1. 数字鸿沟 vs. AI鸿沟 vs. 信息素养鸿沟
传统意义上的“数字鸿沟”关注的是技术接入（如互联网、设备）的不平等。随着智能手机和移动网络普及，这种物理层面的鸿沟在许多地区确实在缩小。
但随之而来的是更隐蔽、更危险的“认知鸿沟”或“信息素养鸿沟”——即人们获取、甄别、理解和有效使用高质量信息的能力差异。
AI鸿沟则进一步加剧了这一问题：
- 高质量AI工具（如高级大模型、定制化智能助手）往往集中在企业、精英群体或付费用户手中；
- 普通用户接触的多是算法推送的“信息茧房”内容，甚至是为流量优化而非真相优化的内容；
- 更严重的是，有些平台有意降低信息质量（比如用情绪化、碎片化、虚假内容吸引注意力），形成一种“劣质信息泛滥驱逐优质信息”的逆向选择机制。
2. 信息不是越多越好，而是越真、越有用越好
平民获取的信息并不少，但：
- 这些信息可能经过算法过滤、商业操纵或政治引导；
- 缺乏上下文、缺乏验证机制、缺乏批判性框架；
- 用户没有足够的时间、精力或教育背景去分辨真假或深浅。
这就导致一种悖论：信息爆炸的时代，反而更容易陷入无知或误信。
3. 真正的鸿沟：认知基础设施的不平等
我们可以把这个问题重新定义为“认知基础设施鸿沟”：
- 一部分人拥有：批判性思维训练、可靠信源、时间精力、数字素养、AI辅助工具；
- 另一部分人只能被动接收被包装过的“信息快餐”，甚至被系统性地误导。
4. 怎么办？
- 教育层面：加强媒介素养、逻辑思维和AI素养教育，从小培养“信息免疫力”；
- 技术伦理：要求平台对信息质量负责，而非只对点击率负责；
- 公共政策：支持开放、透明、非营利的信息基础设施（如维基百科、公共图书馆的数字延伸）；
- 个体觉醒：主动跳出算法推荐，建立自己的信息筛选机制。