[英國] 2026年與黑幫合作,英國衛生部門最後的稻草
每年聖誕節，著名的《英國醫學雜志》（British Medical Journal, BMJ）都會推出壹期“聖誕特刊”，壹反嚴肅醫學期刊的常態，刊發壹系列有點莫名其妙，卻有著壹本正經科學論文形式的文章。
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，加強物流、影響和降本增效
這篇文章來自倫敦的公共衛生教授馬丁·麥基（Martin McKee），他提出了壹個荒誕提議：2026年，讓公共衛生界大膽壹點，與犯罪集團合作吧！學習黑幫超強的物流、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（如黑手黨、毒販），會發現他們擁有許多讓英國政府衛生部門望塵莫及的優勢。
犯罪集團的核心優勢之壹是物流和供應鏈管理能力。無論是跨境販賣人口，還是把毒品運到目標地點，他們都能快速高效地完成任務。這對衛生部門迅速送達醫療物資、危機緊急救援有很多啟示。
建立影響力，也是衛生部門要向犯罪集團學習的。黑幫擅長獲取信任和利用恐懼，他們能夠收到保護費，是因為人們真的相信自己可以得到保護，而且不交就會挨打。想想，如果壹個黑幫頭目建議你打流感疫苗，你會說不嗎？另外，犯罪集團還能影響衛生部門難以觸達的群體，比如吸毒、無家可歸的人。
最後是降本增效，如果衛生部門與犯罪集團合作，將會比與合法公司簽訂協議更便宜，畢竟犯罪集團不繳稅。黑幫解決爭端、維持秩序和提供服務也非常高效。
當然，作者並非真的呼吁與黑幫結盟，而是借此諷刺英國公共衛生界對煙草、酒精等危害健康行業的妥協，以及工作低效成本高、影響力不足等。
圖 ｜圖蟲創意
多久才算“最近”？37年也算
在學術論文裡，你壹定見過這樣的句式：“最新研究表明”、“近期證據顯示”。乍壹看，你壹定覺得論文作者引用了剛出爐的文獻、熱乎著的證據，但真相並非如此。
在這篇聖誕特刊的論文中，作者在PubMed（生物醫學文獻數據庫）中進行了結構化搜索，篩選出了壹千篇生物醫學論文，然後把這些論文中“recent（最近）”後面的參考文獻找出來，計算了時間差。
結果顯示，被標為“近期”的研究，引用時距離其發表，時間跨度在0～37年之間，平均5.53年，中位數4年。其中有177篇（17.7%）文獻在被引用時已發表超過10年，26篇（2.6%）被稱為“近期”的研究發布時間在20年以上，而那篇跨度37年的文獻發布於1988年，2025年被引用時仍被描述為“最近”。
另外，這種現象還存在壹定的學科差異。其中，重症、感染、遺傳、免疫和影像領域，滯後中位數約2年；而腎內、獸醫和口腔領域達到8.5～14年，表明這些領域對“最近”的理解更為廣泛。
作者指出，“recent”在學術寫作裡不是時間的衡量標准，而更像是壹種敘述手法。不過值得慶幸的是，在2020～2025年新發表的文章中，“recent”的滯後中位數已縮至2.5年，有提速態勢。
作者也並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壹個心眼，“recent”到底是什麼時候，別讓文字騙了。
醫生和AI胡說八道，背後的原因竟然壹樣
在醫院裡，常能見到這樣的場景：查房時，住院醫生突然被主任提問，明明不會，卻硬著頭皮編了壹套“自洽”的解釋；又或者患者咨詢時，醫生在並不確定的情況下，仍會自信地給出回答或建議。以上這些情況被稱為medical bullshit，指醫療領域中缺乏科學依據、誤導性或欺詐性的說法、行為等。
與此同時，大語言模型（LLM）也會產出看似合理但事實錯誤的信息，比如把從沒發生過的事情，用壹本正經的口吻說出來，甚至有頭有尾，有時間、地點、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”背後有共同的推手，或者說根源相同——醫生和AI都面臨著“必須給出答案”的結構性壓力。
具體來說，在醫學領域，醫生沉默容易被視為“無能”；上級、患者也更喜歡自信滿滿、對答如流的醫生；另外醫生的職稱晉升與論文數量掛鉤，當論文研究結果是陰性時，可能不好發表，於是便可能出現美化數據的情況。
在AI領域，壹切是相似的。大語言模型被設定為“有輸入，就必須有輸出”；用戶也更喜歡回復迅速、完整，答案看起來專業度高的AI；同時日活量也和模型的融資、商業價值直接綁定。
研究作者指出，這兩種謊言是危險的，甚至會互相喂料——比如有問題的論文成為AI的訓練資料，AI再生成有幻覺的內容，新的醫生引用，閉環達成，而最終受害的是患者甚至整個醫療體系。
要改變這種情況，作者認為要允許醫生和AI“不知道”，比如臨床考核可以把“承認不知道、不確定”作為加分項，當證據不足時，模型也可以明確回答“資料有限，無法推薦”。此外，公開訓練語料、學術期刊能同等發表陰性結果，也有助於減少兩類謊言。
年輕人流行孤獨病，AI聊天機器人是藥是毒？
AI聊天機器人，正越來越多地被當作“知己”。人們獲得情感支持更便捷了，但同時，它對孤獨的影響也引發了擔憂。
美國壹項報告指出，孤獨使過早死亡風險增加26%，對總體健康的影響相當於每天吸煙15支。在英國，近壹半成年人經歷過孤獨，拾人中就有壹人經常感到孤獨。BBC孤獨實驗發現，16～24歲、單身、健康狀況差和缺乏歸屬感的人，孤獨風險尤其高。不過，心理健康服務等待時間很長。
因此，許多人開始使用聊天機器人陪伴自己、提供情感支持。現在的聊天機器人經過深度學習與專門訓練，可以做到對話與真人非常相似，並且容易使用、有耐心。
壹項研究發現，叁分之壹青少年會用AI進行社交互動，拾分之壹認為AI對話比真人更讓人滿意。也有研究支持，經過與AI聊天機器人的對話，受試者的抑郁、焦慮、飲食障礙和痛苦症狀有所減輕。
然而，視線轉向長期實際使用時，研究者發現使用ChatGPT次數最多的人，孤獨感最強、社交最少。雖然這不能說明聊天機器人有害，但人們逐漸意識到，使用它們對社會情感發展的長期影響還不明確，將聊天機器人視為朋友可能帶來潛在的風險。
作者認為，未來我們需要更多研究去探索人類與AI聊天機器人對話的影響，利用研究結果識別經歷孤獨的人、每個人最適合的支持方式，並給予孤獨者鼓勵、指導和支持。
與任何新技術壹樣，也許AI幫助人們建立真實的人際關系，而不是取代，才是緩解孤獨的理想方式。
今年的聖誕特刊精選就到這裡了，讓我們期待明年的有趣文章吧。
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這條新聞還沒有人評論喔，等著您的高見呢
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，加強物流、影響和降本增效
這篇文章來自倫敦的公共衛生教授馬丁·麥基（Martin McKee），他提出了壹個荒誕提議：2026年，讓公共衛生界大膽壹點，與犯罪集團合作吧！學習黑幫超強的物流、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（如黑手黨、毒販），會發現他們擁有許多讓英國政府衛生部門望塵莫及的優勢。
犯罪集團的核心優勢之壹是物流和供應鏈管理能力。無論是跨境販賣人口，還是把毒品運到目標地點，他們都能快速高效地完成任務。這對衛生部門迅速送達醫療物資、危機緊急救援有很多啟示。
建立影響力，也是衛生部門要向犯罪集團學習的。黑幫擅長獲取信任和利用恐懼，他們能夠收到保護費，是因為人們真的相信自己可以得到保護，而且不交就會挨打。想想，如果壹個黑幫頭目建議你打流感疫苗，你會說不嗎？另外，犯罪集團還能影響衛生部門難以觸達的群體，比如吸毒、無家可歸的人。
最後是降本增效，如果衛生部門與犯罪集團合作，將會比與合法公司簽訂協議更便宜，畢竟犯罪集團不繳稅。黑幫解決爭端、維持秩序和提供服務也非常高效。
當然，作者並非真的呼吁與黑幫結盟，而是借此諷刺英國公共衛生界對煙草、酒精等危害健康行業的妥協，以及工作低效成本高、影響力不足等。
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多久才算“最近”？37年也算
在學術論文裡，你壹定見過這樣的句式：“最新研究表明”、“近期證據顯示”。乍壹看，你壹定覺得論文作者引用了剛出爐的文獻、熱乎著的證據，但真相並非如此。
在這篇聖誕特刊的論文中，作者在PubMed（生物醫學文獻數據庫）中進行了結構化搜索，篩選出了壹千篇生物醫學論文，然後把這些論文中“recent（最近）”後面的參考文獻找出來，計算了時間差。
結果顯示，被標為“近期”的研究，引用時距離其發表，時間跨度在0～37年之間，平均5.53年，中位數4年。其中有177篇（17.7%）文獻在被引用時已發表超過10年，26篇（2.6%）被稱為“近期”的研究發布時間在20年以上，而那篇跨度37年的文獻發布於1988年，2025年被引用時仍被描述為“最近”。
另外，這種現象還存在壹定的學科差異。其中，重症、感染、遺傳、免疫和影像領域，滯後中位數約2年；而腎內、獸醫和口腔領域達到8.5～14年，表明這些領域對“最近”的理解更為廣泛。
作者指出，“recent”在學術寫作裡不是時間的衡量標准，而更像是壹種敘述手法。不過值得慶幸的是，在2020～2025年新發表的文章中，“recent”的滯後中位數已縮至2.5年，有提速態勢。
作者也並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壹個心眼，“recent”到底是什麼時候，別讓文字騙了。
醫生和AI胡說八道，背後的原因竟然壹樣
在醫院裡，常能見到這樣的場景：查房時，住院醫生突然被主任提問，明明不會，卻硬著頭皮編了壹套“自洽”的解釋；又或者患者咨詢時，醫生在並不確定的情況下，仍會自信地給出回答或建議。以上這些情況被稱為medical bullshit，指醫療領域中缺乏科學依據、誤導性或欺詐性的說法、行為等。
與此同時，大語言模型（LLM）也會產出看似合理但事實錯誤的信息，比如把從沒發生過的事情，用壹本正經的口吻說出來，甚至有頭有尾，有時間、地點、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”背後有共同的推手，或者說根源相同——醫生和AI都面臨著“必須給出答案”的結構性壓力。
具體來說，在醫學領域，醫生沉默容易被視為“無能”；上級、患者也更喜歡自信滿滿、對答如流的醫生；另外醫生的職稱晉升與論文數量掛鉤，當論文研究結果是陰性時，可能不好發表，於是便可能出現美化數據的情況。
在AI領域，壹切是相似的。大語言模型被設定為“有輸入，就必須有輸出”；用戶也更喜歡回復迅速、完整，答案看起來專業度高的AI；同時日活量也和模型的融資、商業價值直接綁定。
研究作者指出，這兩種謊言是危險的，甚至會互相喂料——比如有問題的論文成為AI的訓練資料，AI再生成有幻覺的內容，新的醫生引用，閉環達成，而最終受害的是患者甚至整個醫療體系。
要改變這種情況，作者認為要允許醫生和AI“不知道”，比如臨床考核可以把“承認不知道、不確定”作為加分項，當證據不足時，模型也可以明確回答“資料有限，無法推薦”。此外，公開訓練語料、學術期刊能同等發表陰性結果，也有助於減少兩類謊言。
年輕人流行孤獨病，AI聊天機器人是藥是毒？
AI聊天機器人，正越來越多地被當作“知己”。人們獲得情感支持更便捷了，但同時，它對孤獨的影響也引發了擔憂。
美國壹項報告指出，孤獨使過早死亡風險增加26%，對總體健康的影響相當於每天吸煙15支。在英國，近壹半成年人經歷過孤獨，拾人中就有壹人經常感到孤獨。BBC孤獨實驗發現，16～24歲、單身、健康狀況差和缺乏歸屬感的人，孤獨風險尤其高。不過，心理健康服務等待時間很長。
因此，許多人開始使用聊天機器人陪伴自己、提供情感支持。現在的聊天機器人經過深度學習與專門訓練，可以做到對話與真人非常相似，並且容易使用、有耐心。
壹項研究發現，叁分之壹青少年會用AI進行社交互動，拾分之壹認為AI對話比真人更讓人滿意。也有研究支持，經過與AI聊天機器人的對話，受試者的抑郁、焦慮、飲食障礙和痛苦症狀有所減輕。
然而，視線轉向長期實際使用時，研究者發現使用ChatGPT次數最多的人，孤獨感最強、社交最少。雖然這不能說明聊天機器人有害，但人們逐漸意識到，使用它們對社會情感發展的長期影響還不明確，將聊天機器人視為朋友可能帶來潛在的風險。
作者認為，未來我們需要更多研究去探索人類與AI聊天機器人對話的影響，利用研究結果識別經歷孤獨的人、每個人最適合的支持方式，並給予孤獨者鼓勵、指導和支持。
與任何新技術壹樣，也許AI幫助人們建立真實的人際關系，而不是取代，才是緩解孤獨的理想方式。
今年的聖誕特刊精選就到這裡了，讓我們期待明年的有趣文章吧。
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