一家网店使用 AI 来推荐合适的商品。
它会分析顾客的点击、购买记录和搜索词。
一开始，这个系统看起来非常实用。
很多用户能更快发现符合自己兴趣的商品。
但过了一段时间，一些顾客开始抱怨：
他们总是一遍又一遍地看到几乎相同的商品。
新的或不寻常的推荐几乎不再出现。
AI 本来应该提供有帮助的推荐。
那为什么这个网店反而让很多用户觉得越来越无聊？
问题： 为什么一个推荐 AI 会让顾客越来越难发现新的东西？
答案将在明天解锁。
这个 AI 优化的是“成功概率”。
如果一个用户经常点击或购买相似的商品，
系统就会把类似商品判断为“特别有希望被接受”。
因此它会不断展示同一类别的不同变体。
而不寻常的推荐因为看起来风险更高，所以出现得更少。
这通常会在短期内提高点击率，
但同时也减少了多样性。
结果： 推荐 AI 更喜欢展示那些已经证明“有效”的内容 —— 但正因为如此，它也会抑制好奇心和探索新事物的机会。