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你是否发现，你的抖音、头条和我的完全不同？我们正活在一个被“量身定制”的信息世界里。
这一切的起点，可以追溯到多年前今日头条创始人张一鸣的一个想法。但最近重读《主角模式》，我却惊出一身冷汗：我们所沉迷的‘喜欢’，可能正砌成困住自己的高墙。
张一鸣在接受《互联网时代》的采访里是这么说的(精简版）：
王小丫： 支撑今日头条快速成长的是什么？
张一鸣： 核心在于从用户出发的理念和通过技术解决问题。我们坚信大数据推荐引擎，像汽车替代马车一样，技术能不断突破信息分发的上限。
王小丫： 你怎么知道一个用户想要什么？
张一鸣： 这本质是技术问题。在移动互联网时代，用户行为可被数字化感知。机器通过分析海量行为数据建立模型，从群体规律中预测个体兴趣，实现“千人千面”的推荐。
你看，这其实就是抖音模式的起点——用算法猜你喜欢，然后精准推送。
回过头看，我们获取信息的方式，其实经历过好几次大转弯：
从纸质时代的系统化慢吸收，到门户网站时代的海量信息自己找；再到社交媒体时代我们按兴趣筛选，圈子开始形成；直到今天的智能推送时代——算法根据我们每一次点击，默默为我们打造了一个“舒适房间”。
这下问题就来了：算法越是懂我们，就越是只喂给我们“已知的喜欢”。可成长的钥匙，往往藏在“未知”里。
这正好戳中了樊登老师在《主角模式》里说的那个“学习的悖论”：
“你需要学习的东西，恰恰是你不知道的东西；而正因为你不知道，所以你根本不会去学习它，甚至意识不到它的存在。”
算法，用最高的效率巩固了这个悖论。 它让我们舒舒服服地待在认知闭环里，连“自己不知道什么”都渐渐意识不到了。
更麻烦的是，就算有别的声音闯进来，我们的大脑也会因为“确认偏误”自动过滤掉。对于超出认知的东西，我们往往视而不见，或者直接觉得“这都在说啥”。
所以，怎么打破这个局面？
我的体会是，得主动给自己“找点别扭”。
比如，硬着头皮去读一本以前觉得难啃、不感兴趣的书。我最近终于把放了好几年的《乌合之众》读完并做了课件，过程很烧脑，但跨过那个坎之后，看世界的角度真的多了一个维度。
再比如，刷信息时，遇到完全陌生或本能排斥的观点，先别划走，停下来搜一搜、想一想。把被动刷推荐，变成主动搜索学习。
是安心待在算法精心打理的“喜好温室”里，还是主动伸手，去推开那扇陌生的门？答案，其实就在我们每一次的点击和选择里。
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