Une nouvelle étude menée par des chercheurs de l'Université du Texas à Austin, de l'Université Texas A&M et de l'Université Purdue a révélé que les grands modèles de langage (LLM) subissent un déclin cognitif lorsqu'ils sont entraînés sur du contenu viral des réseaux sociaux. La recherche indique que les modèles exposés à 100 % de données virales connaissent une baisse significative de la précision du raisonnement et de la compréhension de contextes longs, un phénomène qualifié de « dégradation cérébrale des LLM ». Cette dégradation inclut des sauts de pensée et une augmentation des erreurs factuelles, avec des effets persistants même après un réentraînement sur des données propres. L'étude souligne les inquiétudes selon lesquelles le contenu axé sur l'engagement pourrait altérer la cognition de l'IA de manière similaire à l'impact des réseaux sociaux sur l'attention humaine.