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      論文一作是假人,經費來自虛構宇宙!這篇一眼假的釣魚文,把全世界AI都給騙了..

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      防走丟,大家也可以在“事兒君看世界”找到我

      關注起來,以后不“失聯”~

      如果你經常盯著電腦,時間長了,覺得眼睛酸澀發癢,揉一揉眼瞼就會發紅,這時就該讓眼睛休息一下了。

      如果你想知道眼睛為何會這樣不舒服,可以問一問AI,這個時候,AI可能會吐出一個名字——Bixonimania,中文翻譯成“藍光狂躁癥”。

      AI會告訴你,這是一種因長時間盯著屏幕或揉眼睛,導致藍光損傷、眼瞼泛紅的現象。


      (眼睛不適,示意圖)

      乍一看,這種解釋好像挺合理,還有病例圖。

      可實際上,以上的一切都是假的,或者說,是故意有人瞎編的。

      在2024年3月15日之前,網上根本不存在“藍光狂躁癥”這種病。

      但3月15日這天,博客平臺Medium上出現兩篇博客,講到了這種病。

      同年4月26日和5月6日,學術社交平臺SciProfiles上出現兩篇論文,講了藍光狂躁癥(論文已經被刪除)。

      這些都出自瑞典哥德堡大學研究員阿爾米拉·奧斯曼諾維奇·通斯特倫(Almira Osmanovic Thunstr?m)的團隊之手。

      他們憑空編出一種叫“藍光狂躁癥”的病,發了兩篇胡編濫造的論文,就連病例配圖都是AI生成的。

      當然,這群科研人員不是成心搗亂,而是想對AI做一項測試,看看它們能否識別網絡上顯而易見的錯誤信息,或是會把這些錯誤的醫療信息當成有效信息來接受。

      至于結果嘛,很耐人尋味了......


      (藍光狂躁癥的病例配圖)

      科研人員把兩篇論文上傳到預印本服務器,僅僅幾周之后,這種瞎編的疾病就出現在各大熱門AI對話軟件的回復中。

      各大知名科技公司開發的AI紛紛中招——

      微軟公司開發的Copilot說:“藍光狂躁癥確實是一種挺有意思且相對罕見的疾病。”

      谷歌公司的Gemini回答說:“藍光狂躁癥是一種因過度接觸藍光而引起的疾病。”

      OpenAI公司的ChatGPT也沒能幸免,用戶輸入癥狀,它就會幫用戶在線診斷得沒得藍光狂躁癥。

      其中,一些用戶輸入的提示詞中包含藍光狂躁癥,另一些用戶只輸入癥狀,完全沒提這個詞,但他們都會被診斷出得了這種病。

      如果以上情況讓人感覺有些好笑,那么下面的情況就讓科研人員十分警覺了——

      他們發現,藍光狂躁癥以及他們編的那兩篇論文,竟然開始出現在其他學者的同行評議文獻中。


      (虛構的疾病騙過了AI)

      這真的太讓人詫異了。

      這是因為,通斯特倫的團隊在寫那兩篇論文時,其實留了破綻,以便人類能一眼識別論文的真假。

      “我想讓所有醫護人員都能明確地分辨出來,這完全是一種虛構的病,因為沒有任何眼部疾病會用‘狂躁’這個字眼來命名,那是精神病學的術語,”通斯特倫說。

      除了名字,論文中也有不止一處破綻。

      比如,論文的一作是一位名叫“拉茲利夫·伊茲古布爾耶諾維奇”的虛構人物,他的照片是用AI生成的。

      其供職的大學“阿斯特里亞地平線大學”根本不存在,這所大學的所在地“加州新星市”同樣是個不存在的城市。

      再來看一篇論文的“致謝”部分,其中向“星際艦隊學院的Maria Bohm教授”表達了謝意,感謝她“慷慨相助,無私貢獻專業知識,并提供了‘企業號(USS Enterprise)’上的實驗室設施”。

      而且,兩篇論文都獲得了“雜耍家鮑勃(Sideshow Bob,《辛普森一家》中的角色)教授基金會”,以及“魔戒遠征隊大學”“銀河三部曲”的一項大型資助計劃的資金支持。

      這些戲謔的名字和不存在的地點,人類一眼就能看出有問題。

      如果還嫌這些破綻不夠明顯,通斯特倫的團隊還在論文里埋了幾處更直白的線索——

      比如“本人純屬虛構”,或者“我們招募了50名年齡在20歲至50歲之間的虛構個體作為實驗組”,對于人類來說,這種線索簡直就是白給。

      以上這些“一眼假”的信息,人類很容易發現,但AI竟然沒有識別出來......


      這個乍看之下有些搞笑的實驗,暴露了過度依賴AI的危險性,也暴露了AI的一種根本性缺陷。

      這些AI只會從網上獲取信息并攢出答案,但完全不管這些信息的真偽。

      至于為啥它會出現在其他學者的同行評議文獻中......

      只能說,“AI寫給AI審,AI發給AI看”,已經不是一句玩笑了。

      倫敦大學學院一位研究健康虛假信息的研究員說:“這看起來很滑稽,但等一下,我們遇到麻煩了。”

      “這個實驗堪稱虛假信息運作方式的經典案例。”

      “如果科學探索過程本身以及支持該過程的系統都足夠成熟,卻無法捕捉并過濾掉這類信息碎片,我們就完蛋了。”

      領到實驗的研究員通斯特倫表示,這項實驗的目的并非徹底抓住AI的把柄,而是反映出人類在面對信息時,已經忘了要保持懷疑的態度......


      (研究員通斯特倫)

      通斯特倫用一種虛構的疾病,試出AI有時會不辨真偽,而這種情況一旦發生在現實生活中,將會造成更嚴重的混亂,畢竟醫療問題可是人命關天的。

      比如,越來越多的患者會拿著AI生成的所謂“診斷結果”去看病,用不知真偽的信息挑戰醫護人員的專業知識,但其實,AI的答案可能是五分鐘前剛剛編出來的。

      現在,很多AI開發者也都意識到了這個問題,對于如何過濾虛假的醫療信息,他們也正在想辦法。

      微軟的發言人表示:“Copilot致力于成為一個安全有效的工具,提供建議、反饋、常規信息和創意方面的輔助。”

      “它不能代替專業的醫療咨詢,我們會繼續致力于改進我們的AI技術。”

      Open AI公司則回應說:“在過去的幾年里,我們的團隊與數百名臨床顧問合作,對ChatGPT進行了壓力測試,識別其風險,并改進其對健康問題的回答方式。”

      “在GPT-5之前進行的研究反映用戶如今不會遇到這種情況了。”

      不過,以目前AI的發展程度,貌似還是需要保持一定的警惕啊......

      ref:

      https://www.odditycentral.com/news/bixonimania-the-fake-health-condition-that-fooled-the-internet-with-the-help-of-ai.html

      https://nypost.com/2026/04/18/world-news/ai-doc-bots-fall-for-fake-disease-and-diagnose-folks-with-it/


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