内容摘要：2026年4月7日，Nature杂志也报道了一组科学家故意编造虚假疾病“双眼躁狂症”、以探查AI是否被骗的研究。结果令人吃惊：不仅AI被带偏给查询人以这个虚假疾病的诊断，而且几位科学家也被骗了，引用并

2026年4月7日，个不过人Nature杂志也报道了一组科学家故意编造虚假疾病“双眼躁狂症”、疾病以探查AI是骗过否被骗的研究。结果令人吃惊：不仅AI被带偏给查询人以这个虚假疾病的也骗诊断，而且几位科学家也被骗了，个不过人引用并发表了相关研究论文！疾病

如果你最近眼睛发痒、骗过干涩、也骗甚至眼皮有点发红，个不过人你会怎么做？疾病

很多人会打开ChatGPT、Copilot、骗过Gemini，也骗输入症状，个不过人等待一个“专业答案”。疾病

而就在不久前，骗过这些AI可能会一本正经地告诉你：你得了一个叫 “Bixonimania（双眼躁狂症）” 的病。

问题是，这个病，从来就不存在；而是一场精心设计的“医学骗局”。

2024年，一位瑞典医学研究者做了一件大胆的事：她凭空创造了一种疾病。

更夸张的是，论文里已经写明：“本文完全是虚构的”。

但现实证明，没有人认真读这些论文。

不仅如此，事情迅速失控；各大AI模型开始引用这个疾病，并给用户提供“诊断建议”，甚至建议去看医生。

而更令人震惊的是：这项虚假研究，还被真实学术论文引用了。

这个实验揭示了一个关键问题：AI不是在理解世界，而是在“拼接看起来像真相的内容”。

几个关键原因：

研究发现：

换句话说：只要写得像医生，AI就当你是医生。

大模型依赖互联网数据（如Common Crawl）：

于是出现一个危险循环：假信息 → 被AI学习 → 被AI输出 → 被人类引用 → 变成“事实”。

同一个问题，不同问法，AI会给出完全不同答案：

AI不是在判断真伪，而是在匹配语境。

在这次事件中，有学术论文引用了假研究，期刊后来被迫撤稿，作者甚至不同意撤稿。

这说明：AI不仅会制造错误，还会放大人类已有的懒惰与疏忽。

这场实验其实还揭示了一个更危险的可能性：如果这不是学术实验，而是商业行为呢？

比如，某公司制造“蓝光危害”疾病，AI开始推荐相关解释，再顺势推广防蓝光眼镜。

用户会看到：“连AI都说这是个问题”；于是，虚假需求被“科学化”。

（估计Nature这篇文章的作者不知道中国315打假晚会的报道；否则就不用假设了。）

专家提出一个概念：信息不对称（Information Asymmetry）正在被AI放大。

原因很简单：一篇纠正错误的论文抵不过100篇重复错误的内容。

而AI更倾向于 选择“数量多”的信息，而不是“正确的”信息。

当AI开始进入健康领域（比如ChatGPT Health）时，问题变得更严重：

专家直言：“我们不应该成为科技公司的测试对象。”

这件事并不是在否定AI，而是在提醒我们：

它是工具，不是医生，更不是事实本身。

格式越像论文，越要警惕。

尤其是健康、法律、财务问题。

AI加速了信息获取，但判断仍然必须靠人类

这场实验最值得思考的，不是AI有多“笨”，而是我们是否正在把“判断真伪”的能力，外包给机器？

当连“一个明显荒诞的疾病”都能变成“可信知识”时，真正的风险不是AI出错，而是： 我们不再愿意去核实。

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