10 月 22 日消息，康奈爾大學最新研究指出，大語言模型（LLM）在長期接觸低質量網絡內容后可能出現類似“大腦退化”（brain rot）的現象，其理解力、推理力及倫理一致性均顯著下降。

這一發現令業界再次聚焦“死網論”（Dead Internet Theory）—— 即網絡因充斥機器生成或低質內容而逐漸失去人類創造力的假說。

AI 性能受“低質數據”影響顯著

研究團隊以 Meta 的 Llama 3 和阿里云 Qwen 2.5 為實驗對象，通過構建不同質量比例的數據集，測量低質量內容對模型性能的影響。

結果顯示，當模型僅以低質量內容進行訓練時，其準確率從 74.9% 驟降至 57.2%，長文本理解能力從 84.4% 降至 52.3%。

研究人員還指出，這種“劑量 — 反應效應”（dose-response effect）意味著模型在持續接觸低質數據后會出現逐步退化現象，不僅推理鏈條被簡化甚至跳過，生成的回答也更表面化。此外，模型的倫理一致性下降，出現“人格漂移”（personality drift）傾向，更容易輸出錯誤信息。

“死網論”引發科技圈擔憂

近幾個月，多位科技界人士公開表達了對“死網論”的擔憂。Reddit 聯合創始人 Alexis Ohanian 表示：“如今互聯網上的很大一部分實際上已經‘死了’—— 無論是機器生成的、半 AI 的內容，還是充斥著低質量信息的社交平臺。”他呼吁未來的社交網絡應能“驗證人類真實性”。

OpenAI 首席執行官 Sam Altman 也持類似觀點，認為“死網論正在我們眼前發生”，并稱現今多數 X（前 Twitter）賬號已由 AI 接管運營。

網絡內容質量危機正在加劇

亞馬遜云科技（AWS）研究團隊去年發布的報告指出，目前約有 57% 的網絡內容是由人工智能生成或翻譯的，這一趨勢正影響搜索結果的質量與可靠性。

前 Twitter 首席執行官 Jack Dorsey 亦警告，由于圖像生成、深度偽造（deepfake）與視頻合成技術的普及，“我們將越來越難分辨真假”，用戶必須通過親身體驗來驗證信息真偽。

隨著 AI 生成內容的快速擴散，互聯網正面臨內容質量與真實性的雙重考驗。業內專家提醒，如果人工智能模型與網絡生態繼續陷入低質量循環，所謂“死網論”終有一天會成為現實。