最新分析指出，學術論文中頻繁出現將「腎衰竭」（kidney failure）誤譯為「腎失望」（kidney disappointment）的現象。此錯誤通常源於大型語言模型（LLM）在改寫時，將「failure」替換為同義詞「disappointment」，卻忽略了醫學語境中的細微差別。部分案例可追溯至 2021 年，顯示除了 AI 工具外，非英語母語者的雙重翻譯遺留問題也是成因之一。這突顯了醫學等專業領域對術語精確性的高要求，以及目前 AI 翻譯在可靠性上的差距，提醒發表前需經專業審查以避免荒謬結果。
事件背景
AI 幻覺是指大型語言模型生成聽起來合理但錯誤或荒謬的資訊。在學術出版中，AI 改寫工具常被用於避免抄襲，但可能誤解領域特定的術語。此外，當在不同結構細微差別的語言之間翻譯技術術語時，機器翻譯錯誤也可能發生。
社群觀察
社群成員認為，雖然 AI 改寫是主要嫌疑對象，但非英語母語者的翻譯問題也扮演了重要角色。一些用戶分享了幽默的例子，例如在化學論文中將「final solution」誤譯為「mass killing of an ethnic group」（種族大屠殺），說明了這些錯誤在化學和工程論文中的嚴重性。
