對於一名讀者、一位觀眾、一個聽眾，亦或是人類思想表達運動中的一個參與者而言，再沒有比現在更好的時候了。每年，都有如雪崩般的大量新鮮事物被創造出來。每年我們生產出800萬首新歌，200萬本新書，1.6萬部新電影，300億個博客帖子，1820億條推特信息，4萬件新產品。今天，任何一個普通人都無需花費太多力氣，最多就是抬下手腕的過程，就能召喚出包容萬物的圖書館。只要你願意，你就可以閱讀大量的用古希臘語書寫的希臘文章，數量多得要比古希臘羅馬時期最有名望的希臘貴族所能看到的還要多。同樣帝王般的享受也適用於中國古代的捲軸書籍；相比中國古代的帝王，你的家中就可以有更多這些藏書。無論是文藝復興時期的蝕刻版畫，還是莫扎特協奏曲的現場演出，在當時都難以見證的珍貴資源，現在都可以便捷獲得。在以上每一個方面，當今媒體的豐富繁榮都已經達到了空前的頂點。根據我所能找到的最新記錄，這個星球上記錄在各個地方的歌曲總數量是1.8億首。使用標準的MP3壓縮比率，人類所有現存的音樂可以收納到一個20TB大小的硬碟里。而今天一個20TB的硬碟售價為2000美元。5年之後，這種容量的硬碟售價將為60美元，並且其體積小到可以裝進你的口袋裡。用不了多久，你就可以將人類的所有音樂裝到你的褲兜里隨身攜帶。但另一方面，既然這個音樂圖書館如此之小巧，你又何必費事地將其帶在身上呢？因為那時你完全可以根據自己的需要，直接從雲端訪問世界上所有的歌曲。
發生在音樂上的這一變化，也會發生在任何一個或者每一個可以用比特表達的事物上。在我們有生之年，由所有圖書、遊戲、電影以及每個列印出的文字構成的綜合圖書館會24×7小時地對我們開放，所需的介面也只是那同一塊屏幕，或者是同一個雲端路徑。而且每一天，這個圖書館都在膨脹。我們互為消費者相遇的可能性係數已經因人口的快速擴張而隨之擴大了，而簡化創造過程的技術進步將這種可能性進一步擴大。現在全球人口數量是我出生那年（1952年）的三倍，而未來10年內 應該還會再增加10億人。在我出生以後，新增加的50億至60億人中有越來越多的人藉助現代化發展的富足和安逸得以從枷鎖中解放，他們可以自由地產生新觀點，創造新藝術，製作新事物。今天製作一個簡單的視頻要比10年前容易10倍；設計並製作一個小的機械零件要比100年前容易100倍；寫作並出版一本圖書要比1000年前容易1000倍。
以上這些變化的結果就是我們來到了一個無限大的大廳里，在每一個方向，都堆砌著無數種可能的選擇。儘管類似汽車無線電製造這種老舊行業被淘汰消失，但可供選擇的職業種類卻變得更加豐富了。度假的地方、吃飯的地方，甚至是食物的種類，這些可供選擇的選項數量每年都在累加。可供投資的機會也在迅速增加。可供參加的課程，可供學習的東西，可供娛樂的方式，這些選項的數量已經膨脹到天文數字級別。在人們有限的一生中，沒有人有足夠的時間把每個選擇的潛在影響都逐個審視一遍。即使只是對過去24小時里被發明或創造出的新事物進行概覽，也會花費我們一年以上的時間。
這個包容萬物的圖書館規模極其巨大，它迅速吞沒了我們本就十分有限的消費時間周期。我們將需要額外的幫助才能穿越這廣袤之地。生命如此短暫，卻有太多的書需要去讀。我們需要某些人或者東西來做出選擇，或者在我們耳邊悄悄地告訴我們該如何選擇。我們需要一種對信息進行分類的方法，而唯一的選擇就是尋求幫助來指導我們如何選擇。我們藉助各種各樣的方法對鋪在面前的令人眼花繚亂的選項進行篩選。很多這種過濾方法都比較傳統，而且依舊發揮著作用。
我們通過「守門人」來過濾信息：權威、父母、牧師和老師都會將壞的東西擋在門外，選擇性地把「好東西」放進來。
我們通過媒介來過濾信息：在圖書出版商、音樂製作室和電影工作室的辦公室桌上總是堆起很多被否掉的項目。他們說「不」的時候要遠多於說「是」，這就對那些廣泛傳播的信息起到了過濾的作用。報紙的頭版新聞也是過濾器，因為它對這些頭條說「是」的同時就忽略了其他消息。
我們通過管理者過濾信息：零售店不會採購每樣東西，博物館不會展出每件藏品，公共圖書館不會收藏每一本書。所有類似的管理者都會選擇他們所認可的商品，從而起到過濾器的作用。
我們通過品牌過濾：面對著堆滿相似產品的貨架時，第一次採購的買家會保守地選擇一個熟悉的品牌，因為這是降低採購風險的一種便捷方法。通過品牌，可以將混雜的東西過濾掉。
我們通過政府過濾：禁忌的東西會被禁止，有時甚至會被清除，比如充滿仇恨的言論、對國家領導人的批評以及對宗教的批判。而國家主義的相關議題則會被提倡。
我們通過我們的文化環境過濾：兒童會接收到不同的信息、內容和選擇，依據的標準則是他們身邊的學校、家庭以及社會對他們的期望。
我們通過我們的朋友過濾：同伴對我們的選擇有很大的影響。我們很有可能會選擇朋友選擇的東西。
我們通過自身來過濾：我們依據自己的喜好和判斷來做出選擇。傳統上講，這才是最珍貴的過濾器。
在面對如今信息過度豐富的狀況時，上面這些方法並未消失。但在處理未來10年急劇增長的各種選擇時，我們就要發明出更多類型的過濾方法了。
設想你生活在這樣的一個世界裡——那些被製作出的每部偉大的電影、每本偉大的書籍、每首偉大的歌曲都像「免費」似的觸手可得，而你那精緻的過濾系統則已經將廢話、垃圾和其他可能會讓你感到絲毫不爽的東西統統清除掉。將那些廣受好評卻對你個人沒有任何意義的發明統統拋之腦後，而只去關注那些能真正令你興奮的事情。你唯一面臨的選擇就是品嘗這百分百的精華中的精華，而你最好的朋友給你推薦的東西中，也會包含一些「隨機」的選項以讓你偶爾感到驚喜。換句話說，你只會遇到那些在此時此刻與你完全匹配的事物。經過你的過濾器篩選後，唯一在前方等著你的就是那成堆的令你瘋狂的事物。
例如，在你設置篩選書目標準時，可以設定只選讀那些最偉大的作品，例如僅僅關注由遍覽群書的專家選定的書籍，並讓他們引導你閱讀被視為西方文化精粹的60卷精選文集，即著名的《西方世界的偉大著作》（Great Books of the Western World）系列。但即使如此，你或任一個普通讀者都要花2000小時才能完全讀完這2900萬字的系列書籍，遑論這還只是西方世界的文化典籍。因此，我們大多數人還需要更進一步的過濾。
但問題在於，我們一開始有太多的備選項，這使得我們即使只挑選出一百萬分之一，仍然會面臨很多選擇。有很多對你而言可以給五顆星的電影，但你一生中卻沒有足夠的時間把它們都看完。有很多特別適合你的工具，但你沒有足夠的時間把它們都掌握。有很多很酷的網站會讓你流連忘返，但你沒有足夠的精力把它們都嘗遍。事實上，也有很多超棒的樂隊、圖書、小玩意正合你胃口，而也你沒有足夠的時間去體驗，即使你的全職工作就是干這個，也是不可能的。
儘管如此，我們仍然試圖將這些大量豐富的信息縮減到令人滿意的程度。讓我們先從理想途徑開始探索。以我自己為例，我會選擇將我的注意力投向哪裡呢？
首先，我想先查收下我認為我會喜歡的東西。這種個人過濾器早就已經有了，即我們所說的推薦引擎。亞馬遜、flix、推特、領英、Spotify、Beats、Pandora，以及其他聚合類網站，都在廣泛使用推薦引擎。推特會使用推薦系統來向我建議我應關注的人，所依據的信息就是我已經關注了誰。Pandora使用類似的系統向我推薦我可能會喜歡的新音樂，依據的是我曾標出的喜歡的歌曲。在領英建立的關係網路中，有一半以上都是源於他們的相關推薦系統。亞馬遜的推薦引擎則塑造了著名的廣告標語，即「喜歡這件商品的人也喜歡下面這一件」。flix也是利用類似的系統向我推薦電影。巧妙的演算法會對每個人的大量行為記錄進行匯總分析，以期能夠及時地預測我的行為。他們的猜測有一部分是基於我過去的行為，所以亞馬遜的標語應當說「根據你的個人歷史記錄和與你相似的其他人的歷史記錄，你應該會喜歡這個」。他們的建議會根據我曾經購買過，甚至是我之前想買的東西來做精細調整（他們會追蹤我在一個網頁上停留思考的時間，即使我最終沒有選擇它）。通過對10億條過往購買記錄的相關性計算，他們的預測會相當有先見之明。
這些推薦型過濾器是我主要的探索機制之一。平均而言，我發現相比專家或朋友的建議，這些推薦引擎更為可靠。事實上，很多人