新しい研究では、大規模言語モデル（LLM）の拡散をウイルスに類似させることができると提案されています。LLMの使用は人口を通じて拡散し、認知的・文化的実践に組み込まれます。研究者らは、非結合型、結合型、持続的依存型ユーザー間の移り変わりをモデル化し、社会的伝播、回復、集団的強化との相互作用が転換点や技術的ロックインを引き起こすことを示しています。

中心的な結果は、臨界閾値を超えると、小さな採用の増加が持続的依存への急速な人口レベルのシフトを引き起こし、認知能力の急激な低下を伴う可能性があることです。同じフレームワークは、伝播の削減と可逆性の促進に基づく認知的免疫の条件を特定します。

結果は、LLMの採用が認知的自律性に関する重要な影響をもたらす非線形の集団的転換を含む可能性があることを強調しています。この論文は、Luis F Seoane博士が2026年9月3日に提出しました。