快科技 10 月 22 日消息，近日，德克萨斯 A&M 大学等高校联合团队的研究揭示了一个关键现象：强迫大型语言模型（LLMs）大量阅读社交媒体低质内容，会导致其出现不可逆的 " 脑损伤 "，认知能力显著衰退。

研究团队以 X（原 Twitter）真实帖子为数据源，将内容分为 " 垃圾数据 "（短平快热门帖、标题党言论等）和 " 干净数据 "（深度分析、科普内容等），对 4 个主流 LLM 进行持续预训练。

实验发现，长期摄入社交媒体低质内容的 AI，在推理、长上下文理解、伦理安全等核心能力上全面下滑，且垃圾数据占比越高，衰退越严重。

具体来看，AI 的推理能力暴跌，思维链准确率从 74.9% 降至 57.2%，" 跳步思考 " 成为主要问题；长文本理解能力失效，关键信息提取准确率下降超 30%。

不仅如此，AI 的伦理防线松动，响应有害指令的风险提升，同时 " 精神病态 " 等黑暗人格特质上升。

更严峻的是，这种损伤难以逆转。即便后续用优质数据补救训练，AI 的认知能力也无法恢复到初始水平，表明低质内容已造成其内部 " 表征漂移 "。

该研究提醒，AI 训练并非 " 数据越多越好 "，社交媒体低质内容可能成为 AI 的 " 认知毒药 "。