一项新研究提出，大语言模型（LLM）的扩散可以理解为病毒类比，LLM使用通过人群传播并在认知和文化实践中嵌入。研究人员建模了非耦合、耦合和持续依赖用户之间的转变，表明社会传播、恢复和集体强化之间的相互作用可以产生临界点和技术性锁定。

一个核心后果是可能出现失控动态：一旦跨越关键阈值，小幅采用增加就可能触发向持续依赖的快速人口水平转变，伴随认知能力的突然下降。该框架同样识别了认知免疫的条件，基于减少传播并促进可逆性。

结果凸显了LLM采纳可能涉及非线性集体转变，对认知自主性有重要影响。这篇论文由Luis F Seoane博士于2026年9月3日提交。