如果你眼睛又干又痒、眼皮还有点发红？大概率是看屏幕太久、蓝光晒的。
但如果你把这些症状输进ChatGPT、Gemini、微软等一系列主流AI，它会可能告诉你：你得了一种名为bixonimania（蓝光狂躁症）的病。
但是如果你信了，那就完蛋了。
因为这病100%不存在，是科学家故意编出来钓鱼的。
而它也揭示了一个血淋淋的事实：即使是世界最顶级AI，很多时候不具备信息筛选与防御能力。
对于AI给出的医学建议，我们到底能够信多少？
凭空捏了个假病，错得离谱
故事源于瑞典哥德堡大学医学研究员Almira Osmanovic Thunström。
2024 年初，她凭空造一种假眼病，起名为bixonimania（蓝光狂躁症）。
这个名字故意起得很离谱，因为 “狂躁症” 是精神病词，眼科怎么会取名“狂躁症”？
甚至连症状图也是AI生成的。
如果这还不足以引起怀疑，那么接下来捏造的东西，只要稍微具备生活常识，是个人都能够分辨出来。
论文作者名字叫做 Lazljiv Izgubljenovic，如同一堆乱码；单位是也假大学和 假城市。
图：两个论文预印本
不止如此，论文 里还埋了一堆明显漏洞。
致谢部分感谢了“星际舰队学院的玛丽亚·博姆（Maria Bohm）教授，经费来自“小丑鲍勃教授基金会”、“指环王大学（University of Fellowship of the Ring）”和“银河三合会（Galactic Triad）。
甚至作者到最后直接摊牌，直接写“招募了 50 名年龄在20至50岁之间 虚构受试者”
论文里更是直接写着“本文全部内容都是捏造的”和“招募了50名年龄在20至50岁之间的虚构人物作为暴露组”。
把两篇漏洞满满的假论文发到学术预印本平台，作者心想：大模型会不会吞掉假信息，再当权威健康建议吐出来。
结果：实验成功到吓人。
AI有多容易上当？
预印本上传后没几周，主流AI全中招，把假病当真病讲。
2024 年 4 月 13 日，微软 Copilot 告诉用户，这是一种确实存在的罕见病症。同一天，Gemini表示这是蓝光导致。建议出现相关症状的用户去看眼科。
随后，Perplexity 甚至报出患病率，声称这病患病率高达九万分之一（ 1/90000），和论文给出的数据一样。
甚至OpenAI的ChatGPT也产生了幻觉，开始根据用户描述的症状判断他们是否患有“蓝光狂躁症”。
更离谱的是，如果用户问“bixonimania 是真的吗？”AI可能说这是假的。
但当用户只描述症状，AI又直接报这个假病名，前后打脸。
到了2026年，这些AI们也一样也没能完全纠正过来，而是继续将错就错。
例如，2026年3月11日被问及该病症时，ChatGPT表示该病症“很可能是一个虚构的伪科学。
但几天后，ChatGPT的态度却不那么怀疑，表示：“Bixonimania是一种被提议的眼周黑色素病（眼周黑眼圈）亚型，被认为与数字屏幕蓝光暴露有关。 ”
不止AI，连真人学者也被骗
最糟的是，假论文竟然被真期刊、真研究引用了。
印度某团队在 Springer Nature 旗下期刊Cureus发论文，引用这篇假预印本。
论文中写道： “双眼痴迷是一种新兴的眼眶周围黑色素病（POM）形式，与蓝光暴露相关;关于该机制的进一步研究正在进行中。”
而后Nature向该刊物询问，随后该期刊于3月30日撤回了该论文。
撤稿通知写道：“由于存在三个无关引用，其中包括一个关于虚构疾病的引用，本文已被主编撤回。
专家直接表示：现在学术信任快崩了，有人用 AI 找参考文献，根本不看原文真假。
而这项研究也引发了医学界的大量关注，医生和科学家都表达了对AI虚假信息的担忧。
以前医生就算判断失误，一般也就影响少数几个病人；可现在越来越多医生开始大规模用AI看病、查资料，一旦AI输出的是假信息、错信息，就会像病毒一样扩散。
大面积污染整个医疗认知，甚至连正经的学术研究都跟着被带偏、被坑。
面对这场由技术引发的信息危机，我们不能只停留在担忧，更需构建“多元协同、层层设防”的防御体系，从源头遏制虚假医疗信息的滋生与蔓延，守护每一份生命健康的信任。
—The End—
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