高虹安在鴻海教育基金會發行的【人工智慧導論】一書中，關於人工智慧技術對娛樂生活領域的應用，著重於闡述家用智慧電視的功能，包括記錄家庭成員的居家休閒行為、休閒歷程，再透過人工智慧演算法找出家庭成員的偏好，並用聲音控制、搜尋想看的節目。

若我記得不錯，其實目前的電腦、智慧型手機只要網路連線穩定，則Google和YouTube的搜尋引擎，都有聽取使用者的聲控指令，而去搜尋使用者想要看的文章、影片或想要聽的音樂，而這兩大目前在臺灣相當普及的平台，本身也會記下用戶過往的搜尋紀錄。

在這當中，我發現Google很明顯地是會透過AI演算法去找出用戶可能喜歡哪些網路社群文章、網路新聞報導或網路影片，然後待用戶點入時推薦給用戶；而YouTube也一樣會用人工智慧演算法去推算用戶可能偏愛哪些影片，然後在用戶點入時推薦給用戶，不過它們都有盲點。

Google和YouTube的人工智慧演算法，以我實際的觀察，發現它們在偏好推薦清單上列出來的影片或網路文章，實際上仍跟當下新聞媒體報導的熱度脫離不了關係，這也就是說，我發現Google在智慧型手機上推薦的新聞，或者YouTube推薦的新聞影片，其議題不是百分之百都是依照個別用戶的喜好，仍有一定的比重是按照主流新聞媒體報導的頻率。

另一方面，網路行銷的手法當中，有一種就是購買關鍵字廣告，如此一來只要輸入該關鍵字，廣告主所要推廣或銷售的東西，其名稱就會出現在關鍵字搜尋結果的最上面，如此一來，出現在搜尋結果最前面的項目，也就不見得會是使用者最喜歡的項目，而會是廣告預算花最多的項目。

還有一種也是網路行銷會用的手法，就是創造多個帳號去增加按讚數、點閱數、流量、留言數等，臺灣主流媒體總被此手法給呼嚨；而我也發現，Google或YouTube的人工智慧演算法，其為個別使用者所推薦的文章、音樂、影片，也會受到這種操作的影響，而不能完全符合使用者的真實喜好。

換句話說，我認為購買關鍵字廣告、創造多個帳號增加人氣之類的網路行銷手法，會讓Google或YouTube的人工智慧演算法失準，而高虹安所提的具連網與智慧功能的智慧電視，我覺得其人工智慧演算也會受到上述兩種網路行銷操作的干擾，變得無法精準反映使用者的喜好，而具有效度問題。

總之，我認為只要網路搜尋引擎或偏好推薦清單的結果，仍會受到一些網路行銷手法的影響，那麼這人工智慧演算法，就仍無法精準算出個別使用者的喜好。