设想一下：你在长时间使用屏幕后注意到眼睑周围出现异常变色，于是你向ChatGPT询问原因。这款AI自信地诊断出"比克森尼亚症"（bixonimania）——一种影响1/90,000人口的罕见疾病，由蓝光照射引起。听起来很合理，对吧？但比克森尼亚症并不存在。一位瑞典研究人员发明了这个疾病名称，目的是揭示AI健康建议中存在的可怕缺陷。
骗过硅谷的假疾病
来自哥德堡大学（University of Gothenburg）的Almira Osmanovic Thunström在2024年精心设计了这个完美的AI陷阱。她创建了关于比克森尼亚症的虚假研究论文，包括编造的症状和虚假统计数据。这些论文包含明显的警示标志——比如提到"星际舰队学院"（Starfleet Academy）并明确表示研究是编造的。
然而几周内，每个主要的AI平台都全盘接受了这些信息：
- 微软Copilot在2024年4月13日称比克森尼亚症为"罕见疾病"
- 谷歌Gemini描述了其蓝光致病机制
- Perplexity AI引用了患病率数据
- ChatGPT甚至将关于眼睑问题的未经提示的查询诊断为这种虚构疾病
这场骗局传播得如此令人信服，以至于真实研究人员在同行评审的研究中引用了它——当欺诈行为浮出水面后，这些研究后来被撤回。
这位研究人员创造了一种虚构疾病，以及由"小丑教授基金会"（Professor Sideshow Bob Foundation）和"魔戒与银河联盟大学"（University of the Fellowship of the Ring and the Galactic Triad）资助的虚假研究。
大语言模型警告人们这种疾病是真实的。
——《自然》杂志（@Nature）2026年4月7日
你的AI医生需要更好的训练
这一问题影响了所有使用AI进行健康咨询的人（基本上是每个拥有智能手机的人）。最近的研究显示，当被特别询问时，专注于健康领域的AI系统产生错误信息的频率高达88%。这些不是边缘案例——而是AI处理医疗信息方式的根本性漏洞。
到2026年，一些平台显示出改进。ChatGPT最终在3月11日将比克森尼亚症标记为"编造的"，尽管它仍偶尔将其描述为"提议的亚型"。Copilot称其"未被广泛认可"。这种不一致性揭示了核心问题：AI训练数据被人类事实核查员遗漏的虚假信息所污染。
伦敦大学学院（University College London）的Alex Ruani将Thunström的实验称为揭露AI错误信息风险的"大师课"。可怕的部分不在于一位研究人员愚弄了算法——而在于不良行为者可以多么轻易地将虚假医疗建议植入数百万人依赖的健康指导系统中。你的WebMD疑虑刚刚获得了AI升级，而这项技术尚未准备好承担这一责任。
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