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。

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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。

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    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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