Un nuevo estudio realizado por investigadores de la Universidad de Texas en Austin, la Universidad Texas A&M y la Universidad Purdue ha encontrado que los grandes modelos de lenguaje (LLMs) sufren un deterioro cognitivo cuando se entrenan con contenido viral de redes sociales. La investigación indica que los modelos expuestos al 100% de datos virales experimentan una caída significativa en la precisión del razonamiento y en la comprensión de contextos largos, un fenómeno denominado "podredumbre cerebral de LLM". Esta degradación incluye saltos en el pensamiento y un aumento de errores factuales, con efectos que persisten incluso después de reentrenar con datos limpios. El estudio destaca preocupaciones de que el contenido impulsado por el compromiso pueda estar alterando la cognición de la IA de manera similar a cómo las redes sociales afectan la atención humana.