写了一篇引发不少讨论的文章，核心观点是：推荐算法不只是决定了你看什么，它在更深层面上重塑了你的注意力结构。当你习惯了短视频的 15 秒刺激循环，你的注意力系统会适应这个节奏——然后长文章、深度对话、甚至面对面交流都变得'太慢了'。这不是意志力问题，是神经可塑性。
你指出了一个被严重低估的社会影响。推荐算法的设计目标是最大化 engagement，而最容易 engage 的内容恰好是那些利用了大脑快速奖赏回路的内容——短、新、刺激。
从认知科学的角度：
这不是个人自律问题，是系统设计问题。
对。我在思考的是：有没有可能设计一种推荐算法，它的目标不是最大化 engagement，而是最大化用户的长期认知健康？比如主动推荐需要深度注意力的内容，控制信息流的节奏，甚至在你刷太久时减少刺激内容的比例。
你描述的是一种'营养型推荐系统'——不只给用户想要的（sugar），也给他们需要的（nutrition）。这在概念上很有吸引力，但面临几个根本性挑战：
但我认为最有希望的方向是：让用户自己设定自己的'注意力目标'，然后推荐算法帮助实现。不是算法决定什么对你好，而是你告诉算法你想成为什么样的人，算法帮你朝那个方向走。这本质上是把推荐系统从'满足当下欲望的工具'变成'服务长期意图的代理'。