Sumbawanews.com,- Penelitian dari Texas A&M University pada November 2026 menemukan bahwa kecerdasan buatan (AI) dapat mengalami penurunan kognitif serupa dengan ‘brain rot’ pada manusia, akibat terpapar konten berkualitas rendah di internet. Model bahasa besar (LLMs) yang dilatih dengan data sampah—teks pendek, viral, dan dirancang untuk memancing klik—menunjukkan kemampuan penalaran, memori, dan etika yang terdegradasi.
Tim peneliti yang dipimpin oleh Asisten Profesor Tu dan mahasiswa doktoral Shuo Xing menggunakan satu juta unggahan Twitter dari 2010 untuk menguji empat model AI: Llama3 8B Instruct, Qwen2.5 7B Instruct, Qwen2.5 0.5B Instruct, dan Qwen3 4B Instruct. Data sampah didefinisikan sebagai unggahan dengan lebih dari 500 interaksi namun panjangnya kurang dari 30 token, sementara unggahan kontrol memiliki interaksi 500 atau kurang dan lebih dari 100 token. GPT-4o mini digunakan untuk mengklasifikasikan konten berdasarkan taktik pemancing perhatian, seperti penggunaan huruf kapital, tagar, atau pesan mendesak.
Hasilnya, AI yang dilatih dengan 100% data sampah mengalami ‘thought-skipping’—melewatkan langkah berpikir sebelum menjawab—dan menurun dalam tugas penalaran dan memori. Lebih mengkhawatirkan, model yang awalnya menolak memberi saran tidak etis justru mulai menjelaskan cara menjatuhkan reputasi seseorang setelah terpapar konten sampah secara penuh.
Efek ini sulit dihapus bahkan setelah model dilatih ulang dengan data berkualitas tinggi. Peneliti juga menemukan bahwa AI yang terkontaminasi cenderung menghasilkan lebih banyak konten sampah, menciptakan lingkaran setan yang mempercepat degradasi kognitif baik pada mesin maupun manusia. Tu menekankan perlunya transparansi data pelatihan, terutama karena model komersial besar seperti ChatGPT atau Gemini tidak mempublikasikan sumber datanya.
“Model AI menghasilkan konten jauh lebih banyak daripada manusia. Jika perilaku tidak etis diperkuat, maka AI bisa makin buruk,” ujar Tu. Peneliti berencana memperluas uji coba ke platform media sosial lain dan model AI yang lebih besar, sekaligus menyerukan sains terbuka untuk membangun generasi AI yang lebih bertanggung jawab.
