Süni intellektin xəyalət xəstəliyi: Bixonimania nədir? Həqiqətlə uydurmanı necə ayıracağıq?
Bu məqalədə
Elmi ədəbiyyatın rəqəmsal Troya atı: süni intellektin icad etdiyi xəyali xəstəlik
Nature News Feature, 2026 · doi: 10.1038/d41586-026-01100-y
Tibb tarixi boyunca mövcud olmayan xəstəliklər zaman-zaman real kimi qəbul edilib. Lakin bu yanılmalar bilik çatışmazlığının, müşahidə səhvlərinin və ya dövrün məhdud anlayışının məhsulu idi. Bu gün qarşımızdakı təhlükə daha hiyləgər forma alır: süni intellekt modelləri əvvəldən xəyali olaraq hazırlanmış xəstəliyi akademik ədəbiyyata real kimi daxil edib milyonlarla istifadəçiyə təqdim edə bilir. 7 aprel 2026-cı ildə Nature jurnalında dərc olunan və yazımızın mövzusu olan məqalə bu riskin artıq ehtimal deyil, baş vermiş reallıq olduğunu ortaya qoyur.
Bixonimania: heç mövcud olmamış xəstəliyin doğuluşu
2024-cü ilin əvvəllərində tibb ədəbiyyatında əvvəllər heç adı çəkilməmiş termin görünməyə başladı: Bixonimania. İddiaya görə, bu vəziyyət rəqəmsal ekranlardan yayılan mavi işığa (blue light) uzunmüddətli məruzqalma nəticəsində göz qapaqlarında piqmentasiya dəyişikliyi və xroniki qaşınma ilə müşayiət olunan nadir sindrom idi.
Yuxarıda: Bixonimania adlı uydurma xəstəliyin süni intellekt tərəfindən yaradılmış görüntüləri. Mənbə: Preprints.org https://doi.org/qzm4 (2024)
Əslində belə bir xəstəlik heç vaxt mövcud olmayıb. Bu, Göteborq Universitetinin tibbi tədqiqatçılarının böyük dil modellərinin (LLM — large language model) dezinformasiyaya nə qədər həssas olduğunu ölçmək üçün hazırladığı məqsədli və nəzarətli tələ idi. Nəticələr hətta tədqiqatçıların da gözləmədiyi qədər diqqətçəkən oldu.
Saxta xəstəlik necə quruldu?
Tədqiqatçılar xəyali xəstəliyi akademik aləmə daxil etmək üçün sistemli ardıcıl addımlar atdılar:
Məqalənin təşəkkür bölməsində “Starfleet Academy və USS Enterprise (Star Trek) heyətinə”, maliyyə mənbəyi kimi isə “Professor Figüran Bob Fondu”na istinad edilirdi. Bunlar diqqətli insan oxucunun bir neçə saniyədə fərq edəcəyi detallardı. Süni intellekt modelləri isə bu siqnalları tamamilə görməzdən gəldi.
Modellər nə dedi?
Saxta məqalələr internetə yükləndikdən cəmi bir neçə həftə sonra dünyanın ən çox istifadə olunan süni intellekt modelləri mavi işıq və göz sağlamlığı ilə bağlı suallarda Bixonimania-nı real tibbi vəziyyət kimi bildirməyə başladı.
“Bixonimania həqiqətən maraqlı və nisbətən nadir vəziyyətdir” — xəstəliyi klinik reallıq kimi təsvir etdi.
Bixonimania-nı “mavi işığa məruzqalmanın nəticəsi” kimi təqdim etdi və istifadəçiyə oftalmoloqa müraciət etməyi tövsiyə etdi.
Xəstəliyin rastgəlmə tezliyini hətta rəqəmlə ifadə etdi: 90000 nəfərdən birində rast gəlinən nadir sindrom kimi təsvir etdi.
Modellər akademik formatda yazılmış mətni statistik quruluşu və dil nümunələri baxımından “etibarlı mənbə” kimi təsnif etdi. Starfleet zarafatını şərh edəcək kontekstual anlayışdan məhrum bu sistemlər görünüşcə elmi olan hər şeyi doğru qəbul etdi.
Saxta məlumatın akademik ədəbiyyata necə qalıcı şəkildə sızmasının sxematik təsviri
Əsl qalmaqal: saxta məlumat rəyçilər tərəfindən qiymətləndirilən jurnala daxil oldu
Bixonimania hadisəsi sadəcə “çatbot səhvi” olaraq qalmadı. Hadisənin ən ciddi tərəfi elmi nəşriyyat sahəsində yaşandı. Hindistandakı tibb institutlarından birinin tədqiqatçıları nüfuzlu akademik Cureusplatformasında dərc etdikləri məqalədə Bixonimania-ya real klinik vəziyyət kimi istinad etdilər.
Bu vəziyyət yalnız bir şeyi sübut edirdi: həmin tədqiqatçılar öz məqalələrini yazarkən ədəbiyyat axtarışını süni intellektə həvalə etmiş və Sİ-nin təqdim etdiyi mənbələrdən heç birini oxumadan — içəridəki Starfleet zarafatını görmədən — birbaşa istifadə etmişdilər. Naturejurnalının xəbərdarlığından sonra məqalə 2026-cı ilin martında geri çəkildi (retracted).
Süni intellekt niyə bu tələyə düşdü?
Bu sualın cavabı böyük dil modellərinin əsas işləmə məntiqindədir. Bu modellər mətnləri anlayaraq deyil, statistik qanunauyğunluqları tanıyaraq emal edir. Akademik məqalənin formulu — başlıq, xülasə, metod, müzakirə, istinad siyahısı, təşəkkür bölməsi — Sİ tərəfindən “etibarlılıq siqnalı” kimi qəbul olunur. Məzmunun məntiqi uyğunluğu və ya “Starfleet Academy” kimi ifadənin kontekstual mənasızlığı bu prosesdə filtrə ilişmir.
İnsan oxucu təşəkkür bölməsində uydurma kosmik gəminin adını görən kimi dayanardı. Süni intellekt isə bu ifadəni real qurum adı kimi emal etdi; çünki cümlənin sintaktik quruluşu digər akademik təşəkkürlərlə tam eyni idi.
Bixonimania məqaləsindəki təhlükə siqnallarına verilən cavabların müqayisəsi
Tibb üçün nə deməkdir?
Bixonimania məqsədli və izlənilə bilən eksperiment idi; aşkar edildi və düzəldildi. Əsas sual budur: aşkar edilməyənlər nə qədərdir?
- Xəstələr və ya onların yaxınları uydurma diaqnozlarla qarşılaşa bilər
- Klinisistlər Sİ dəstəkli ədəbiyyat axtarışlarında yanıla bilər
- Lazımsız diaqnostik testlər və ya yanlış yönləndirmələr yarana bilər
- Geri çəkilmiş məqalələr internetdə yayılmağa davam edir
- Əks əlaqə dövrəsi: Sİ öz yaratdığı yanlışlığı gücləndirir
- Akademik etimadın aşınması; rəyçilik proseslərinin yetərsizliyi
- Tibbi ədəbiyyatın keyfiyyətinin uzunmüddətli pisləşməsi
- Sİ alətlərinə ictimai etimadın aşınması
Əks əlaqə dövrəsi: yanlışın yanlışı qidalandırması
Bu məsələnin ən təhlükəli tərəfi tək bir səhvdən kənara çıxan sistemli dinamikadadır. Böyük dil modelləri internetdə mövcud məzmunu skan edərək həm öyrənir, həm də cavab yaradır. Saxta məqalə akademik platformada yerləşdirildikdən və Sİ modeli onu doğru qəbul edib cavablarında əks etdirdikdən sonra növbəti addım qaçılmaz olur: başqa tədqiqatçı Sİ-nin cavabından mənbə kimi istifadə edir və yeni məqalə dərc edir. Sİ növbəti skanında bu yeni məqaləni də “təsdiqlənmiş məlumat” kimi skan edir. Dövrə bağlanır; yanlış məlumat hər dövrədə bir qədər də legitimləşərək dərinləşir.
Qorunma: praktik bələdçi
🔎 MƏNBƏNİ ŞƏXSƏN OXU
Sİ məqalə tövsiyə etdikdə və ya ona istinad etdikdə həmin mənbəyə özün daxil ol və təşəkkür, müəllif məlumatları, maliyyələşmə bölməsi də daxil olmaqla hamısını oxu. Sİ oxuma prosesinin yerini tuta bilməz.
✅ DOI-Nİ VƏ JURNALI YOXLA
Hər istinadın DOI-sinin həqiqətən mövcud olub-olmadığını, istinad edilən jurnalın rəyçilər tərəfindən qiymətləndirilən və tanınmış nəşr orqanı olub-olmadığını yoxla. Preprintlərin hələ rəyçi yoxlamasından keçmədiyini unutma.
⚠ Sİ-DƏN ƏDƏBİYYAT AXTARIŞI ALƏTİ KİMİ İSTİFADƏ EDƏRKƏN DİQQƏTLİ OL
Sİ dəstəkli ədəbiyyat axtarışları tədqiqat prosesini sürətləndirə bilər; lakin yaradılmış istinad siyahılarını kor-koranə etimadla qəbul etmək əvəzinə, hər birini ayrıca təsdiqləmək vacibdir. Hallüsinasiya — mövcud olmayan mənbə uydurmaq — bütün böyük modellərdə sənədləşdirilmiş problemdir.
🛡 TƏNQİDİ OXU BACARIĞINI QORU
Rəqəmsal alətlər nə qədər inkişaf etsə də, mətnin kontekstini, uyğunsuzluqlarını və məntiqi səhvlərini sezmək insan mühakiməsinin ən dəyərli funksiyasıdır. Bu bacarıq süni intellekt dövründə daha da kritik olur.
🎓 DROZDOGAN Akademiyası — Şərh və müzakirə
SÜNİ İNTELLEKT VƏ ELMİ DÜRÜSTLÜK · QİYMƏTLƏNDİRMƏ
Bu eksperimentin əhəmiyyəti
Bixonimania eksperimenti gələcəkdə yarana biləcək riski deyil, bu gün faktiki yaşanan zəifliyi sənədləşdirən ilk nəzarətli sübut olması ilə seçilir. Tədqiqatçılar qəsdən aşkar səhvlər yerləşdirdilər və yenə də həm süni intellekt modelləri, həm də akademik jurnal bu tələyə düşdü. Bu, “Sİ hallüsinasiyaları” məsələsinin artıq nəzəri narahatlıq olmaqdan çıxıb praktik xəstə təhlükəsizliyi probleminə çevrildiyini aydın göstərir.
Eksperimentin güclü tərəfləri
Tədqiqatın metodoloji baxımdan ən güclü tərəfi tələnin həm aşkar edilə bilən (Starfleet zarafatı), həm də aşkar edilməyəcək qədər inandırıcı şəkildə qurulmasıdır. Bu ikili quruluş yanılmanın təsadüfi deyil, sistemli olduğunu sübut edir. Bundan əlavə, birdən çox modelin eyni tələyə düşməsi problemin müəyyən bir modelə xas olmadığını göstərir. Cureus hadisəsinin məsələyə daxil olması isə iddianı yalnız Sİ davranışından akademik nəşriyyatın boşluqlarına qədər genişləndirməsi baxımından son dərəcə dəyərlidir.
Məhdudiyyətlər və açıq suallar
Eksperimentin əsas məhdudiyyəti tələnin məqsədli və qəsdən qurulmasıdır; real dünya şəraitində saxta məlumat bu qədər aşkar “bayraqlar” daşımır, əksinə, daha inandırıcı və qeyri-müəyyən ola bilər. Buna görə eksperimentin qiymətləndirmələri yəqin ki, optimist qalır; real risk daha böyük ola bilər. Həmçinin modellərin zamanla bu konkret nümunəni öyrənib-öyrənməyəcəyi və daha incə dezinformasiyaya nə qədər davamlı olacağı sualları cavabsız qalır.
Klinik və institusional praktikaya təsiri
Başda onkologiya olmaqla bütün tibb ixtisasları üçün bu tapıntılar aydın mesaj verir: Sİ alətləri ədəbiyyat axtarışını sürətləndirə bilər, lakin mənbəni təsdiqləmək məsuliyyətini aradan qaldıra bilməz. Akademik jurnalların rəyçilik proseslərinə Sİ tərəfindən yaradılmış və ya Sİ-yə əsaslanan məzmunu aşkar etməyə yönəlmiş əlavə mərhələlərin daxil edilməsi artıq zərurətə çevrilib. İnstitusional səviyyədə isə tədqiqatçılara “Sİ savadlılığı” təlimlərinin standart komponentə çevrilməsi lazımdır.
Gələcək üçün suallar
Hazırda cavab gözləyən ən kritik suallar bunlardır: akademik ədəbiyyatda artıq neçə Sİ dəstəkli saxta istinad yayılır və onları geriyə dönük aşkar etmək mümkündürmü? Böyük dil modellərinin təlim məlumatlarına sızacaq sistemli dezinformasiya kampaniyası tibbi bilik bazasına nə qədər qalıcı zərər vura bilər? Jurnal nəşriyyatları Sİ əsaslı məzmun yoxlaması üçün sənaye standartına uyğun çərçivə yarada bilərmi? Bu suallar tibb elminin qarşıdakı on ildə cavablandırmalı olduğu prioritet gündəm mövzularının ön sırasına keçmək üzrədir.
Elmi mənbələr
- Stokel-Walker C. Scientists invented a fake disease. AI told people it was real. Nature News Feature, 2026. doi: 10.1038/d41586-026-01100-y
- Thunström AO və həmkarları Bixonimania eksperimenti — layihənin metodologiyası və LLM cavablarının təhlili. Göteborq Universiteti, 2024–2026.
- Athaluri SA, Murali SV, Kesapragada VSRK et al. Exploring the boundaries of reality: investigating the phenomenon of artificial intelligence hallucination in scientific writing through ChatGPT references. Cureus 2023;15:e37432. doi: 10.7759/cureus.37432
- Bender EM, Gebru T, McMillan-Major A, Shmitchell S. On the dangers of stochastic parrots: can language models be too big? Proceedings of FAccT 2021:610–623.
- Alkaissi H, McFarlane SI. Artificial hallucinations in ChatGPT: implications in scientific writing. Cureus 2023;15:e35179.
Bu məqalə hazırlanarkən süni intellekt də daxil olmaqla müxtəlif redaktə vasitələrindən istifadə olunub. Dərc edilməzdən əvvəl insan redaktorlar tərəfindən nəzərdən keçirilib.
Bu məqalə sizə faydalı oldu?
Rəyiniz məzmunumuzu yaxşılaşdırmağa kömək edir.
Oxucu şərhləri
Şərhinizi paylaşın
Adınız və şərhiniz yalnız administrator təsdiqindən sonra dərc olunur. E-poçt ünvanınız ziyarətçilərə heç vaxt göstərilmir.
İlk şərhi siz yazın.