大模型训练中有一句极其锋利的话：

Garbage In, Garbage Out（垃圾进，垃圾出）。

工程师用它来警示：你喂给模型什么，它就学会什么。

如果训练数据充斥着偏见、噪声和低质量信息，无论算法多么精妙，输出的只能是不可信的废料。

当我把这句话从机器学习领域挪到“人”身上时，我发现它是一条近乎残酷的现实规律。

人本质上也是一个复杂的生物学习系统，你长期摄入什么，就会被塑造成什么。

这不是廉价的鸡汤，而是一条认知层面的物理定律：系统永远会向输入的数据分布收敛。

模型为什么逃不开“垃圾进，垃圾出”？

大模型并不理解所谓的“真理”，它本质上是在大规模数据中学习概率分布与逻辑规律。

如果你给它喂食海量的低质量文本，它就会精准地习得那一套思维模式。

这些劣质数据的特征通常表现为：事实极度稀薄，但立场异常浓烈。

它们往往逻辑断裂，习惯于结论先行，甚至把情绪化的偏见包装成常识。

在今天的大模型训练中，数据清洗、质量评分、以及RLHF（基于人类反馈的强化学习） 等技术之所以如此昂贵，是因为工程师必须过滤掉这些毒素。

因为模型没有天然的免疫系统，它会忠实地把你喂给它的杂质变成它性格的一部分。

你其实也是一个被“算法化训练”的模型

人类的学习机制与模型惊人地相似。

我们每天都在经历“输入、加工、输出、反馈、强化”的循环。

我们的“训练数据集”并不是教科书，而是你每天刷到的短视频、所在的圈子、以及你沉浸其中的情绪氛围。

而人类大脑的“损失函数”也不是数学公式，而是多巴胺分泌带来的快感与焦虑的缓解。

当你长期把低密度的感官刺激和立场站队当作奖励信号时，你的认知系统就开始向这些分布靠拢。

你以为你在利用碎片时间消费信息，实际上是这些信息在重塑你的大脑皮层。

于是，人类版的 GIGO 变成了一个生理学事实：你喂给自己的内容，最终会反过来夺取你的认知主权。

最可怕的不是信息污染，而是“深度能力的退化”

模型的坏输出通常只是工程事故，但人的认知崩塌往往会变成一种生活方式。

劣质信息最隐蔽的杀伤力，在于它通过廉价的爽感锁死了你的奖励回路。

它让你逐渐失去对“不确定性”和“复杂性”的忍耐力。

你会发现自己开始读不动长文，听不下严密的逻辑推理，无法忍受任何需要深度思考的工作。

你变得需要更强的刺激、更快的结论、更少的思考成本。

平庸的内容不仅在浪费你的时间，更在调低你大脑对深度认知的耐受度。

这就是为什么很多人虽然每天都在“获取信息”，思维能力却在不断萎缩。

如何识别自己是否已经被 GIGO 深度影响？

判断的关键不在于你看了什么，而在于你的“默认思维模式”是否已经发生异变。

如果你的输出端总是表现为结论极多、证据极少、且毫无可执行性，这就是典型的中毒信号。

你的思维结构开始变得二元化与标签化，习惯用单一的阴谋论或立场来解释极其复杂的现实。

你的情绪回路被内容轻易点燃，讨论的目标不再是求真，而变成了求胜。

最明显的特征是深度处理能力的全面退化：你能记住很多流行金句，却讲不清任何一个完整的推理链条。

当一个人只依赖算法喂养的信息渠道时，他其实已经不再是信息的主人，而是被数据训练出来的产物。

顶级的竞争，本质上是“数据治理能力”的竞争

很多人把时代的焦虑归结为“信息过载”。

但核心矛盾不在于信息太多，而在于你是否具备管理自己输入分布与反馈回路的能力。

优秀的工程师深知，最好的算法也救不了最烂的数据；同样，再聪明的头脑也经不起持续的垃圾灌溉。

成年人的自我进化，本质上是一场对自己认知的“数据治理”。

你不可能完全隔绝噪声，但你可以重新夺回对输入源的选择权。

不要让算法决定你每天的认知配比，不要让情绪定义你的价值观，更不要让低水平的同温层固化你的天花板。

管理好你的注意力分布，就是管理好你未来的生命形态。

把你的人生当作一个需要持续对齐的系统

大模型训练中有一句话：模型不会自动变得聪明，它只会越来越像它的数据。

人也如此。

你会越来越像你反复接触的那些叙事，越来越像你每天重复的那些情绪。

所以，在点击下一个短视频或加入下一场无意义的争论前，请停下来思考。

你今天的注意力流向哪里，你未来的认知边界就在哪里。

问题从来不是“我今天看到了什么”，而是：我正在把自己训练成谁？

既然你读到了这里，说明你依然拥有处理深度长内容的能力。

那么，请通过有意识地摄入高质量、有门槛的信息，来维护你这套珍贵的系统。

高质量的输入，才是一个人最高级的自律。

你要做的下一件事，就是审视你过去24小时的信息摄入，并清理掉那些正在拖累你的“垃圾数据”。