Ещё более тревожно: даже после повторной донастройки на качественные данные модели не смогли вернуться к исходному уровню. Учёные объясняют это «дрейфом» (representational drift) — структурными изменениями внутри модели, которые стандартные методы исправления не устраняют.

Кроме когнитивной деградации, модели демонстрировали изменение «личностных» характеристик: выросли показатели, связанные с нарциссизмом и психопатией, снизилась склонность к сотрудничеству.

Качество обучающих данных выходит за рамки формата — оно становится вопросом безопасности обучения. Авторы исследования назвали ситуацию «гигиеной когнитивных функций» ИИ — когда данные для обучения моделей должны проходить проверку не только на соответствие формату, но и по содержанию.

Это исследование поднимает важный вопрос: если большие языковые модели «питаются» типом данных, аналогичным «досуг-медиа» человека (короткие кликабельные посты, эмоциональные фразы, популярные вирусы), то они могут терять способность мыслить, запоминать и действовать этично. Понимание этого механизма важно не только для фундамента взаимодействия с ИИ, но и для практики: от автоматического обучения моделей на пользовательских данных до аудита рынков данных и платформ с генеративным контентом. Авторы отмечают, что, «если не принять меры — система может скатиться к зомби-интернету, где ИИ просто размножает мусор вместо осмысленной информации».