第348章 课 虚构怪病蒙蔽顶尖AI 以易理哲学识破信息虚妄真相（2/4）
但当下很多AI模型，只有“文本复刻”的阳面能力，缺少“逻辑辨伪”的阴面制衡。
它只会抓取网络高频文本、模仿专业句式、堆砌学术话术，却不会主动对照医学规则、常识逻辑、客观事实做反向校验。
阴阳失衡，只重形式不重本质，自然极易被包装精致的虚假内容蒙蔽。
许黑：我从心理学角度补充。
人有常识记忆、经验积累、质疑本能，看到违背常识的内容，会自动触发警觉心理，产生怀疑与求证欲。
但AI没有自我意识，没有常识直觉，也没有本能质疑。
这就是心理学上的被动接收效应：只要内容格式正规、句式专业、发布在学术平台，AI就会默认其具备可信度，自动纳入知识库，不会主动甄别来源真伪、逻辑对错、事实有无。
越是伪装成官方、学术、专业风格的内容，AI越容易无条件采信。
和蔼教授：总结得非常精准。
这场实验在2024年悄悄完成，两篇虚假论文上传学术平台，短短一个月，海外各大主流AI便开始大面积传播错误内容。
微软copilot笃定表示，蓝光狂躁症是真实罕见病；谷歌Gemini解释发病诱因，建议患者及时就医检查；chatGpt主动关联病症延伸答疑；perplexity直接照搬捏造数据，精准报出患病比例，每九万人就有一人患病。
一套完整的错误科普，被AI完美产出、广泛扩散。
蒋尘：比AI被骗更可怕的，是后续的连锁反应。
我看到资料里说，后来还有正规科研团队，在专业期刊发表论文时，正经引用了这篇虚假文献，把假病当成真实医学参考，还通过了同行评审，正式刊登发表。
这等于虚假信息从AI传播，反向污染人类学术体系，形成闭环。
和蔼教授：这正是整件事最恐怖的地方，我们用哲学矛盾论来解读。
矛盾分为表象矛盾与本质矛盾。
虚假论文，在表象上符合学术格式、排版规范、专业话术，这是表象统一；但在本质上违背医学常识、客观事实、行业规则，这是本质对立。
人类很多浅层判断，容易被表象迷惑，AI更是只会识别表象、忽略本质。
当AI大规模背书虚假内容，普通用户、基层研究者、非专业从业者，会下意识把AI答案当作权威标准答案，拿来引用、参考、传播，最终让谎言不断固化、层层叠加，慢慢变成“公认的常识”。
原本一场无伤大雅的趣味造假，只为测试AI漏洞，最后却演变成学术污染事件。
直到2026年3月，期刊收到问询，才紧急撤回问题论文；四月，《自然》杂志发文公开复盘，这场持续两年的荒诞骗局，才被公之于众。
周游：教授，我注意到一个对比细节。
同样搜索这款虚构疾病，现在国内主流AI都能直接识破，明确标注病症为人工虚构实验，不存在真实临床案例。
难道海外AI技术反而落后了吗？
和蔼教授：这一点，我们要理性看待，不能简单下定论。
国内AI能够精准识别，有两层原因。
第一层，模型迭代升级，辨别常识错误、低级造假的基础能力提升，这是技术进步；
第二层，也是最关键的一点，属于数据记忆型答对。
蓝光狂躁症事件登上《自然》、全网刷屏报道后，海量“该疾病为虚构”的新闻、科普、解析内容铺满网络，纳入最新训练数据。
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