武汉大学信息管理学院信息管理科学系教授：首要问题就是“信息茧房”，内容同质化。个性化推荐算法以用户既有偏好为导向，不断强化内容选择，这会使用户反复接触相似观点和信息，从而将自身困于“信息茧房”当中。这种封闭的信息环境会限制用户对复杂社会现实的全面认知，影响其对社会多样性的理解和包容。

　　第二个方面就是“劣币驱逐良币”，内容质量下降。推荐算法往往根据用户的点击率、停留时间这样的一些行为数据进行优化，这会导致部分创作者趋向于生产迎合眼球、情绪煽动甚至是带有误导性的内容。这样不仅导致优质信息被边缘化，也会使得平台内容生态趋向肤浅、碎片化。

　　第三个方面就是“算法黑箱”，缺乏透明度。目前大多数个性化推荐系统的运作机制对用户来说是不可见的，所以用户有的时候并不知道自己为什么会接收到特定内容。这种“黑箱”操作不仅削弱了用户对平台的信任，也使得算法有可能被用于操纵舆论、控制热搜，从而影响信息的公正传播。

　　第四个方面是诱导沉迷，导致伦理失范。有一些技术弱势群体，像未成年人和老年人，他们由于缺乏辨识能力和自控能力相对较弱，更容易受到算法推荐的影响。比如说未成年人可能在算法的引导下沉迷于短视频或游戏，影响学习和身心健康。