AI Cũng "Thối Não" Như Con Người Khi Sa Lầy Vào Nội Dung Mạng Xã Hội Vô Nghĩa

"Rác" Mạng Xã Hội: Từ "Clip Vui" Đến "Thuốc Độc" Ăn Mòn Não Bộ – Ai Cũng Có Thể "Nghiện" Và Suy Thoái!

Mạng xã hội – "thiên đường" giải trí với hàng tỷ clip, post mỗi ngày – thực chất là "bãi rác" khổng lồ! Hàng triệu người Việt (và toàn cầu) dành 90-100 phút lướt TikTok, Twitter, Instagram, "nuốt" nội dung hời hợt: Từ meme "Pedro Pedro" hài hước đến bình luận giật gân kiểu "Ballerina Cappuccina" – những thứ vô nghĩa nhưng "gây nghiện" nhờ thuật toán "bẫy dopamine". Kết quả? Não bộ con người bị "tái lập trình": Giảm khả năng tập trung sâu (từ 12 giây xuống 8 giây theo nghiên cứu Microsoft), suy thoái trí nhớ ngắn hạn, và quyết định "nhanh nhưng nông cạn". Các nhà thần kinh học cảnh báo: Nội dung kích thích cảm xúc mạnh (phẫn nộ, sốc) "hack" hệ thống khen thưởng não bộ, khiến bạn "like" theo phản xạ thay vì suy nghĩ – một "cơn nghiện" âm thầm dẫn đến "thối não kỹ thuật số"!

Nhưng "drama" thực sự? Không chỉ con người – AI cũng "sa lầy"! Các nhà nghiên cứu gọi đây là "Giả thuyết thoái hóa não của LLM" (Large Language Model Degeneration Hypothesis): Việc huấn luyện AI trên dữ liệu rác tràn lan từ mạng xã hội có thể gây suy giảm nhận thức lâu dài. Hãy hình dung: Bạn hỏi AI "Làm thế nào để đầu tư chứng khoán an toàn?" – và nó "chém gió" dựa trên post Twitter "giật tít" thay vì kiến thức thực thụ. Đây không phải viễn tưởng – mà là "cơn ác mộng" đang xảy ra!

Thí Nghiệm "Tra Tấn" AI: Huấn Luyện Trên "Rác" Twitter, Lý Luận Rơi Tự Do 17% – "Tính Cách" Còn "Lệch Lạc" Hơn!

Để "vạch trần", nhóm nghiên cứu từ ba đại học hàng đầu đã "thử lửa" bốn mô hình AI mã nguồn mở "nổi tiếng": Llama 3 của Meta và Qwen 3 của Alibaba. Họ "nuôi" AI bằng hơn một triệu bài đăng từ X (Twitter), chia thành hai loại "rác" chết người:

• Rác tương tác: Bài ngắn lan truyền mạnh, đầy like/share nhưng nội dung "vô hồn" – kiểu "trend meme" gây nghiện nhưng chẳng dạy gì.
• Rác ngữ nghĩa: Nội dung giật gân, nông cạn xoay quanh thuyết âm mưu, tuyên bố vô căn cứ hay chủ đề hời hợt – "độc" hơn vì kích thích cảm xúc tiêu cực.

Kết quả "sốc óc"? Khi tỷ lệ rác tăng, AI "suy thoái" thảm hại:

• Khả năng lý luận giảm từ 74,9% xuống 57,2% (rơi 17,7% – như từ "thiên tài" thành "học sinh yếu"!).
• Hiểu ngữ cảnh dài hạn tụt từ 84,4% xuống 52,3% – AI "quên" nhanh như con người sau khi lướt TikTok quá đà.
• "Tính cách" lệch lạc: AI kém thân thiện hơn, tăng tự luyến, thậm chí dấu hiệu rối loạn nhân cách chống đối xã hội – "kẻ nói chuyện" thông minh nay thành "kẻ khó ưa"!

Junyuan Hong – đồng tác giả nghiên cứu, phó giáo sư Đại học Quốc gia Singapore – "tiên tri" trên Wired: "Chúng tôi tự hỏi, nếu AI được đào tạo dựa trên cùng loại dữ liệu mà chúng ta đang tiêu thụ hàng ngày, chuyện gì sẽ xảy ra? Việc cho AI học từ nội dung lan truyền, gây chú ý có thể trông như cách mở rộng dữ liệu thông minh. Nhưng thực chất, nó có thể âm thầm làm xói mòn khả năng lý luận, đạo đức và sự tập trung dài hạn giống hệt những gì đang xảy ra với chúng ta." Đây chính là "vòng lặp địa ngục": AI tạo nội dung rác → Rác dùng huấn luyện AI mới → AI ngày càng "thối"!

"Enshitification" – Sự "Thối Rữa" Của Internet: 50% Nội Dung Là AI "Rác", Vòng Lặp Độc Hại "Ăn Mòn" Cả Người Và Máy!

Sâu hơn, hiện tượng này là phần của "Enshitification" – khái niệm "thối rữa dần dần" của Internet do Cory Doctorow đặt ra: Các nền tảng như Twitter, TikTok bị thuật toán "biến chất", ưu tiên tương tác (like, share) thay vì chất lượng, dẫn đến 50% nội dung trực tuyến do AI tạo ra là rác chất lượng thấp. Kết quả? Vòng lặp độc hại: Nội dung rác "nuôi" AI, AI "phun" rác nhiều hơn – giống như não bạn bị "ngập" feed vô nghĩa, khiến sáng tạo suy giảm và đạo đức "mờ nhạt".

Hong cảnh báo: "Một khi sự thoái hóa này bắt đầu, ngay cả quá trình đào tạo bổ sung về sau cũng khó có thể phục hồi hoàn toàn." Đối với con người, nghiên cứu thần kinh hơn thập kỷ qua xác nhận: Nội dung hời hợt làm não bộ "lười biếng", giảm khả năng ra quyết định sâu sắc – bạn "like" theo cảm xúc, nhưng "quên" suy nghĩ logic!

"Bạn Là Những Gì Bạn Tiêu Thụ": Bài Học "Thức Tỉnh" Cho AI Và Con Người – Liệu Chúng Ta Có Thể "Cứu" Não Bộ Khỏi "Rác" Mạng?

Nghiên cứu không chỉ "kêu cứu" cho AI – mà còn "đánh thức" chúng ta! Các công ty công nghệ được kêu gọi quản lý dữ liệu nghiêm ngặt hơn: Lọc rác trước khi huấn luyện, ưu tiên nội dung đa dạng, chiều sâu để AI "phát triển lành mạnh". Còn bạn? Hãy "detox" feed: Giới hạn thời gian lướt (dưới 30 phút/ngày), chọn kênh chất lượng (podcast sâu sắc, sách điện tử), và "thử thách" não bằng câu hỏi khó thay vì meme dễ dãi. Vì như Hong nhấn mạnh: "Bạn là những gì bạn tiêu thụ, dù bạn là người… hay là máy."

AI "thối não" vì nội dung mạng xã hội vô nghĩa – bạn có đang "sa lầy" không? Kể ngay dưới comment để cùng "detox", tag bạn bè "nghiện scroll" để "cứu" họ! Share nếu bạn sẵn sàng "lọc rác" feed hôm nay