit votre compréhension unidimensionnelle du marché.

C'est aussi pour cette raison que beaucoup de personnes utilisant des outils d'investigation et de recherche finissent par tomber dans des pièges. Plus l'information est abondante, plus le piège est profond. La question centrale est en réalité : comment maintenir une perception multidimensionnelle dans un océan de données et briser la barrière informationnelle créée par l'algorithme ?

C'est une réflexion que chaque utilisateur d'outils de recherche et d'investigation devrait bien avoir en tête.