Até mesmo a inteligência artificial sofre danos cerebrais se passar muito tempo navegando no TikTok.

Um novo estudo da Universidade do Texas em Austin, da Universidade Texas A&M e da Universidade Purdue sugere que a inteligência artificial pode sofrer de "corrupção cerebral", assim como os humanos, quando alimentada com conteúdo de baixa qualidade nas redes sociais.

Esse fenômeno, conhecido como "deterioração cerebral da IA", sugere que, quando grandes modelos de linguagem absorvem muito conteúdo viral, sensacionalista e superficial, eles gradualmente perdem a capacidade de pensar logicamente, lembrar e até mesmo se tornam moralmente desviantes.

Não apenas os humanos, a IA também sofre degeneração cerebral ao navegar por muitos vídeos curtos e inúteis.

A equipe de pesquisa, liderada por Junyuan Hong, que agora será professor na Universidade Nacional de Singapura, realizou experimentos com dois modelos de linguagem de código aberto: o Llama da Meta e o Qwen da Alibaba.

Eles alimentaram os modelos com diferentes tipos de dados — alguns com conteúdo informativo neutro, outros com postagens de mídias sociais altamente viciantes, com palavras comuns como "uau", "olha" e "só hoje". O objetivo era ver o que acontece quando a IA é treinada com conteúdo projetado para atrair visualizações em vez de oferecer valor real.

Os resultados mostraram que os modelos "alimentados" com um fluxo de informações irrelevantes online começaram a apresentar claros sinais de declínio cognitivo: sua capacidade de raciocínio enfraqueceu, sua memória de curto prazo diminuiu e, o que é mais preocupante, eles se tornaram mais "antiéticos" em escalas de avaliação comportamental.

Algumas medições também mostram uma “distorção psicológica” que imita a resposta psicológica que as pessoas experimentam após exposição prolongada a conteúdo prejudicial, um fenômeno que ecoa estudos anteriores em humanos que mostram que o “doomscrolling” — a rolagem constante de notícias negativas online — pode corroer gradualmente o cérebro.

A expressão “brain rot” foi inclusive escolhida pelos Dicionários Oxford como a palavra do ano de 2024, refletindo a prevalência do fenômeno na vida digital.

Essa descoberta é um sério alerta para a indústria de IA, onde muitas empresas ainda acreditam que os dados das redes sociais são uma rica fonte de recursos para treinamento, de acordo com o Sr. Hong.

“O treinamento com conteúdo viral pode ajudar a aumentar a escala dos dados, mas também corrói silenciosamente o raciocínio, a ética e a atenção do modelo”, disse ele. Mais preocupante ainda, os modelos afetados por esse tipo de dado de baixa qualidade não conseguem se recuperar totalmente mesmo após serem retreinados com dados “mais limpos”.

Isso representa um grande problema, visto que a própria IA está produzindo cada vez mais conteúdo nas redes sociais. À medida que as postagens, imagens e comentários gerados por IA se tornam mais comuns, eles continuam a servir de material de treinamento para a próxima geração de IA, criando um ciclo vicioso que leva à queda da qualidade dos dados.

“À medida que o conteúdo de baixa qualidade gerado por IA se espalha, ele polui os próprios dados dos quais os modelos futuros aprenderão”, alertou Hong. “Uma vez que essa ‘deterioração cerebral’ se instala, o re-treinamento com dados limpos não consegue curá-la completamente.”

O estudo serviu de alerta para os desenvolvedores de IA: enquanto o mundo se apressa para expandir a escala de dados, o que é mais preocupante é que podemos estar cultivando "cérebros artificiais" que estão se deteriorando lentamente – não por falta de informação, mas por uma superabundância de coisas sem sentido.