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喜欢什么就推送什么，AI为什么这么了解我？

学术 2025-01-17 18:12 天津

在生活中，你可能会有这样的经历：

刷完一个视频，App 总是能推荐出特别符合我们胃口的视频，让我们刷刷刷停不下来。

在买东西的时候呢，购物 App 会自动给我们推荐东西，并且总是那么贴合我们的喜好，让我们忍不住想要“剁手”。

各类 App 对我们兴趣、爱好的学习和判断，同样离不开 AI 技术。

这一集，我们就来说一说，AI 是怎么给我们推荐东西的。

AI 推荐算法：如何读懂你的喜好

早期的推荐算法，使用的是一种叫做协同过滤的技术。这个词你听起来可能有点陌生，但它的原理非常好理解。

协同过滤技术就是寻找用户或者是事物之间的相似性，预测出用户可能感兴趣的东西，我通过两个简单的例子帮你理解一下。

假如人小明喜欢看 A、B、C、D 四部电影，小王喜欢看 A、B、C、E 电影。那么，小明和小王的兴趣看起来还是挺一致的，于是，计算机就会给小明推荐 E 电影。

再比如，小明和小王都身处北京，都处于 20-30 岁之间的，最近都购买过男士洗发水，那系统也会认为小明和小王可能是同一类人，会把小明关注的东西推荐给小王。

这种协同过滤机制在 20 世纪末就已经在商业上得到了应用。

比如 1994 年出现的 GroupLens 系统，这个系统能够收集用户对新闻内容的评分，然后找到兴趣点相似的用户，按照他们的浏览内容相互推送。

在 20 世纪末，亚马逊的在线书店也采用了这种推荐方法。他们根据用户在阅读兴趣上的相似性，来给为用户推荐其他的书目，你看到的推荐提示语也是“买了这件商品的人，也购买了 XXX”这句话也恰好是这种推荐方式的最佳概括。

当然，这种推荐方法是基于用户的推荐方法，是在用户之间寻找共同点，除此之外，也有基于内容的推荐方法。这种方法更加关注商品、视频与用户之前所喜欢的商品、视频之间的相似性，会推荐同一类的东西给用户。

但这种方法也会存在一些问题，可能会产生“回音壁效应”，或者叫“信息茧房”。

回音壁效应，即不停地给一个人推送重复、相似的信息，会让这个人知道的事情越来越局限。甚至，可能会强化一些错误的、极端的想法。

比方说，如果一个人无意间点赞了一个视频，内容为“地球是平的”，系统就会推荐越来越多与“地球是平的”有关的视频，久而久之，即便达不到误导，也会令人烦躁。

另外，回音壁效应可能会让人产生一些错觉，认为自己喜欢的东西，也是全世界所关心的东西。比如一个人喜欢体育，系统会不断给他推送与体育相关的信息。很有可能让人误判，甚至错以为体育新闻能代表新闻的全部。

为了解决这个问题，一些网站在推荐的时候，会引入一些随机内容，防止信息过于单一。在推荐算法的背后，基于神经网络和深度学习技术的帮助，也令系统更趋于智能。

推荐系统的发展与挑战

现在的网站、App 通常会搜集大量的用户基本数据、历史浏览数据。海量的数据，成为了人工神经网络、深度学习技术的学习材料。AI 甚至在我们的兴趣爱好发生变化的初期，就能够有所察觉，以便给我们推荐更多“对胃口”的内容。

在生活中，推荐算法我们几乎每天都能用到，从朋友圈到各种各样的视频、音乐、新闻软件、购物软件，它们的身影无处不在。

除了日常娱乐，推荐算法也在其他领域发挥着重要作用，比如招聘软件可以根据求职者之间的相似性，或者是岗位之间的相似性，来推荐工作。

在金融领域，推荐算法也能根据用户的存款、年龄、风险偏好和过去投资理财的数据，推荐最适合的理财方案。

在教育领域，推荐算法也能找到每个学生和学习资料之间的匹配程度，找到最适合的学习材料，帮助学生更好更快地成长。

随着人工智能技术的快速发展，推荐算法也在变得越来越复杂。它们能综合考虑用户使用的时间、地点，甚至天气等其他附加信息，做出更合适的推荐。

在加入自然语言处理功能或者视频交互功能之后，它们可能会根据用户的语气、表情来做出合适的推测。

未来，AI 可能会在你自己之前，就能了解你的心。

策划制作

本文为科普中国-创作培育计划作品

出品｜中国科协科普部

监制｜中国科学技术出版社有限公司、北京中科星河文化传媒有限公司

作者丨‍‍北京云御纪文化传播有限公司

审核丨秦曾昌北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院副教授

END

天津科普说

天津市科学技术协会主办，致力于搭建提升市民科学素养的新媒体平台，满足科技工作者和公众的需求，使用户开阔视野，增长知识。

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