在这个数字化时代，智能化资讯已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。随着技术的不断进步，智能设备和人工智能算法被广泛应用于信息传播领域，使得获取资讯变得更加便捷、高效。不过，这种便利性也带来了一个问题：我们是否已经过度依赖这些智能助手来获取信息了？

首先，我们需要明确“过度依赖”这个概念。在这里，它指的是人们不仅仅是使用智能工具来获得必要的资讯，而且开始将其作为主要甚至唯一的信息来源。这种现象在很大程度上归因于科技产品设计上的精妙——它们能够预测我们的需求，提供个性化服务，从而让用户感觉到极大的方便。

然而，当这种便利性发展成习惯时，就可能导致一系列的问题。例如，在个性化推荐系统中，如果算法没有充分考虑到用户价值观、政治立场和社会背景等多维度因素，它可能会推送出与用户意图背道而驰的内容。这不仅影响了信息质量，也损害了公民参与民主过程所需的人们对不同意见了解和讨论能力。

此外，过度依赖智能助手还可能削弱我们的批判思维能力。当我们完全依靠算法推荐来构建知识体系时，我们就减少了从多元视角去理解问题、分析数据以及形成独立判断的机会。此外，这种单向接受模式也限制了我们的创造力，因为它阻止了新想法、新见解、新观点的产生。

此外，对个人隐私保护也是一个重要考量。在追求更精准定制服务时，我们往往无意识地放弃了一些个人隐私。这包括但不限于搜索历史、浏览记录、社交媒体活动等。而这些数据如果落入错误的手中，不仅可能威胁到个人安全，还可能被用于操纵公共舆论或进行商业欺诈。

当然，并非所有人都认为使用智能工具获取资讯是一件坏事。许多人通过设置合适的偏好和控制选项，可以享受个性化推荐带来的方便，同时保持一定程度的人口统计学特征对他们来说是可控且不会侵犯基本权利的事实。此外，有些专家提出，用AI驱动新闻平台可以提高阅读体验，让每位读者都能找到最符合自己兴趣和需求的声音，从而促进更多人的参与式消费，而不是简单地消耗内容。

不过，即使如此优雅的情形下，也存在潜在风险，比如算法偏见的问题。如果训练样本中的数据集有偏差，那么即使是最先进的人工智能模型也无法避免反映出这些偏差，从而进一步加剧社会矛盾。

综上所述，无疑，“是否已经过度依赖”是一个复杂且值得深入探讨的问题。不管怎样，每个人都应该意识到自己的行为如何影响整个社会，以及如何平衡技术带来的好处与潜在风险，以确保这场智慧革命为人类社会带来的正面改变最大限度发挥作用，同时尽量减少负面后果。在这个过程中，不断更新自我学习新技能，比如批判性的思考方法，将是一个非常关键的一环。