La inteligencia artificial volvió a encender las alarmas dentro de la comunidad científica, esta vez por un experimento que demostró lo fácil que puede ser convertir una mentira en una aparente verdad médica. Una investigadora sueca creó una enfermedad completamente falsa, con señales absurdas que evidenciaban el engaño, y aun así varios chatbots de IA la trataron como legítima. Lo más inquietante fue que incluso llegó a ser citada en un estudio científico revisado por pares, exponiendo los riesgos de la desinformación amplificada por sistemas de inteligencia artificial.
Una enfermedad que nunca existió
En marzo de 2024 apareció por primera vez el término “bixonimania”, una supuesta enfermedad ocular asociada con síntomas como picazón en los ojos, párpados rosáceos y molestias tras pasar muchas horas frente a pantallas.
Todo parecía plausible. Pero no era real.
La enfermedad fue inventada por Almira Osmanovic Thunström, investigadora médica de la Universidad de Gotemburgo, como parte de un experimento destinado a comprobar si los modelos de inteligencia artificial podían aceptar información falsa simplemente porque estaba presentada en formato académico.
Según reportó Nature, la investigadora publicó dos estudios falsos en un servidor de prepublicación científica para observar cómo reaccionaban tanto las IA como la comunidad científica.
Las pistas falsas eran demasiado evidentes
El experimento estaba diseñado casi como una sátira.
La supuesta enfermedad llevaba el nombre “bixonimania”, elegido deliberadamente porque “sonaba ridículo”, explicó Osmanovic Thunström, ya que ninguna enfermedad ocular real utiliza el sufijo “manía”, normalmente reservado para trastornos psiquiátricos.
El autor principal de los estudios también era ficticio: Lazljiv Izgubljenovic, acompañado por una fotografía generada con inteligencia artificial. Además, las instituciones y financiadores mencionados eran completamente inventados.
Entre ellos aparecían nombres como:
- “Fundación del Profesor Sideshow Bob”
- “Universidad de la Comunidad del Anillo y la Tríada Galáctica”
- “Academia de la Flota Estelar”
- El USS Enterprise
Incluso el propio texto reconocía abiertamente que “todo este trabajo es inventado” y que “se reclutó a cincuenta personas inventadas”.
Las señales del engaño eran prácticamente imposibles de ignorar.
Los chatbots de IA la trataron como una enfermedad real
Pese a lo absurdo del montaje, varias plataformas de inteligencia artificial comenzaron rápidamente a describir la bixonimania como si fuera una condición médica auténtica.
El 13 de abril de 2024, Microsoft Copilot la definía como “una afección intrigante y relativamente poco frecuente”.
Ese mismo día, Google Gemini recomendaba acudir a un oftalmólogo si una persona presentaba síntomas relacionados.
Perplexity AI incluso afirmó conocer datos de prevalencia, asegurando que una de cada 90.000 personas la padecía.
Mientras tanto, OpenAI ChatGPT respondía consultas de usuarios que preguntaban si sus molestias coincidían con la supuesta enfermedad.
La situación reveló cómo los modelos de lenguaje pueden aceptar contenido falso cuando este imita correctamente el tono y la estructura del lenguaje científico.
La trampa también alcanzó a investigadores
Lo ocurrido con los chatbots ya era preocupante, pero el caso tomó una dimensión aún más grave cuando los estudios falsos comenzaron a ser citados en publicaciones científicas reales.
Un artículo publicado en la revista Cureus, perteneciente a Springer Nature, mencionó la bixonimania como “una forma emergente” de melanosis periorbital.
Tras ser contactada por Nature, la revista retiró el estudio. El aviso de retractación reconoció “la presencia de tres referencias irrelevantes, incluida una referencia a una enfermedad ficticia”.
El episodio abrió una posibilidad inquietante: algunos investigadores podrían estar utilizando referencias generadas o sugeridas por IA sin verificar cuidadosamente las fuentes originales.
“Es preocupante que estas afirmaciones importantes pasen por la literatura sin ser cuestionadas”, declaró Osmanovic Thunström a Nature. “Creo que probablemente hay muchos otros problemas que aún no se han descubierto”.
Las empresas tecnológicas respondieron
Después de la polémica, las compañías tecnológicas defendieron sus sistemas señalando que sus modelos han mejorado desde entonces.
OpenAI aseguró a Nature que sus herramientas actuales son “significativamente mejores” proporcionando información médica.
Google indicó que las respuestas problemáticas correspondían a versiones anteriores de Gemini.
Microsoft no respondió a las consultas del medio científico.
Sin embargo, el problema parecía persistir. A mediados de marzo de 2026, Copilot todavía describía la bixonimania como una afección “aún no ampliamente reconocida, pero descrita en artículos y casos clínicos emergentes”.
El peligro del lenguaje académico
El experimento también coincidió con hallazgos de otro estudio independiente liderado por Mahmud Omar, investigador de Harvard University, publicado en Lancet Digital Health.
La investigación concluyó que tanto las personas como las inteligencias artificiales tienden a confiar más en textos que aparentan ser académicos o científicos, incluso cuando contienen información falsa.
Cuanto más profesional y técnico parece un contenido, mayor es la probabilidad de que sea aceptado como verdadero.
En ese contexto, la IA no necesariamente crea la desinformación, pero sí puede amplificarla a velocidades nunca antes vistas.
Una advertencia para la era de la IA
El caso de la bixonimania dejó una lección incómoda para científicos, empresas tecnológicas y usuarios. La credibilidad ya no depende únicamente de la información disponible, sino también de la capacidad de cuestionarla críticamente.
Como afirmó Alex Ruani, investigador doctoral en desinformación sanitaria del University College London, el experimento fue “una lección magistral sobre cómo funciona la desinformación”.
La experiencia demuestra que, en la era de la inteligencia artificial, incluso una mentira evidente puede adquirir apariencia de verdad si se presenta con el lenguaje adecuado. Y quizá lo más preocupante es que todavía no estamos completamente preparados para distinguir entre ambas.