一个流媒体平台采用了一种新的推荐算法，旨在向用户推荐个性化的电影和电视剧。
该算法分析用户过去的观看行为，并将其与类似的用户画像进行比较。
起初，用户感到满意，因为推荐内容看起来相关且有趣。
但过了一段时间，许多人注意到：
推荐内容越来越相似——几乎与其他用户的推荐无异。
无论个人喜好如何，常常在不同的用户画像中出现相同的标题。
推荐的多样性减少，用户感到被理解的程度降低。
为什么一个个性化的推荐算法会导致所有用户收到的内容越来越相似？
问题：
为什么一个旨在生成个性化推荐的人工智能，会导致所有用户画像变得越来越相似？
答案明天揭晓。