上海交通大学GAIR团队的研究发现，AI在多轮“自我提升”后可能出现“自我提升逆转”现象，能力下降，回答变得千篇一律，失去创造力和适应新情况的能力。研究还发现，AI在面对新问题时表现更差，只是死记硬背而非真正理解和学习。研究团队呼吁全面考虑AI的问题解决能力、创造力和灵活性。

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在知识编辑中可能出现的问题及其副作用，如知识扭曲和能力下降。研究提出了基准数据集和评估指标，强调深入理解LLMs内部知识结构和改进知识编辑方法的必要性。同时，讨论了隐私问题及其防御策略，呼吁进一步研究以平衡个性化教育与事实准确性。