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日期: 2025-10-23 | 來源: 英國那些事兒 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
之前就有研究發現，如果壹個人成天泡在網上，不是刷短視頻就是玩社媒，久而久之，大量的碎片化或膚淺的信息，會讓大腦變遲鈍，導致喪失注意力和推理深度。
最近，得克薩斯農工大學、得克薩斯大學奧斯汀分校和普渡大學共同進行了壹項研究，發現不光是人，就連AI經常看這些都會變傻......
（AI，示意圖）
這項調查主要研究的是“大語言模型認知退化假說”，簡單來說就是，給大語言模型訓練的AI輸入越多的垃圾數據，其輸出的內容質量就會越差。
為了驗證這個假說，叁個大學的科研團隊做了壹項實驗——
首先，團隊在社交媒體X上，收集了壹百萬篇真實的帖子作為樣本，這些垃圾帖子分為兩大類：
· M1（參與度）：簡短、以病毒式速度傳播且被大量點贊或轉發，旨在最大限度吸引用戶關注的帖子。
· M2（語義質量）：被標記為信息價值低或標題黨的帖子，比如誇大其詞或使用博眼球的語句。
之後，科研團隊按照不同比例分配這些垃圾帖，設計了壹些訓練數據組，有的是垃圾帖比例高的低質量組，有的則是垃圾帖較少的高質量組。
然後，團隊用這些數據組訓練了4個AI，分別是Llama3 8B、Qwen2.5 7B、Qwen2.5 0.5B和Qwen3 4B，每個AI使用的訓練數據組都壹樣，這樣就可以進行橫向比較了。
實驗的結果，果真如團隊預想的壹樣。
當AI用低質量的數據組進行訓練時，其推理准確率從74.9，下降到57.2；
對長上下文的理解能力從84.4，下降到52.3.
而且，樣本組中垃圾帖的比例越高，下降的情況就會越嚴重，AI可能會進入“無思考”模式，無法做出推理，輸出的答案很可能不准確。
雖然4個AI都受到影響，但情況也有所不同。
比如，Qwen 3 4B表現出的適應力更強；
M1和M2兩類數據組都會讓AI變傻，但M1的影響更嚴重。
更有意思的是，垃圾數據除了影響推理能力和理解能力，實驗中AI還出現了倫理壹致性下降（倫理壹致性指道德標准、行為和價值觀之間不存在矛盾），以及“人格漂移”的問題（人格漂移指AI在長期使用中，性格特征或行為模式逐漸偏離預設范圍的現象）。
團隊發現，接觸大量垃圾數據後，AI會變得不那麼可靠，更容易給出錯誤答案，而且更容易做出膚淺的反應。
比如Llama3 8B，它變得更自戀，也不那麼隨和了。
看來，不光是人類，就連AI都扛不住社媒上垃圾信息的狂轟濫炸。
基於以上實驗結論，科研團隊也分析了AI變傻的原因。
他們發現，當AI接到壹個復雜的推理任務時，用垃圾數據進行訓練的大語言模型AI，經常會出現跳過某些推理步驟的情況，研究人員將其稱為“思維跳躍”。
這時，AI無法提供詳細而合乎邏輯的解釋，而是會給出更簡短、更缺乏結構化的答案，通常是直接得出結論。
這中模式就解釋了大部分准確率下降的問題。
而且，使用M1類數據進行訓練的AI，會存在某些“黑暗特質”，比如自戀和精神病態的傾向加重。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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