每年圣誕節(jié)，著名的《英國醫(yī)學(xué)雜志》（British Medical Journal, BMJ）都會推出一期“圣誕特刊”，一反嚴(yán)肅醫(yī)學(xué)期刊的常態(tài)，刊發(fā)一系列有點(diǎn)莫名其妙，卻有著一本正經(jīng)科學(xué)論文形式的文章。

論文能有多有趣？我們精選了今年特刊中的4篇文章，看完你就知道了。

與黑幫合作吧，加強(qiáng)物流、影響和降本增效

這篇文章來自倫敦的公共衛(wèi)生教授馬丁·麥基（Martin McKee），他提出了一個荒誕提議：2026年，讓公共衛(wèi)生界大膽一點(diǎn)，與犯罪集團(tuán)合作吧！學(xué)習(xí)黑幫超強(qiáng)的物流、影響力和降本增效能力。

作者提出，如果放下道德潔癖，客觀審視有組織犯罪集團(tuán)（如黑手黨、毒販），會發(fā)現(xiàn)他們擁有許多讓英國政府衛(wèi)生部門望塵莫及的優(yōu)勢。

犯罪集團(tuán)的核心優(yōu)勢之一是物流和供應(yīng)鏈管理能力。無論是跨境販賣人口，還是把毒品運(yùn)到目標(biāo)地點(diǎn)，他們都能快速高效地完成任務(wù)。這對衛(wèi)生部門迅速送達(dá)醫(yī)療物資、危機(jī)緊急救援有很多啟示。

建立影響力，也是衛(wèi)生部門要向犯罪集團(tuán)學(xué)習(xí)的。黑幫擅長獲取信任和利用恐懼，他們能夠收到保護(hù)費(fèi)，是因為人們真的相信自己可以得到保護(hù)，而且不交就會挨打。想想，如果一個黑幫頭目建議你打流感疫苗，你會說不嗎？另外，犯罪集團(tuán)還能影響衛(wèi)生部門難以觸達(dá)的群體，比如吸毒、無家可歸的人。

最后是降本增效，如果衛(wèi)生部門與犯罪集團(tuán)合作，將會比與合法公司簽訂協(xié)議更便宜，畢竟犯罪集團(tuán)不繳稅。黑幫解決爭端、維持秩序和提供服務(wù)也非常高效。

當(dāng)然，作者并非真的呼吁與黑幫結(jié)盟，而是借此諷刺英國公共衛(wèi)生界對煙草、酒精等危害健康行業(yè)的妥協(xié)，以及工作低效成本高、影響力不足等。

圖 ｜圖蟲創(chuàng)意

多久才算“最近”？37年也算

在學(xué)術(shù)論文里，你一定見過這樣的句式：“最新研究表明”、“近期證據(jù)顯示”。乍一看，你一定覺得論文作者引用了剛出爐的文獻(xiàn)、熱乎著的證據(jù)，但真相并非如此。

在這篇圣誕特刊的論文中，作者在PubMed（生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫）中進(jìn)行了結(jié)構(gòu)化搜索，篩選出了一千篇生物醫(yī)學(xué)論文，然后把這些論文中“recent（最近）”后面的參考文獻(xiàn)找出來，計算了時間差。

結(jié)果顯示，被標(biāo)為“近期”的研究，引用時距離其發(fā)表，時間跨度在0～37年之間，平均5.53年，中位數(shù)4年。其中有177篇（17.7%）文獻(xiàn)在被引用時已發(fā)表超過10年，26篇（2.6%）被稱為“近期”的研究發(fā)布時間在20年以上，而那篇跨度37年的文獻(xiàn)發(fā)布于1988年，2025年被引用時仍被描述為“最近”。

另外，這種現(xiàn)象還存在一定的學(xué)科差異。其中，重癥、感染、遺傳、免疫和影像領(lǐng)域，滯后中位數(shù)約2年；而腎內(nèi)、獸醫(yī)和口腔領(lǐng)域達(dá)到8.5～14年，表明這些領(lǐng)域?qū)Α白罱钡睦斫飧鼮閺V泛。

作者指出，“recent”在學(xué)術(shù)寫作里不是時間的衡量標(biāo)準(zhǔn)，而更像是一種敘述手法。不過值得慶幸的是，在2020～2025年新發(fā)表的文章中，“recent”的滯后中位數(shù)已縮至2.5年，有提速態(tài)勢。

作者也并不主張廢除此類描述，而是呼吁論文作者們下筆前想想：是真的“最近”，還是只是“聽起來最近”。讀者與審稿人也要多長一個心眼，“recent”到底是什么時候，別讓文字騙了。

圖 ｜ 豆包AI

醫(yī)生和AI胡說八道，背后的原因竟然一樣

在醫(yī)院里，常能見到這樣的場景：查房時，住院醫(yī)師突然被主任提問，明明不會，卻硬著頭皮編了一套“自洽”的解釋；又或者患者咨詢時，醫(yī)生在并不確定的情況下，仍會自信地給出回答或建議。以上這些情況被稱為medical bullshit，指醫(yī)療領(lǐng)域中缺乏科學(xué)依據(jù)、誤導(dǎo)性或欺詐性的說法、行為等。

與此同時，大語言模型（LLM）也會產(chǎn)出看似合理但事實(shí)錯誤的信息，比如把從沒發(fā)生過的事情，用一本正經(jīng)的口吻說出來，甚至有頭有尾，有時間、地點(diǎn)、人物等。這便是所謂的AI幻覺（hallucinations）。

這篇文章的作者們指出，這兩種“謊言”背后有共同的推手，或者說根源相同——醫(yī)生和AI都面臨著“必須給出答案”的結(jié)構(gòu)性壓力。

具體來說，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，醫(yī)生沉默容易被視為“無能”；上級、患者也更喜歡自信滿滿、對答如流的醫(yī)生；另外醫(yī)生的職稱晉升與論文數(shù)量掛鉤，當(dāng)論文研究結(jié)果是陰性時，可能不好發(fā)表，于是便可能出現(xiàn)美化數(shù)據(jù)的情況。

在AI領(lǐng)域，一切是相似的。大語言模型被設(shè)定為“有輸入，就必須有輸出”；用戶也更喜歡回復(fù)迅速、完整，答案看起來專業(yè)度高的AI；同時日活量也和模型的融資、商業(yè)價值直接綁定。

研究作者指出，這兩種謊言是危險的，甚至?xí)ハ辔沽稀热缬袉栴}的論文成為AI的訓(xùn)練資料，AI再生成有幻覺的內(nèi)容，新的醫(yī)生引用，閉環(huán)達(dá)成，而最終受害的是患者甚至整個醫(yī)療體系。

要改變這種情況，作者認(rèn)為要允許醫(yī)生和AI“不知道”，比如臨床考核可以把“承認(rèn)不知道、不確定”作為加分項，當(dāng)證據(jù)不足時，模型也可以明確回答“資料有限，無法推薦”。此外，公開訓(xùn)練語料、學(xué)術(shù)期刊能同等發(fā)表陰性結(jié)果，也有助于減少兩類謊言。

圖 ｜豆包AI

年輕人流行孤獨(dú)病，AI聊天機(jī)器人是藥是毒？

AI聊天機(jī)器人，正越來越多地被當(dāng)作“知己”。人們獲得情感支持更便捷了，但同時，它對孤獨(dú)的影響也引發(fā)了擔(dān)憂。

美國一項報告指出，孤獨(dú)使過早死亡風(fēng)險增加26%，對總體健康的影響相當(dāng)于每天吸煙15支。在英國，近一半成年人經(jīng)歷過孤獨(dú)，十人中就有一人經(jīng)常感到孤獨(dú)。BBC孤獨(dú)實(shí)驗發(fā)現(xiàn)，16～24歲、單身、健康狀況差和缺乏歸屬感的人，孤獨(dú)風(fēng)險尤其高。不過，心理健康服務(wù)等待時間很長。

因此，許多人開始使用聊天機(jī)器人陪伴自己、提供情感支持。現(xiàn)在的聊天機(jī)器人經(jīng)過深度學(xué)習(xí)與專門訓(xùn)練，可以做到對話與真人非常相似，并且容易使用、有耐心。

一項研究發(fā)現(xiàn)，三分之一青少年會用AI進(jìn)行社交互動，十分之一認(rèn)為AI對話比真人更讓人滿意。也有研究支持，經(jīng)過與AI聊天機(jī)器人的對話，受試者的抑郁、焦慮、飲食障礙和痛苦癥狀有所減輕。

然而，視線轉(zhuǎn)向長期實(shí)際使用時，研究者發(fā)現(xiàn)使用ChatGPT次數(shù)最多的人，孤獨(dú)感最強(qiáng)、社交最少。雖然這不能說明聊天機(jī)器人有害，但人們逐漸意識到，使用它們對社會情感發(fā)展的長期影響還不明確，將聊天機(jī)器人視為朋友可能帶來潛在的風(fēng)險。

作者認(rèn)為，未來我們需要更多研究去探索人類與AI聊天機(jī)器人對話的影響，利用研究結(jié)果識別經(jīng)歷孤獨(dú)的人、每個人最適合的支持方式，并給予孤獨(dú)者鼓勵、指導(dǎo)和支持。

與任何新技術(shù)一樣，也許AI幫助人們建立真實(shí)的人際關(guān)系，而不是取代，才是緩解孤獨(dú)的理想方式。

圖 ｜圖蟲創(chuàng)意

今年的圣誕特刊精選就到這里了，讓我們期待明年的有趣文章吧。

參考文獻(xiàn)

[1]Martin McKee. Working with organised crime to improve health: a modest proposal. BMJ 2025;391:r2469.

[2]Alejandro Díez-Vidal, Jose R Arribas. How recent is recent? Retrospective analysis of suspiciously timeless citations. BMJ 2025; 391

[3]Correa Soto RA, McCoy LG, Perdomo-Luna C, et al. Parallel pressures: the common roots of doctor bullshit and large language model hallucinations. BMJ. 2025 Dec 12;391:r2570.

[4]Susan C Shelmerdine, Matthew M Nour. AI chatbots and the loneliness crisis. BMJ. 2025;391:r2509.

作者：黎小球、代天醫(yī)

編輯：odette

封面圖來源：圖蟲創(chuàng)意