他们使用有关我们在线行为的数据。因此，我们读到的所有内容都在某种程度上符合我们最初的观点和偏好。 早在互联网和现代技术出现之前，媒体消费者就经历过这种情况。同样，传统媒体的“回声室效应”也表现出来：报纸或电视。例如，特定报纸的读者根据其记者的观点形成对现实的看法。 随着互联网的出现，负面影响只会加剧，因为算法更加精确地适应用户的个人偏好，并将他们与其他观点隔离开来。
就主题而言。 聊天机器人为何编造事实以及如何器人的 伯利兹电话数据 反应 基于大型语言模型的聊天机器人（我们用作个人助理）正在积极融入我们的生活。我们向他们提出问题，进行对话，并经常认为他们的答案是准确和公正的——毕竟，聊天机器人背后没有人有自己的观点和隐藏的利益。这就是我们最终陷入信息泡沫的原因。 推荐系统是经典机器学习的模型。
他们分析类似用户感兴趣的信息类型的数据，并据此向他们提供相关内容。 Kinopoisk、Youtube 和 Tiktok 等平台也使用类似的算法。 通常，推荐系统需要时间来分析“喜欢”、查看照片和视频的时间长度或具有相似品味的用户的偏好。与此同时，聊天机器人会根据一个或多个请求进行调整。他们立即了解查询上下文中哪些响应是首选，并且不需要额外的模型训练。
为什么危险： 缩小你的视野。用户较少接触到不同的观点，更有可能证实他们的假设，因为聊天机器人倾向于提供相关的论点和事实。 批判性思维能力下降。不断确认自己的信念会降低批判性分析和质疑信息的能力。 两极分化和激进化加剧。不断确认一种观点会让用户更加确信自己是对的。这可能会导致社会两极分化，因为人们变得不太容易接受他人的观点。 降低对错误信息的敏感度。