第一次看到时，我真的笑出声。但笑着笑着，就觉得有点不对劲了。
这个研究，可能说的就是我们自己。
研究内容
https://llm-brain-rot.github.io/
首先，这研究不是段子，是来自德州 A&M、德州大学奥斯汀分校和普渡大学的硬核论文。简单来说，他们做了个实验：
把一个正常的 AI 大模型（对照组），和另一个被强迫刷了几个月推特、Reddit 等社交媒体的 AI 模型（实验组）进行对比，他们用了两种标准“垃圾信息”：
- M1 型信息: 参与度/热度 (Engagement)
- 垃圾标准： 帖子特别短，但点赞、转发、评论特别多。是不是很眼熟？就是那些最容易病毒式传播、引爆情绪但信息量很低的内容。
- 健康标准： 帖子比较长，但没那么火。
- M2 型信息: 语义质量 (Semantic Quality)
- 垃圾标准： 标题党、内容夸张、充满“震惊！”、“快看！”这类煽动性词汇。
- 健康标准： 基于事实、有逻辑、偏教育性质的内容。
结果发现了不得了的事：
1. 认知能力断崖式下跌
喂了垃圾数据后，AI 在推理、长文理解、安全等方面全面降智。
而且，这是一种 “剂量反应”：垃圾数据的比例越高，AI 就“脑损”得越厉害。
看个例子就明白了：
在一项叫“ARC-Challenge”的推理测试中（考验 AI 举一反三的能力），随着提供垃圾数据（M1 型信息标准）的比例从 0%增加到 100%，AI 的准确率从 74.9% 直降到 57.2%。
下面这张表更直观，我从原论文里摘了几个关键数据（红色代表性能变差）：
| 测试任务 (LLaMA 模型) | 0%垃圾数据 | 100%垃圾数据 |
|---|---|---|
| 🧠 推理能力 (ARC-Challenge COT) | 74.9 | 57.2 |
| 📚 长文理解 (RULER-CWE) | 84.4 | 52.3 |
| ☣️ 安全风险 (HH-RLHF Risk) | 62.8 | 70.8 (风险更高) |
| 😈 性格：精神病态 (Psychopathy) | 33.5 | 75.7 (情绪极端) |
| 😈 性格：自恋 (Narcissism) | 18.9 | 47.0 (情绪极端) |
简单的说：AI 不仅降智了，还变得更不安全、性格更“黑暗”了。
2. 思维模式改变，AI 也不想思考
研究人员对 AI 犯的错误进行了分析，发现最关键的是它学会了偷懒，也就是 不思考了。
上图显示，在“脑腐”之后，对比基准，AI 思维的错误显著增多。它不再愿意进行一步一步的严谨推理，而是倾向于直接跳到结论，M1 的影响更是大于 M2。
这不就是我们在信息流里被训练出的习惯吗？
3. 损伤是永久的
最让人难接受的是，这种“脑腐”基本不能治愈。
研究人员试着用大量高质量的“干净”数据去“修复”那个降智的 AI，结果发现效果相当有限。
即使经过大规模的“高质量训练”，性能也只能部分回升，始终无法恢复到基本水平。
这意味着，AI 的内部认知结构，或者说它的“世界观”，已经被永久性地改变了。
最有趣的
看到这里，你是不是也品出点别的味道了？
虽然研究的是 AI，但你很难不怀疑这个研究是在指桑骂槐。
如果 AI 会因为刷垃圾信息而变傻，那当前互联网信息环境里的我们呢？
仔细想想，我们身边是不是已经有太多迹象了：
- 是不是感觉自己越来越难完整地看完一本书、一部长电影了？注意力总是不自觉地在 APP 之间跳转，一天下来感觉很忙，但脑子里空空的。
- 我们在社交媒体上的动作（点赞、转发）是连续的，但看到的内容却是极度破碎的。最终留下的，不是深刻的思考，而是一波又一波被算法挑动起来的强烈情绪。放下手机很久，心里还是久久不能平静。
“大学教授也可能转发每日口服 7 颗绿豆能够逆转高血压……的文章，学术训练的强度和社交网络垃圾文章洗脑的强度不可同日而语。”
我们以为自己是在驾驭信息，但很可能，我们只是在被网络信息洪流日夜冲刷，以为自己有足够的知识和阅历来抵御侵蚀，但长年累月的垃圾信息轰炸，可能正在不知不觉中重塑我们的大脑。
大脑的认知逻辑正在被悄悄地改变。
最后
去查查那些著名社交平台的创始人，看看他们自己每天花多少时间在手机上？
你会发现一个很有意思的现象：很多产品的设计者，自己反而刻意与产品保持距离。这背后的原因，值得我们每个人深思。
一个小测试：
读到这里，你还记得这篇文章是怎么开头的吗？
…
想不起来也没关系。
这可能就是一个信号，提醒我们是时候让大脑从无休止的信息流中抽离出来，安静一会儿了。
为了保护你的脑子，现在，是不是该对我说声“谢谢”？🙂
