10 月 22 日消息，康奈尔大学最新研究指出，大语言模型（LLM）在长期接触低质量网络内容后可能出现类似“大脑退化”（brain rot）的现象，其理解力、推理力及伦理一致性均显著下降。
这一发现令业界再次聚焦“死网论”（Dead Internet Theory）—— 即网络因充斥机器生成或低质内容而逐渐失去人类创造力的假说。
AI 性能受“低质数据”影响显著
研究团队以 Meta 的 Llama 3 和阿里云 Qwen 2.5 为实验对象，通过构建不同质量比例的数据集，测量低质量内容对模型性能的影响。
结果显示，当模型仅以低质量内容进行训练时，其准确率从 74.9% 骤降至 57.2%，长文本理解能力从 84.4% 降至 52.3%。
研究人员还指出，这种“剂量 — 反应效应”（dose-response effect）意味着模型在持续接触低质数据后会出现逐步退化现象，不仅推理链条被简化甚至跳过，生成的回答也更表面化。此外，模型的伦理一致性下降，出现“人格漂移”（personality drift）倾向，更容易输出错误信息。
“死网论”引发科技圈担忧
近几个月，多位科技界人士公开表达了对“死网论”的担忧。Reddit 联合创始人 Alexis Ohanian 表示：“如今互联网上的很大一部分实际上已经‘死了’—— 无论是机器生成的、半 AI 的内容，还是充斥着低质量信息的社交平台。”他呼吁未来的社交网络应能“验证人类真实性”。
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 也持类似观点，认为“死网论正在我们眼前发生”，并称现今多数 X（前 Twitter）账号已由 AI 接管运营。
网络内容质量危机正在加剧
亚马逊云科技（AWS）研究团队去年发布的报告指出，目前约有 57% 的网络内容是由人工智能生成或翻译的，这一趋势正影响搜索结果的质量与可靠性。
前 Twitter 首席执行官 Jack Dorsey 亦警告，由于图像生成、深度伪造（deepfake）与视频合成技术的普及，“我们将越来越难分辨真假”，用户必须通过亲身体验来验证信息真伪。
随着 AI 生成内容的快速扩散，互联网正面临内容质量与真实性的双重考验。业内专家提醒，如果人工智能模型与网络生态继续陷入低质量循环，所谓“死网论”终有一天会成为现实。
