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網路讓資訊複製成本降到零。 它對隱私、著作權和真相的傳遞產生了巨大的衝擊； 但它同時也是人工智慧技術快速進步的重要基石， 並且也帶來了新的經濟模式。
(A) (人) 提出 (B) 的說法： 把某市場的所有商品根據熱門程度排名， 以排名為橫軸、 熱門度為縱軸， 畫出一張 (必然) 左高右低的圖。 (A) 說網路的出現打破了貨架空間的限制， 讓每個市場的這張曲線圖的尾巴變長變厚、 頭部下降、 重心從頭部移向尾部。 這意味著小眾市場越來越蓬勃； (C) "80% 的成果來自 20% 的主要行動/商品" 這種 「重視排名最高的少數人/產品」 的傳統想法越來越不適用。 在文字/圖片/程式碼/音樂/影片等等各種市場的尾端， 創作者的動機是出名而不是賺錢， 這種現象他稱之為 (D)。
哥倫比亞大學台灣裔的法學教授吳修銘 (Tim Wu) 指出： 網路時代， 大家搶著被別人看到， 並將這種現象稱為 (E)。 他強調： 在 (E) 這種現象裡， 最大的罪惡不是轉貼， 而是未註明原創作者。 「開放原始碼軟體」 一詞的倡議者 Eric Raymond 說： 許多軟體作者創作並分享程式碼的動機， 跟古代酋長分享食物展現自己的能力、 提升自己的社會地位一樣， 他稱這種現象為 (F)。 他也提醒大家： 自由軟體/開放原始碼軟體的價值， 不在於販售價值， 而在於使用價值。 諾貝爾經濟學獎得主 (G) 說： 資訊爆炸的年代， 稀有的當然不是資訊， 而是資訊所消耗的東西， 也就是接受者的注意力。 物理學家 (H) 寫了一篇文章 "The attention economy: the natural economy of the net" 用許多類比解釋注意力經濟的運作並且提出一些預言。 這些來自不同領域的專家用不同的語彙不約而同地描述同一個現象： 資訊爆炸， 數位內容的販售價格必然下跌； 人的注意力變得稀有， 成為網路時代眾人競相搶奪的真實稀有財。
相對地， 傳統的著作權法企圖阻止資訊自由流通， 也就是與網路對抗。 這造成 (I) 的現象， 也就是用著作權進行勒索詐騙， Jason Mazzone 甚至以此主題蒐集許多案例寫了一本書。 電影產業與音樂產業甚至還一直企圖推出 DMCA、 SOPA 等等管制網路的法案。 其中包含 (J)， 這是一類 「讓智慧財產權凌駕於實體財產權、 禁止 (農耕機/電腦/...) 機器擁有者研究自己財產 (類似於 DRM， 但作用於硬體層次) 的 "手銬腳鐐"」 加上配合軟硬體限制用戶的法律條文。 近年來消費者意識逐漸覺醒， 於是有人推動 (K) 類型的法案來抵抗智財權的無限擴權。 他們 (很卑微地) 主張： 任何機器產品的消費者應該有權利找獨立維修廠而不需被迫找原廠維修。 蘋果電腦極力阻撓。 哈佛教授 (L) 撰寫 「誰綁架了文化創意？：如何找回我們的自由文化」 講述電影與唱片產業本身的侵權歷史， 並說明過嚴的著作權法傷害創新。 他也推動 (M)， 鼓勵大家用 「姓名標示」、「非商業」、 「禁止改作」、「相同方式分享」 等等簡單條款的排列組合來有條件授權分享自己的作品， 既可提升創作者的能見度， 也便利於閱聽者在網路上自由分享。
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哈佛教授 (N) 提出監控資本主義的觀念， 提醒大家臉書與 Google 等等網路公司對隱私的威脅。 有些小公司採用 (O) 技術， 可以跨網站追蹤未登入任何帳號的訪客， 主要是根據每一部電腦或手機的瀏覽器的特性 (例如螢幕解析度、支援的字型、安裝了哪些擴充套件等等) 來指認訪客身份。 有些甚至可以做到 (P) 也就是指認出兩部不同裝置其實都屬於同一個使用者所有。
(N) 提醒大家： 這些公司收集了 "大量" 而且 "多樣" (以大數據用語來說， 就是 big volume 跟 wide variety) 的使用者行為習慣資料之後， 下一步就是進入 (Q) 的階段， 也就是大公司運用它對你我的了解， 透過 apps 等等途徑去 影響 每個人的 思想與行為。 例如寶可夢遊戲可以把人潮帶往特定的商家， 又例如臉書進行 (引發用戶抗議的) 情緒感染實驗， 再例如比較傳統相對無害的 (R) 也就是針對每個人的偏好投放不同的廣告以提高點擊率。 (S) 公司更把影響力從經濟面向帶到政治面向。 他們與臉書合作， 透過心理測驗小遊戲以及用戶的按讚轉貼行為資訊等等， 分析用戶心理並投放客製化廣告， 進而影響了英國脫歐公投及美國2016年的總統選舉， 讓大眾驚覺民主社會岌岌可危。
(N) 只關注資本主義社會； 但是他所描述的 「大數據持有者透過 apps 監視、更進一步左右用戶思想與行為」 的問題， 在極權欠缺法治人權隱私觀念的中共社會同樣存在， 而且更加可怕。 中國的 (T) 制度在生活的各個面向對每位民眾的一舉一動評分。 抖音、微信、小紅書等等 apps 把中共的雙向影響力 (收集大量且多樣的行為資訊 + 投放客製訊息左右閱聽者的思想) 擴大到所有華人社會。
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近十年來人工智慧驚人的進展， 主要是採用類神經網路 (neural network) 技術。 電腦模擬人類的腦細胞彼此連結且互相影響， 採用大量的訓練資料以及 back propagation 的機制來調整連結的強度。 要描述一個類神經網路， 必須提供兩大部分的資料： (U) 描述有多少顆神經元、 採什麼方式配置位置、 彼此之間誰與誰連線； (V) 則記載著所有連結的強度。 有時兩者合併簡稱為 (U)。 (W) 類型的類神經網路常用來處理圖像資料； (X) 類型的類神經網路常用來處理時序資料， 例如音樂、語言。 至於 (Y) 類型的網路， 則用來產生各式各樣的作品。 像是 chatGPT、 stable diffusion、 midjourney 等等都屬於 (Y) 類型的網路。