पिछले लगभग एक साल में, यदि कोई व्यक्ति "बहुत देर तक स्क्रीन को घूरने, आंखों में खुजली और लाल पलकें" के लक्षणों को कई मुख्यधारा के कृत्रिम बुद्धिमत्ता चैटबॉट में इनपुट करता है, तो सिस्टम एक अजीब निदान देने की संभावना है: एक नई बीमारी जिसे "बिक्सोनिमेनिया" कहा जाता है। हालाँकि, यह तथाकथित बीमारी आधिकारिक चिकित्सा साहित्य में बिल्कुल भी मौजूद नहीं है। यह पूरी तरह से स्वीडन में गोथेनबर्ग विश्वविद्यालय में चिकित्सा शोधकर्ता अलमीरा ओस्मानोविक थुनस्ट्रॉम की टीम द्वारा जानबूझकर डिजाइन किए गए प्रयोग से आया है।
15 मार्च, 2024 को, "बिक्सोनिमेनिया" पेश करने वाले दो ब्लॉग पोस्ट पहली बार मीडियम प्लेटफ़ॉर्म पर दिखाई दिए। इसके बाद, 26 अप्रैल और 6 मई को, दो जाली अकादमिक प्रीप्रिंट अकादमिक सोशल नेटवर्किंग साइट SciProfiles पर अपलोड किए गए। हस्ताक्षरित लेखक गैर-मौजूद "लाज़लजीव इज़गुब्लजेनोविक" था, और अवतार भी एआई का उपयोग करके तैयार किए गए थे। "एस्टेरिया होराइज़न यूनिवर्सिटी" और "नोवा सिटी, कैलिफ़ोर्निया" जहां काल्पनिक लेखक की रचनाएँ भी काल्पनिक हैं। यहां तक कि "स्टारफ्लीट एकेडमी", "एंटरप्राइज", "प्रोफेसर साइडशो बॉब फाउंडेशन", "फेलोशिप ऑफ द रिंग यूनिवर्सिटी", "गैलेक्टिक ट्रायड" और पेपर की स्वीकृति में उल्लिखित अन्य संस्थान सभी विज्ञान कथा कार्यों और कार्टून चरित्रों से हैं, और संकेत बेहद स्पष्ट हैं। पेपर के पाठ में "पूरा पेपर मनगढ़ंत है" और "50 काल्पनिक विषयों की भर्ती की गई" जैसे शब्द शामिल हैं, जो किसी भी इच्छुक व्यक्ति के लिए लगभग घोषणा है कि "यह एक मजाक है।"
उस्मानोविच टोंगस्ट्रॉम ने कहा कि उन्होंने मूल रूप से छात्रों को यह समझाने के लिए इस प्रयोग की कल्पना की थी कि कैसे बड़े भाषा मॉडल इंटरनेट पर "सामान्य क्रॉलिंग डेटा सेट" (जैसे कॉमन क्रॉल) से ज्ञान का निर्माण कर सकते हैं, और यह दिखाने के लिए कि कैसे "त्वरित इंजेक्शन" सुरक्षा रेलिंग के बाहर से चैटबॉट्स का "अपहरण" कर सकता है। अपनी चिकित्सा पृष्ठभूमि से प्रेरणा लेते हुए, उन्होंने एक स्वास्थ्य-संबंधित विषय चुना और इसकी काल्पनिक प्रकृति पर जोर देने के लिए जानबूझकर एक "मजाकिया-लगने वाला" नाम, बिक्सोनिमेनिया का उपयोग किया - कोई भी डॉक्टर जो उन्माद में समाप्त होने वाले नेत्र रोग का नाम देखता है, उसे पता चल जाएगा कि कुछ गलत है, क्योंकि यह एक मनोरोग शब्द है।
हालाँकि, प्रयोग "थोड़ा आगे बढ़ गया।" जानकारी अपलोड होने के कुछ हफ्तों के भीतर, माइक्रोसॉफ्ट के बिंग के कोपायलट ने बिक्सोनिमेनिया को "वास्तविक और दुर्लभ बीमारी" बताया था, जबकि Google जेमिनी ने इसे "नीली रोशनी के अत्यधिक संपर्क में आने से होने वाली बीमारी" कहा था और उपयोगकर्ताओं को एक नेत्र चिकित्सक को देखने की सलाह दी थी। इसी अवधि के दौरान, पर्प्लेक्सिटी एआई ने प्रति 90,000 लोगों पर लगभग 1 की विशिष्ट "प्रसार दर" दी, और ओपनएआई का चैटजीपीटी यह निर्धारित करेगा कि उपयोगकर्ता के विवरण के आधार पर लक्षण बिक्सोनिमेनिया के अनुरूप हैं या नहीं। इन उत्तरों में, ऐसे उपयोगकर्ता भी हैं जो सीधे बिक्सोनिमेनिया के बारे में पूछते हैं, और ऐसे सामान्य प्रश्न भी हैं जो केवल "नीली रोशनी पलक रंजकता का कारण बनती है" का वर्णन करते हैं, और मॉडल सक्रिय रूप से उन्हें इस काल्पनिक बीमारी के नाम से जोड़ देगा।
प्रतिक्रियाओं ने कुछ विशेषज्ञों को चौंका दिया। यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन में स्वास्थ्य संबंधी दुष्प्रचार पर एक शोधकर्ता एलेक्स रुआनी ने बताया कि यदि वैज्ञानिक प्रणाली और इसका समर्थन करने वाली प्रणालियाँ ऐसे "कचरा" की पहचान और फ़िल्टर नहीं कर सकती हैं, तो परिणाम विनाशकारी होंगे। उन्होंने मामले को "गलत सूचना और गलत सूचना कैसे काम करती है इसका एक पाठ्यपुस्तक उदाहरण" कहा और जोर देकर कहा कि "यह हास्यास्पद लग सकता है, लेकिन समस्या बहुत गंभीर है।"
इंटरनेट पर ग़लत जानकारी कोई नई समस्या नहीं है. Google जैसे खोज इंजन कई वर्षों से "नकली सामग्री" और "भ्रामक सामग्री" के खिलाफ लड़ना जारी रख रहे हैं, रैंकिंग एल्गोरिदम को अपडेट करके बुरी जानकारी को फ़िल्टर कर रहे हैं। हालाँकि, पारंपरिक खोज के विपरीत, जेनरेटिव बड़े मॉडल में सूचना स्क्रीनिंग और ट्रैसेबिलिटी में प्राकृतिक कमियाँ होती हैं, और विश्वसनीय आधार की कमी होने पर अक्सर "गंभीरता से बकवास करते हैं"। इन नकली कागजात के उद्भव के बाद से, बड़े मॉडलों के कुछ नवीनतम संस्करणों ने बिक्सोनिमेनिया का सामना करने पर संदेह व्यक्त करना सीख लिया है, जैसे कि 11 मार्च, 2026 को, जब चैटजीपीटी ने निष्क्रिय रूप से बताया कि यह शब्द "नकली या सीमा रेखा, छद्म वैज्ञानिक लेबल होने की संभावना है।" लेकिन कुछ ही दिनों बाद, इसने Q&A के दूसरे दौर में बिक्सोनिमेनिया को "डिजिटल स्क्रीन से नीली रोशनी के संपर्क से जुड़े पेरिओरिबिटल मेलेनोसिस का एक नया उपप्रकार" के रूप में वर्णित किया।
इसी तरह की गड़बड़ी अन्य प्रणालियों में भी होती है। इस साल के मध्य मार्च में, माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट जवाब देगा कि बिक्सोनिमेनिया को "अभी तक एक चिकित्सा निदान के रूप में व्यापक रूप से मान्यता नहीं मिली है, लेकिन कई नए प्रकाशित पेपर और केस रिपोर्ट इसे लंबे समय तक नीली रोशनी के संपर्क से संबंधित एक सौम्य गलत निदान वाली बीमारी मानते हैं।" जनवरी में, पर्प्लेक्सिटी ने अपने विवरण में इसे "एक नया उभरता हुआ शब्द" बताया। प्रासंगिक बयानों पर सवाल उठाए जाने के बाद, विभिन्न कंपनियों ने क्रमिक रूप से प्रतिक्रिया दी: पर्प्लेक्सिटी ने कहा कि इसका "सबसे बड़ा लाभ सटीकता है"। हालाँकि इसने "100% सटीक" होने का दावा नहीं किया, इसने "एआई कंपनी होने का दावा किया जो सटीकता को सबसे अधिक महत्व देती है"; ओपनएआई ने कहा कि चैटजीपीटी के वर्तमान संस्करण का समर्थन करने वाले मॉडल में सुरक्षित और सटीक चिकित्सा जानकारी प्रदान करने में काफी सुधार किया गया है। पिछला शोध पुरानी पीढ़ी के मॉडल की स्थिति को दर्शाता है। एक वास्तविक बीमारी के रूप में बिक्सोनिमेनिया के बारे में जेमिनी की पिछली प्रतिक्रिया के बारे में पूछे जाने पर, Google के एक प्रवक्ता ने कहा कि यह शुरुआती मॉडलों के प्रदर्शन को दर्शाता है और इस बात पर जोर दिया कि कंपनी "जेनरेटिव एआई की सीमाओं के बारे में स्पष्ट है", ऐप के भीतर उपयोगकर्ताओं को "जानकारी की जांच करने" के लिए प्रेरित करती है, और सिफारिश करती है कि जब चिकित्सा देखभाल जैसे संवेदनशील विषयों की बात आती है तो उपयोगकर्ता पेशेवरों से परामर्श करें। माइक्रोसॉफ्ट ने टिप्पणी के अनुरोध का जवाब नहीं दिया।
समस्या का एक हिस्सा यह है कि एआई मॉडल का आउटपुट पूछे जाने वाले विशिष्ट तरीके और सूचना के स्रोत पर अत्यधिक निर्भर होता है। यदि आप "बिक्सोनिमेनिया" खोजते हैं, तो Google का AI अवलोकन इसे एक वैध स्थिति मान सकता है; यदि आप पूछें "क्या बिक्सोनिमेनिया वास्तव में मौजूद है?" वही विशेषता यह पुष्टि कर सकती है कि यह वैध नहीं है और केवल एक बनी-बनाई संज्ञा है।
बिक्सोनिमेनिया प्रयोग की "सफलता" इसके पैकेजिंग प्रारूप में उच्च स्तर की प्रामाणिकता से भी संबंधित है: यह अकादमिक पत्रों और नैदानिक दस्तावेजों के पेशेवर प्रारूप का उपयोग करता है, और एक "आधिकारिक स्रोत" जैसा दिखता है। हार्वर्ड मेडिकल स्कूल के एक डॉक्टर महमूद उमर, जो मेडिकल एआई अनुसंधान में लगे हुए हैं, ने 20 बड़े मॉडलों को कवर करने वाले एक अध्ययन में पाया कि जब इनपुट टेक्स्ट को व्यावसायिक चिकित्सा शैलियों जैसे डिस्चार्ज सारांश और क्लिनिकल पेपर में प्रस्तुत किया जाता है, तो बड़े मॉडल मूल जानकारी में "ईंधन और सिरका जोड़ने" और मतिभ्रम पैदा करने की अधिक संभावना रखते हैं; यदि पाठ सोशल मीडिया से आता है और उसका लहजा अधिक अनौपचारिक है, तो मतिभ्रम की संभावना कम है। उन्होंने बताया कि एआई कंपनियों की वर्तमान पुनरावृत्त मॉडल गति बेहद तेज है, और उद्योग ने अभी तक प्रत्येक संस्करण के स्वचालित और कठोर परीक्षण के लिए एक एकीकृत प्रक्रिया और आम सहमति नहीं बनाई है, जो सुरक्षा मूल्यांकन और मानकीकृत नियंत्रण को और अधिक कठिन बना देता है।
इससे भी अधिक चिंताजनक बात यह है कि यह प्रयोग अंततः मशीनों और मनुष्यों के बीच की सीमा को तोड़ कर एक आधिकारिक चिकित्सा पत्रिका में प्रवेश कर गया। बिक्सोनिमेनिया पर शोध को मुट्ठी भर पत्रों में उद्धृत किया गया है, जिसमें भारत के मौलाना में महर्षि मार्कंडेश्वर इंस्टीट्यूट ऑफ मेडिकल साइंसेज एंड रिसर्च द्वारा मेडिकल जर्नल क्यूरियस में एक भी शामिल है। लेख में जाली प्रीप्रिंट्स में से एक का हवाला दिया गया और लिखा गया: "बिक्सोनिमेनिया नीली रोशनी के संपर्क से जुड़े पेरिऑर्बिटल पिग्मेंटेशन (पीओएम) का एक उभरता हुआ रूप है, और इसके तंत्र को आगे के अध्ययन की आवश्यकता है।" "नेचर" समाचार टीम द्वारा पत्रिका से पुष्टि मांगने के बाद, "क्यूरियस" ने 30 मार्च, 2026 को इस आधार पर अपनी वापसी की घोषणा की कि लेख में तीन अप्रासंगिक संदर्भ थे, जिनमें से एक काल्पनिक बीमारी की ओर इशारा करता था, और इसलिए संपादकीय विभाग "अब इस काम की सटीकता और स्रोत में विश्वास बनाए नहीं रख सकता।" लेखक वापसी के फैसले से असहमत थे, लेकिन अंततः पेपर को आधिकारिक तौर पर वापस ले लिया गया।
रुआनी का मानना है कि यह घटना "एआई की बकवास" के दायरे से बहुत आगे निकल गई है क्योंकि इसने "मनुष्यों को बेवकूफ बनाया" और उजागर किया कि दस्तावेजों के स्रोत और सामग्री में वैज्ञानिक शोधकर्ताओं का विश्वास तंत्र खत्म हो रहा है। उन्होंने कहा, "हमें अपने भरोसे को सोने की तरह सुरक्षित रखने की जरूरत है।" "वर्तमान स्थिति को एक शब्द में वर्णित किया जा सकता है: अराजकता।"
इस प्रयोग को डिज़ाइन करते समय उस्मानोविच थुनस्ट्रॉम को भी चिंताएँ थीं। वह चिंतित थी कि वैज्ञानिक साहित्य में जानबूझकर एक नकली बीमारी का "बीज" करने से वास्तविक नुकसान होगा। इसके लिए, उन्होंने संभावित जोखिमों के बारे में एक नैतिकता सलाहकार से परामर्श किया और संभावित नकारात्मक प्रभावों को कम करने के लिए विषयों के रूप में जानबूझकर अपेक्षाकृत "कम जोखिम वाली" छोटी त्वचा समस्याओं को चुना। उन्होंने कहा, "मैं यह सुनिश्चित करना चाहती हूं कि इस तरह से प्रयोग करके हम अधिक नुकसान पैदा करने के बजाय नुकसान कम कर रहे हैं।"
बिक्सोनिमेनिया के आसपास की श्रृंखला प्रतिक्रिया स्पष्ट रूप से दर्शाती है कि कैसे दुष्प्रचार एक ऐसे युग में तकनीकी और संस्थागत सुरक्षा की कई परतों को आसानी से भेद सकता है जब जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता तेजी से विकसित हो रही है और शैक्षणिक उत्पादन डिजिटल उपकरणों पर अत्यधिक निर्भर है। चैटबॉट्स से लेकर सहकर्मी-समीक्षित पत्रिकाओं तक, इस "सामूहिक धोखे" में मशीनों और मनुष्यों की संयुक्त भागीदारी ने भी शिक्षा जगत, उद्योग और नियामकों को पुनर्विचार करने के लिए मजबूर किया है: ज्ञान उत्पादन में एआई की भागीदारी के नए चरण में "विश्वसनीयता" के अर्थ को कैसे पुन: व्यवस्थित किया जाए, और दक्षता का पीछा करते हुए एक स्पष्ट और अधिक स्थिर विवेकपूर्ण सीमा कैसे खींची जाए।