简单的说，现在的很多社交平台，都是存在推荐算法的。特别是抖音，头条等，你越喜欢什么内容，它就会推给你类似的内容。

这样你对平台会更成瘾。但这样的推荐系统对个人的发展一定好吗？

不一定。因为推荐系统会决定了你的视野。当你只看同质化的内容，文字，视频的时候，你就会不知道你不知道什么。

推荐算法只能让你的视野越来越窄。而现在的互联网，已经不是曾经的互联网了，推荐算法已经占据了所有互联网平台。

作为一个老的互联网用户，我感到曾经的互联网是一个小众的东西，曾经网上的人的智力密度比网下的人高，网上有很多开阔视野的东西。并且有很多好的网站存在于你的收藏夹里面。

现在随着互联网的发展，推荐算法，和泛娱乐化，使得互联网越来越傻瓜化，同质化，肤浅化。优秀的独立网站经营不下去，肤浅化的变现快的推荐算法dominate所有入口。

很多人为了寻找高质量，不一样，深度的东西，反而需要去线下寻找，反而需要去自己想办法beat掉推荐系统。

那么我给大家推荐几个beat掉推荐系统的方法：

1. 有个chrome的应用叫stumble upon，装上以后，按它就会给你随机选择一些高质量网站，但是可能你从来没见过的东西。

比如昨天我就看见一篇文章说，咖啡的滤纸可以用来做什么手工 。如果我自己去搜索的话，我肯定不会看这种文章的，但看了我觉得非常有趣。

2. 你可以把Wikipedia设成自己的默认页，Wikipedia有个random wiki，这样每次打开浏览器就可以随机弹出来一个wiki页面，也许有很多冷门的知识你不知道。

3. 你可以去wolfram alpha点‌‌“surprise me‌‌”，这样它会弹出来一些有趣的量化的知识。

4. 你还可以装一个应用叫100 million books （在chrome上），可以随机推荐一些书，直接链接到美国亚马逊，这样你可以看评论，非常有趣。

从上面一些直觉的经验，要想系统产生beat掉推荐算法的算法，也就是anti-recommendation算法，需要两个因素：

1. 高品质。有开阔视野的需求的人群，不能看非常low的内容。非常low的东西，即便他们没看过，也不想看。

2. 随机性。随机sample人类知识各个领域。这可能就需要知识图谱。不能因为某些领域的感兴趣的人少（比如量子物理），就sample的少，也不能因为某些领域感兴趣的人巨多（比如猫的视频），就产生大量这样的内容。

因为所有人都喜欢猫的视频，所以猫的视频大量充斥网络和推荐算法，就是exactly我们需要解决的问题