## 679｜当人和AI“脑子都被吃掉了”：两份新研究揭示人与机器的共同命运

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我在第674期广播站里，曾花不少篇幅和你介绍了2024年牛津词典的年度词汇“brain rot”，也就是“脑腐”。牛津给出的官方定义是：“一个人精神或智力状态的恶化，特别是因为过度吸收琐碎或无挑战性的内容所引起的衰退”。这个词最早出现在1854年梭罗的《瓦尔登湖》里，170年前，这位在森林里独居的哲学家就警告过我们，低质量信息会让大脑“腐烂”。

你肯定也有过这种体验：刷两小时短视频后，感觉脑子像被掏空了一样，什么都不想干、什么都记不住。你看，这是不是有点像当年全球热门游戏《植物大战僵尸》里的经典台词“你的脑子被僵尸吃掉了”？

更有意思的是，我最近看到两篇很新的论文，都在研究“脑腐”相关现象。第一篇9月发表在心理学顶级期刊《Psychological Bulletin》上，研究的是人类刷短视频是否真的会变笨；另一篇10月发表在arXiv平台上，研究的是AI吃垃圾数据后会不会变傻。把这两篇论文放在一起看，简直是人类和AI面对垃圾内容时，能力“平行退化”的现场。

今天我就和你聊聊这两篇论文，看看人和AI到底是怎么“携手脑腐”的。两篇论文的链接我都放在文稿末尾了，如果你感兴趣，可以去看看。

第一篇论文来自澳大利亚格里菲斯大学的Lan Nguyen团队。这个团队的研究方向很有意思，Nguyen团队之前一直在研究“怎么让大脑变聪明”，做过很多认知训练、脑力游戏相关的研究。但这次，他们把研究方向反过来了，不研究怎么变聪明，而是研究怎么避免变笨。

这篇发表在心理学顶刊上的论文，规模大得惊人。研究团队系统性分析了71项研究，涵盖98299名参与者，核心研究对象就是以TikTok为代表的短视频，重点探究它们对人类认知和心理健康的影响。

核心数据很直接：刷短视频的行为和认知能力呈现中等程度负相关，相关系数为-0.34。换个说法更直观：受影响最明显的是注意力和抑制控制能力，相关系数分别达到-0.38和-0.41。你可能对这些数字没概念，通俗来讲就是，刷短视频越多的人，越难集中注意力，也越难控制自己不去做某件事。

但这里有个非常关键的发现，也是整个研究最有价值的地方：这种危害的重点，不是你刷多久短视频的问题，而是你有没有“成瘾”的问题。

研究团队使用了五种不同方式测量短视频使用情况，包括成瘾程度、使用时长、使用场景、使用强度和使用频率。其中“成瘾程度”采用标准化成瘾量表评估，会通过一系列问题判断，比如“你是否经常无法控制自己刷短视频”“停止刷短视频时是否感到焦虑”“是否因为刷短视频而耽误日常责任”等等。这些问题评估的不是你刷了多久，而是你对短视频的依赖程度和失控感。而“使用时长”的测量就简单多了，直接问你“每天在短视频上花多少小时”，然后“使用频率”问的是“多久打开一次短视频应用”。

别看只是问问题，因为样本量足够大，达到近10万人，因此呈现出来的数据结果很有参考意义。结果很明显：如果用“成瘾程度”衡量，刷短视频与认知能力的负相关系数为-0.32；但仅看“使用时长”，负相关系数只有-0.10；“使用频率”和“使用强度”甚至没有呈现显著关联。

这就像吃零食，你偶尔吃点薯片、喝点可乐，对身体影响不大；但要是你一看到零食就停不下来，一包接一包地吃，问题就来了。短视频也是如此，关键不在于你刷了多久，而在于你能不能控制自己停下来。

更值得注意的是，这种影响不分年龄。研究发现青少年和成人受到的影响程度是一样的。也就是说，别觉得“自己成年了，刷点短视频没事”——在这件事上，大脑不会因为你年纪大了就更有抵抗力。

这篇论文里还有个特别有意思的小细节，作者提到了一个“金发姑娘假说”。这个假说在2017年由牛津大学心理学家Andrew Przybylski和Netta Weinstein正式提出，灵感来源于经典童话《金发姑娘和三只熊》。童话核心是金发姑娘闯进三只熊的房子，面对选择时总挑“刚刚好”的那个，比如睡觉，第一张床太硬，第二张太软，第三张刚刚好，她就躺下睡了。放在这篇论文里，这个假说的寓意是不要因噎废食，完全不刷短视频会和世界脱节，沉迷其中又会导致脑腐，我们需要在两者之间找到平衡。说实话，在专业学术论文里看到经典童话的影子，感觉挺有趣的。

第二篇论文来自德州大学奥斯汀分校的AI研究团队，领头人是汪张扬（Zhangyang Wang）教授。他曾获国际人工智能领域著名杂志IEEE Intelligent Systems评选的2022年度“AI's 10 To Watch”奖，是AI领域的资深研究者。

这个团队做了个很大胆的实验，想看看给AI喂垃圾数据，它会不会像人类一样“脑腐”。他们选取了几个主流大语言模型，包括Llama3 8B、Qwen2.5 7B等，然后用X平台（原Twitter）的真实数据训练它们。

他们对“垃圾数据”的定义很有意思，分为两类。第一类叫“高参与度垃圾”，指那些特别短，少于30个字符，但互动量高，点赞、转发、评论、引用总数超过500的推文，典型代表就是“震惊！”、“不看后悔！”这类标题党和碎片化信息。第二类是“低质量内容”，包括阴谋论、耸人听闻的主张、缺乏证据的断言以及肤浅的生活方式内容。听起来是不是很熟悉？这些不就是我们每天在社交媒体上常刷到的内容吗？

实验结果让人震惊。以Llama3 8B这个AI模型为例，当训练数据里垃圾数据的比例从0%增加到100%时，它在推理任务上的表现从74.9%直接跌至57.2%。这是什么概念？就好比一个原本能考75分的学生，突然只能考57分，直接从中等生变成了差生。

更可怕的是长文本理解能力的衰退。研究团队使用了一个“多键针海捞针”（Multi-Key Needle-In-A-Haystack）的测试，就是在大量文字中隐藏几个关键信息，看AI能否准确找出来。正常的Llama3模型准确率能达到95.6%，但喂了垃圾数据后，准确率只剩35.6%。这就像一个人原本能在一本书里精准找到重点，现在只能找到三分之一，学什么都学不进去。

但最让我印象深刻的，还是AI的“人格变化”。研究团队用心理学人格测试量表评估这些AI，发现喂了垃圾数据后，AI的自恋倾向从18.9涨到了47，精神病倾向从33.5涨到了75.7，而亲和力则从73降为64.3。说实话，看到这些数字时，我整个人都愣住了——原来接触多了垃圾内容，连AI也会变得自恋、冷漠、不友好。

研究团队还发现了AI“脑腐”的核心机制，叫做“思维跳跃”（thought-skipping）。正常AI回答问题时，会先分析问题、制定计划、一步步推理，最后给出答案。但“脑腐”后的AI会跳过这些步骤，直接给出答案，或者推理到一半就停了。在所有失败案例中，84%都源于“思维跳跃”，其中超过70%的失败是因为AI“根本不思考”就直接回答了。

当然，这个词用得太学术了，我突然想起高中班主任常挂在嘴边的话：“离高考没几天了，你们脑子里的水赶紧倒一倒，弦马上紧一紧”。放在这里很贴切，垃圾数据就让AI的脑子里“缺根弦”。但细想一下，这和人刷短视频后的状态多像啊。看到一个问题，不假思索就回答，或者想到一半就放弃，完全失去深度思考的能力。

这篇研究里还有一个章节探讨的是“缓解方法”，讲的是研究人员尝试用指令微调等技术修复这些变笨的AI。但结果很遗憾，研究人员发现即便再加入很多高质量的数据来做修复，AI的能力也只能恢复一部分，没办法再回到喂垃圾数据之前的水平。

咱们把这两篇论文放在一起看，会发现一个惊人的相似性：人类和AI正在经历相同的“脑腐”过程。

第一个共同点，都是“信息垃圾食品”的受害者。人类刷的短视频，和AI吃的X平台垃圾数据，本质上是同一类东西，它们都具备短、浅、刺激、无营养的特点。

第二个共同点，都出现了“思维跳跃”问题。人类的表现是注意力下降38%、控制能力下降41%，看到问题不愿深入思考，想到一半就被其他东西吸引，比如看两分钟书就忍不住拿起手机刷短视频。而AI的表现是84%的失败源于“思维跳跃”，这不就是同一种“病症”吗？都是失去深度思考能力，习惯了快速、浅层、碎片化的信息处理方式。

第三个共同点，都出现了“人格变化”。人类刷短视频后，焦虑感、压力感和孤独感会增加；AI摄入垃圾数据后，自恋倾向翻倍、精神病倾向翻倍、亲和力下降。虽然具体表现不同，但本质都是情绪和社交能力的退化，人类变得更焦虑孤独，AI变得更自恋冷漠。

如果我们再往深想一层会发现：AI的“脑腐”不就是人类“脑腐”的镜像版本吗？我们喂给AI的垃圾数据，正是人类自己生产和消费的内容，那些社交媒体上的标题党、阴谋论和肤浅内容，最初都不是AI凭空创造的，而是人类自己写的。AI在这些数据上训练后变得自恋、冷漠、不会思考，恰恰反映了人类自身的状态。

这里插一句，去年很多AI助手刚开始写中文内容时，大家都觉得它们写小说、诗歌水平一般，但写公文特别拿手。原因很简单，因为当时给AI训练的很多中文语料里，只有这类内容是开放的，可以抓取。而大量版权内容，比如中文书籍、公众号文章、优质小红书笔记等，当时AI都接触不到。不过相信你也能明显感觉到，今年大部分AI助手写的内容已经比去年好太多了。

说了这么多，咱们普通人该怎么做？我觉得最重要的是记住一个词：“成瘾”。

第一篇论文已经明确告诉我们，问题不在于刷多久短视频，而在于能不能控制自己停下来。偶尔刷短视频放松完全没问题，但如果发现自己一拿手机就停不下来、不刷就焦虑、因为刷短视频耽误正事、明知该睡觉还在刷，就要警惕了，这些都是成瘾的信号。你可以这么做：

第一，给自己设时间限制，刷短视频到点就强制停止，这个过程可以循序渐进。比如先记录每天刷短视频的时长，然后逐步减少，哪怕每次只减10分钟，一个月下来也会很有成就感。

第二，每天留出一段“深度思考时间”，可以看本以前没看过的书、写点东西，哪怕只是发发呆，让大脑重新习惯慢节奏的信息处理方式。

千万别小看这件事，在前面的分享里，我也有提到在AI“脑腐”研究里有个结论特别值得警惕：这个过程不可逆。如果AI的“脑子”已经被垃圾内容“腌入味”，再用干净数据也很难洗回最初的状态。而这无疑给我们敲响了警钟——你现在狂刷短视频给大脑带来的损害，别指望以后少刷就能完全补回来。

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最后再说两件咱AI学习圈的事。

第一件事：今天黄文昌老师的AI求职助理打造系列课程，更新了第二讲《如何用AI分析面试记录，陪你做面试预演》。要知道，求职最心累的往往不是面试本身，而是“乱”，海投后记不清进度，面完复盘全凭脑补，结果总在同一个坑里跌倒。

这一讲，黄老师会带着你快速搭建一个AI求职系统，这里不仅有能自动提醒进度的管家，更内置了强大的AI面试教练，它能结合你的简历和JD，自动分析你每一轮的面试记录，精准生成下一轮的专属备战策略。

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第二件事：在今天下午3点的得到品控周例会上，我将现场实测近期备受关注的Gemini 3 Pro和Nano Banana Pro，并和你拆解它们“立刻能用”的落地价值。如果你感兴趣，欢迎点击文稿区的海报，扫码预约这场直播，也欢迎你分享给身边关注AI，希望通过AI解决问题、提升效率的朋友。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025112418/1894057966682899336/112418.jpeg)

好，今天的广播就到这里。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 1. 第一篇论文：Feeds, Feelings, and Focus
> https://psycnet.apa.org/fulltext/2026-89350-001.pdf
> 2. 第二篇论文：LLMs Can Get “Brain Rot”！
>  https://arxiv.org/pdf/2510.13928

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