每年圣诞节，著名的《英国医学杂志》（British Medical Journal, BMJ）都会推出一期“圣诞特刊”，一反严肃医学期刊的常态，刊发一系列有点莫名其妙，却有着一本正经科学论文形式的文章。
论文能有多有趣？我们精选了今年特刊中的4篇文章，看完你就知道了。
与黑帮合作吧，加强物流、影响和降本增效这篇文章来自伦敦的公共卫生教授马丁·麦基（Martin McKee），他提出了一个荒诞提议：2026年，让公共卫生界大胆一点，与犯罪集团合作吧！学习黑帮超强的物流、影响力和降本增效能力。
作者提出，如果放下道德洁癖，客观审视有组织犯罪集团（如黑手党、毒贩），会发现他们拥有许多让英国政府卫生部门望尘莫及的优势。
犯罪集团的核心优势之一是物流和供应链管理能力。无论是跨境贩卖人口，还是把毒品运到目标地点，他们都能快速高效地完成任务。这对卫生部门迅速送达医疗物资、危机紧急救援有很多启示。
建立影响力，也是卫生部门要向犯罪集团学习的。黑帮擅长获取信任和利用恐惧，他们能够收到保护费，是因为人们真的相信自己可以得到保护，而且不交就会挨打。想想，如果一个黑帮头目建议你打流感疫苗，你会说不吗？另外，犯罪集团还能影响卫生部门难以触达的群体，比如吸毒、无家可归的人。最后是降本增效，如果卫生部门与犯罪集团合作，将会比与合法公司签订协议更便宜，毕竟犯罪集团不缴税。黑帮解决争端、维持秩序和提供服务也非常高效。
当然，作者并非真的呼吁与黑帮结盟，而是借此讽刺英国公共卫生界对烟草、酒精等危害健康行业的妥协，以及工作低效成本高、影响力不足等。
图 ｜图虫创意
多久才算“最近”？37年也算在学术论文里，你一定见过这样的句式：“最新研究表明”、“近期证据显示”。乍一看，你一定觉得论文作者引用了刚出炉的文献、热乎着的证据，但真相并非如此。
在这篇圣诞特刊的论文中，作者在PubMed（生物医学文献数据库）中进行了结构化搜索，筛选出了一千篇生物医学论文，然后把这些论文中“recent（最近）”后面的参考文献找出来，计算了时间差。
结果显示，被标为“近期”的研究，引用时距离其发表，时间跨度在0～37年之间，平均5.53年，中位数4年。其中有177篇（17.7%）文献在被引用时已发表超过10年，26篇（2.6%）被称为“近期”的研究发布时间在20年以上，而那篇跨度37年的文献发布于1988年，2025年被引用时仍被描述为“最近”。
另外，这种现象还存在一定的学科差异。其中，重症、感染、遗传、免疫和影像领域，滞后中位数约2年；而肾内、兽医和口腔领域达到8.5～14年，表明这些领域对“最近”的理解更为广泛。
作者指出，“recent”在学术写作里不是时间的衡量标准，而更像是一种叙述手法。不过值得庆幸的是，在2020～2025年新发表的文章中，“recent”的滞后中位数已缩至2.5年，有提速态势。
作者也并不主张废除此类描述，而是呼吁论文作者们下笔前想想：是真的“最近”，还是只是“听起来最近”。读者与审稿人也要多长一个心眼，“recent”到底是什么时候，别让文字骗了。
图 ｜ 豆包AI
医生和AI胡说八道，背后的原因竟然一样在医院里，常能见到这样的场景：查房时，住院医师突然被主任提问，明明不会，却硬着头皮编了一套“自洽”的解释；又或者患者咨询时，医生在并不确定的情况下，仍会自信地给出回答或建议。以上这些情况被称为medical bullshit，指医疗领域中缺乏科学依据、误导性或欺诈性的说法、行为等。
与此同时，大语言模型（LLM）也会产出看似合理但事实错误的信息，比如把从没发生过的事情，用一本正经的口吻说出来，甚至有头有尾，有时间、地点、人物等。这便是所谓的AI幻觉（hallucinations）。
这篇文章的作者们指出，这两种“谎言”背后有共同的推手，或者说根源相同——医生和AI都面临着“必须给出答案”的结构性压力。
具体来说，在医学领域，医生沉默容易被视为“无能”；上级、患者也更喜欢自信满满、对答如流的医生；另外医生的职称晋升与论文数量挂钩，当论文研究结果是阴性时，可能不好发表，于是便可能出现美化数据的情况。
在AI领域，一切是相似的。大语言模型被设定为“有输入，就必须有输出”；用户也更喜欢回复迅速、完整，答案看起来专业度高的AI；同时日活量也和模型的融资、商业价值直接绑定。
研究作者指出，这两种谎言是危险的，甚至会互相喂料——比如有问题的论文成为AI的训练资料，AI再生成有幻觉的内容，新的医生引用，闭环达成，而最终受害的是患者甚至整个医疗体系。
要改变这种情况，作者认为要允许医生和AI“不知道”，比如临床考核可以把“承认不知道、不确定”作为加分项，当证据不足时，模型也可以明确回答“资料有限，无法推荐”。此外，公开训练语料、学术期刊能同等发表阴性结果，也有助于减少两类谎言。
图 ｜豆包AI
年轻人流行孤独病，AI聊天机器人是药是毒？AI聊天机器人，正越来越多地被当作“知己”。人们获得情感支持更便捷了，但同时，它对孤独的影响也引发了担忧。
美国一项报告指出，孤独使过早死亡风险增加26%，对总体健康的影响相当于每天吸烟15支。在英国，近一半成年人经历过孤独，十人中就有一人经常感到孤独。BBC孤独实验发现，16～24岁、单身、健康状况差和缺乏归属感的人，孤独风险尤其高。不过，心理健康服务等待时间很长。
因此，许多人开始使用聊天机器人陪伴自己、提供情感支持。现在的聊天机器人经过深度学习与专门训练，可以做到对话与真人非常相似，并且容易使用、有耐心。
一项研究发现，三分之一青少年会用AI进行社交互动，十分之一认为AI对话比真人更让人满意。也有研究支持，经过与AI聊天机器人的对话，受试者的抑郁、焦虑、饮食障碍和痛苦症状有所减轻。
然而，视线转向长期实际使用时，研究者发现使用ChatGPT次数最多的人，孤独感最强、社交最少。虽然这不能说明聊天机器人有害，但人们逐渐意识到，使用它们对社会情感发展的长期影响还不明确，将聊天机器人视为朋友可能带来潜在的风险。
作者认为，未来我们需要更多研究去探索人类与AI聊天机器人对话的影响，利用研究结果识别经历孤独的人、每个人最适合的支持方式，并给予孤独者鼓励、指导和支持。
与任何新技术一样，也许AI帮助人们建立真实的人际关系，而不是取代，才是缓解孤独的理想方式。
图 ｜图虫创意
今年的圣诞特刊精选就到这里了，让我们期待明年的有趣文章吧。
参考文献
[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、代天医
编辑：odette
封面图来源：图虫创意