看到有人分析ChatGPT避免了“信息茧房”，凭我多年情报分析工作的经验，我的观点是，正好相反。ChatGPT有效的信息展示位置，很可能导致一个结果，信息单方面叠加，最终导致结论不再中立，而是不断向某个方向便移。而且在用户和后台加工的配合下，这种便移的速度可能很快。尤其是针对一些敏感话题，很可能由于单方面信息的不断叠加，而忽略了更为重要的反方向的“弱信号”，从而错失了纠偏的机会。

网络上的“百科”可以理解为一个简化版、慢效率的小模型ChatGPT。例如，我们在百度百科搜索“丁宁”，你会发现，入狱前后，是截然不同的两个人。

在入狱前，“民革党员，企业家，应用化学专家，高级化学工程师，计算机工程师。 曾任钰诚集团董事会执行局主席”，还有：

取得的个人成就和论文有：

而入狱后，不再有消息更新，直到被判刑。宣判后的内容又只剩下了负面内容。

对钰诚国际控股集团有限公司以集资诈骗罪、走私贵重金属罪判处罚金人民币18.03亿元;对安徽钰诚控股集团以集资诈骗罪判处罚金人民币1亿元；对丁宁以集资诈骗罪、走私贵重金属罪、非法持有枪支罪、偷越国境罪判处无期徒刑，剥夺政治权利终身，并处没收个人财产人民币50万元，罚金人民币1亿元。

前后就像是反差很大的两个人，这明显不科学。很明显，入狱前的负面信息，被略掉了，而入狱后的正面信息，也变得少之又少。

与百科相比，类ChatGPT 更新周期更快，由于显示空间限制，更容易将“弱信号”略掉，仅剩下“主流声音”。“弱信号”未能提前发现，“强信号”不断累积、叠加、演进，ChatGPT出现片面误解的可能性就会增加。