社會泡沫與兩極化
如今，人們希望透過社群媒體和個人化資訊流（如Google 發現）了解新聞。由於其設計方式和商業模式，當今的社交網路透過超級個人化的新聞提要（社交網路的大本營）使人們的觀點兩極分化：例如，如果我是Facebook 用戶，總是對共和黨人的貼文進行互動和評論，Facebook 的演算法將始終為我提供相同類型的內容，以便我始終粘在社交網路上。我們 阿塞拜疆 WhatsApp 電話號碼列表 的點擊、按讚、評論和分享的歷史記錄是為這個個人演算法泡沫提供數據的數據，它過濾了其他所有內容，讓我相信真相始終是我在提要中看到的。結果是出現了2020 年喬治亞州選舉期間出現的超級黨派新聞流
， 這為世界的好與壞的二元劃分創造了條件。所需要的只是一個政客憑直覺說話，並透過一系列有針對性的推文引發像華盛頓那樣的騷亂。
結論
正如川普國會山案所表明的那樣，如果「運用得當」社群媒體，與神經行銷相結合，可以影響大眾，甚至破壞世界上最富有的國家美國的穩定。 所有大型數位平台都知道這一點有一段時間了。 為了不讓美國政界認識到真正的引爆點是社群媒體的超前使用以及對共謀的罰款、分裂公司和對平台的更嚴格監管，矽谷所有人的決定是暫停總統的帳戶王牌。預測趨勢的華爾街證券交易所已經明白了這一點，在川普的封鎖之後，所有科技和社群媒體股票都錄得大幅下跌：社群媒體是私人營利公司（而不是慈善機構），需要強大的演算法，否則用戶會離開，營業額也會下降。下跌，股票貶值。
阿拉伯之春之後，川普案證實，由於其商業模式，社交網絡兩極分化，使真理的概念變得“抽象”，暴露出人們最壞的一面，從各個方面對西方民主國家的生存構成威脅（不是獨裁政權將社群媒體和擁有大量追隨者的人置於政府的嚴格控制之下（參見馬雲在中國失蹤的案例）。
誰將成為下一個利用西方社會困境的政治人物？會產生什麼後果？交給你了。
Instagram 動態：臉部獲勝
Instagram 的動態消息演算法似乎很可能將包含文字的圖像的排名遠低於其他類型的圖像。顯示人臉的貼文有 32% 的機會出現在動態消息中，而顯示文字的貼文只有 30% 的機會到達他們。
香港近 100 所學校繼續進行線上教學，使用基於人工智慧的工具來監控兒童的面部表情。該軟體是在大流行期間推出的，還可以評估孩子們的注意力水平並預測他們的成績。這些預測都是基於對兒童臉部的觀察以及他們在虛擬教室中的假定注意力持續時間的推導。該軟體是由FindsolutionAI的朋友提供的，旨在提高學習能力。
道德和人工智慧在谷歌相處得好嗎？
谷歌最近解雇了兩位人工智慧道德聯合總監蒂姆尼特·格布魯（Timnit Gebru）和瑪格麗特·米切爾（Margarett Mitchell）。大約在這個時候，Google也開發了針對大量未受保護的資料進行訓練的演算法，這遭到了兩位聯合主任在一篇研究論文中的批評。儘管這個故事完全被公眾、媒體、科技業和學術界忽視，但在數十億人的手機上倉促部署演算法仍然是一件很重要的事情。同時，Google和 YouTube 會自動封鎖（透過機器學習）包含「藥丸」一詞的廣告，認為它是一個醫學術語，即使登陸頁面談論的是金融教育。