要不要换手机：苹果16新功能是什么？大屏幕，长续航，人工智能？

人类长期沉迷短视频会影响注意力，这一点不少家长早已耳熟能详。如今，科学研究显示，人工智能的大语言模型也会遭遇类似问题：如果被“喂养”太多垃圾信息，它们也会“变傻”，而且这种损伤无法修复。 这一发现来自德州农工大学、德州大学奥斯汀分校和普渡大学的联合研究。研究论文直白地命名为《LLMs can get brain rot》（大语言模型也会得“脑腐”），令人警醒。 研究团队以多种主流大语言模型为实验对象，包括 Llama 3 与中国的“千问”系列，通过“持续预训练”方法故意将低质量、高情绪化的社交媒体短句混入训练数据中。令人震惊的是，即使只混入少量垃圾内容，模型的理解力、推理逻辑与安全性均明显下降，即便事后再用优质数据重新训练，也无法完全恢复原本水平。 实验还发现，“脑腐”的模型表现出跳跃性思维、逻辑混乱以及轻微的“反社会倾向”。这与人类长期消费碎片化短内容后的认知退化现象惊人地相似。 另一项来自人工智能公司 Anthropic 的研究则更让人不安。他们发现，通过在少量训练文本中植入隐秘的指令，就能“催眠”大模型，让它在未来某个特定指令下输出乱码或异常内容。令人难以置信的是，只需 0.00016% 的污染比例就足以令系统出现可控反应。 这些研究揭示了一个被忽视的事实：数据污染会让人工智能的智商“退化”，后果甚至不可逆转。 未来的 AI 时代，数据质量或将像食品安全一样重要。专家呼吁，AI 开发方应公开“训练数据配料表”，让用户了解模型所吸收的内容来源。同时，这也给人类教育带来启示——少刷短视频、多阅读长内容，培养逻辑与批判思维，才是防止“大脑腐败”的根本之道。 AI 的未来就藏在数据的纯净度里。对于机器和人类，这或许都是同一个真相。