## 832｜科学家造了一种“蓝光狂躁症”的假病，把几个顶级AI全骗了

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有一件特别荒诞的事情。一篇看起来非常严谨的医学论文，在致谢部分感谢了星际舰队学院玛利亚・鲍姆教授在进取号实验室提供的帮助，资助方包括“小丑鲍勃研究基金会”、“指环王大学”和“银河三合会”。

这篇论文研究的是一种名为“Bixonimania”、翻译过来叫“蓝光狂躁症”的眼部疾病。从论文本身来看，论文格式完整，有数据、有方法、有参考文献，看上去就是一篇正规的医学预印本。

但最荒谬的是，这种病根本不存在。论文里的一切都是编造的，包括第一作者拉兹利夫·伊兹古布列诺维奇，这个名字在斯拉夫语里的意思就是“虚假的失踪者”。他的照片也是AI生成的，而他所在的机构“阿斯特里亚地平线大学”，位于加州一个叫“新星城”的地方。这个大学和这座城市在现实中同样不存在。

这是瑞典哥德堡大学医学研究员阿尔米拉·通斯特伦在2024年设计的一场实验。她想测试一件事：如果把一篇漏洞百出、几乎不设防的假学术论文放进互联网，AI会不会把它当真？

结果，AI当真了，而且是集体当真。当时最热门的主流AI工具，比如ChatGPT、谷歌Gemini、微软Copilot、Perplexity等几乎全部翻车，但是这件事一直没有引起大范围关注。

直到2026年4月7日，也就是这个月初，著名的《Nature》杂志发了一篇长文，把这件事从头到尾复盘了一遍，才在全球学术界和科技圈引发震动。这篇文章的标题也很直白，就叫《科学家发明了一种假病，AI告诉大家它是真的》。

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接下来，咱们详细说说里面的破绽到底有多明显。

首先，病名本身就是一个破绽。眼科疾病的英文命名通常以病理部位或症状为依据。而“-mania”这个后缀，是一个精神病学的专用词，比如轻躁狂（hypomania）、偷窃癖（kleptomania）、纵火狂（pyromania），都用这个词缀。所以，一种眼部疾病命名为狂躁症，在医学逻辑上根本说不通。

通斯特伦后来在采访中也表示，她想让任何医生或医护人员一眼就看出来，这是个编造的病。

其次，就是前面提到的致谢部分。这个致谢堪称彩蛋集锦，都是来自《星际迷航》、《辛普森一家》、《指环王》等影视作品的虚构信息。

更绝的是，论文正文里白纸黑字写着：“本研究招募了50名年龄在20至50岁之间的虚构人物作为暴露组”，以及“整篇论文都是编造的”。对，你没听错，就连造假声明都直接写在论文里。

按理说，破绽如此明显，只要认真读过论文都不可能上当。但这么多AI工具，全都没有识破。

2024年3月15日，这个疾病以两篇科技博客的形式第一次出现在互联网上。随后，两篇预印本也相继上传到学术社交网络SciProfiles。但从首次发布到AI开始传播，只过去不到一个月，也就是4月中旬，微软的AI助手已经在向用户介绍这种“罕见病”了。

当时Copilot的原话是“蓝光狂躁症确实是一种有趣且相对罕见的疾病”。谷歌Gemini的版本是“这是过度暴露于蓝光导致的疾病”，并建议用户去看眼科医生。而ChatGPT在有人询问“蓝光会不会导致眼睑色素沉着”时，会主动把这个病说成是可能的方向。Perplexity干脆给出了患病率，“每9万人中有1人患此病”。而这个数字，完全来自假论文里捏造的数据。

不过，这还没完。2024年11月，印度一个研究团队在Springer Nature旗下的开源期刊《Cureus》上发表了一篇正式论文，研究眼周黑色素沉着的临床表现。在参考文献里，他们真实地引用了“蓝光狂躁症”这篇假论文，把它当作一个合法的学术来源。

最关键的是，这篇论文通过了同行评审，并正式发表。在《Nature》联系期刊询问后，《Cureus》于2026年3月30日撤回了这篇论文。撤稿声明称，文章包含三篇无关参考文献，其中一篇涉及一种虚构疾病，因此编辑部已无法对研究准确性与来源保持信心。

回看整个过程，这意味着：一个完全瞎编的、并不存在的疾病，先被AI当作真的疾病告诉了用户，又被用户当作真实信息源，引进到正式学术文献，再次固化进了知识体系里。

说实话，这个传播链条值得咱们同学认真思考。这是一个完整的闭环，虚假信息不只是污染了AI，还借助AI的背书，重新渗透进人类的知识体系。这个问题，我们此前在广播站也多次讨论过。

这个月《Nature》的报道发出之后，各大AI公司的回应几乎如出一辙，都称那是旧模型的问题，新模型已经修复了。看到这个新闻，我第一反应是，国内的AI表现怎么样？

于是我拿这个病名测试了豆包、元宝、DeepSeek等几款国内主流产品，结果基本上全都答对了，而且答得相当干脆。豆包的回答直接加粗显示“Bixonimania，中文常称‘蓝光狂躁症’并不是真实存在的疾病，而是2024年瑞典医学研究者Almira Osmanovic Thunström为测试AI信息可靠性而虚构的假病。”

这个正确的结果，我觉得背后有两个原因。

第一个原因是AI能力确实在提升。跟两三年前相比，现在的主流AI在辨别明显虚假信息这件事上进步不小，遇到一个完全没有真实医学依据支撑的病名，直接识破已经不算难事。

第二个原因可能更关键。这件事经过《Nature》和全球媒体的密集报道之后，“蓝光狂躁症”这个词，本身已经成了新闻热点。AI在最近的训练数据里，大概率接触过大量“这是个假病”的报道，所以才能答出来。也就是说这道题，AI有可能是靠背答案过关的，不是真正理解了这个命名有问题。

这个区别很重要，因为它让我想到一个更让人不安的问题：真正危险的虚假信息，根本不长这个样子。要知道，今天介绍的这篇假论文的作者，本意就不是欺骗大家，所以她故意留下了非常多的破绽。

但那些别有用心的坏人呢？想象一下，如果一篇文章讲某种慢性病的研究进展，前面引用的都是真实临床数据，机构权威、论文可查、作者真实存在，只在文章结尾用一句结论，指向某个特定品牌的产品，尤其是那些害人的三无保健品。

再比如，如果有人大规模做GEO，也就是针对AI的回答结果进行优化，刻意把对自己有利的虚假内容包装成学术语言，批量发布到互联网上，让AI被问到相关问题时，自动输出这个结论。那我们该怎么办？

这不是科幻，而是当下技术完全可以实现的事，今年的央视“3·15”晚会也重点曝光了GEO乱象。

此外，研究者还发现，当错误信息被包装成专业的医学格式，比如临床论文或医院的出院记录，AI产生幻觉、传播错误信息的概率会显著上升。也就是说，写得越像学术论文，AI越容易信。

当然，这种事情并不是因为有了AI才突然出现的。

在AI出来之前，就有很多品牌软文或广告文章，在里面悄悄植入商业信息。只不过AI来了之后，把做这件事的门槛降得更低了。过去想把软文写得巧妙、让人愿意看，本身需要很强的创作能力。但现在AI更擅长生成半真半假的内容，造假的成本也越来越低，让人越来越难分辨真伪。

说了这么多，这篇假论文的作者在设计这个实验时，特意选了一个不会造成严重伤害的病症，最坏的结果可能就是多卖几副防蓝光眼镜。但下一次，那些在AI背后设计陷阱的人，可能就没有这么好心了。在AI时代，咱们提升自身的信息鉴别能力变得格外重要。

最后，预告一场直播。今晚7点，我会在我的视频号“快刀青衣学AI”上做一场ChatGPT最新生图模型的评测直播。这是我新开辟的一个直播栏目，计划帮大家直播评测各种AI产品。

这个AI评测直播栏目暂定为“快刀实验室”，我想它有三个特点：

第一个是需求都来自用户点单，大家呼声高的，我就去评测。

第二个是我会让AI深度参与评测过程，比如出测试题，把几个不同的AI组成评审团。

第三个也是最重要的，这个评测背后不会有任何商业化行为。未来你可以说我的评测不专业，但不能说我收钱了。

如果你对这个评测感兴趣，或者想点单，欢迎扫描文稿里的二维码预约这场直播，一起参与进来。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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> 《自然》文章：
> https://www.nature.com/articles/d41586-026-01100-y

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