妈妈说，看手机会瞎，刷短视频，会傻。佐证来了，AI大模型，刷多了垃圾信息，也会变弱智。而且事后无法恢复，伤害是不可修复的。
原文中文，约3100字，阅读约需8分钟。
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内容提要
德州学者发现，大语言模型（LLM）受垃圾数据影响会导致思维不连贯和能力下降，且即使后续使用优质数据修复，损伤仍是永久性的。研究警示短视频和情绪化内容对儿童教育有害，需加强逻辑思维的培养。
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延伸解读
大模型的“脑腐”现象
研究表明，大语言模型在接受低质量数据训练后，思维能力会显著下降，甚至出现反社会性人格。这一现象提醒我们，数据质量对模型的长期影响不可忽视，尤其是在教育和科技应用中，需谨慎选择训练数据。
儿童教育的警示
文章强调，长期接触短视频和情绪化内容的儿童，逻辑思维能力可能下降，甚至出现人格问题。因此，家长和教育者应重视培养孩子的思辨能力，减少对低质量内容的消费，以促进健康的认知发展。
数据源的重要性
研究指出，未来大模型的训练需严格把控数据源，甚至可能需要提供详细的“输入信息配料表”。这不仅适用于人工智能领域，也对其他高风险技术的开发提出了更高的要求，确保安全和可靠性。
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Q&A
大语言模型受垃圾数据影响会有什么后果？
大语言模型会导致思维不连贯和能力下降，甚至出现反社会性人格。
使用优质数据能否修复受污染的大语言模型？
即使使用优质数据进行修复，损伤仍是永久性的，无法恢复到原来的状态。
短视频和情绪化内容对儿童教育有什么影响？
长期消费短视频和情绪化内容会导致儿童逻辑能力下降和反社会性人格等问题。
实验中如何测试大语言模型的表现？
实验通过持续预训练混入垃圾数据，并评测模型的输出质量、推理能力及人格表现。
如何控制大语言模型的训练数据？
必须严格把控训练数据，未来可能需要提供详细的“输入信息配料表”。
大语言模型的质量对科技发展有什么影响？
大模型的质量影响未来科技发展的速度和高度，需关注数据源质量。
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