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最近业内对大型社交平台的推荐机制有不少讨论。归根结底，这些平台的算法逻辑其实很直白——优化用户停留时间，数据好看就行。
问题来了。为了让这个指标更漂亮，平台上的内容创作者被迫做出妥协。什么能留住人？浅显、情绪化、能快速引发反应的东西。所以我们看到各种鸡汤文、标题党满天飞，深度讨论反而越来越少。
这种现象的影响远超表面。当这样的数据流成为AI模型的训练素材时，模型学到的实际上就是这种被"优化"过的、经过算法筛选的降维内容。换句话说，算法驱动的内容生态正在反向塑造新一代AI的思维方式。
长期来看，这种反馈循环可能会锁定整个生态的天花板——AI会越来越像它被训练的数据那样，运行在一个逐渐变窄的思维框架里。