- 人工智能正在通过创新改变医疗保健，例如AI聊天机器人实现高达90%的诊断准确率，标志着向效率和创新的转变。
- 尽管医疗保健中对AI的兴奋感，但由于责任不平等，怀疑论也伴随其后；AI通常被要求比人类从业者承担更高的标准，带来了伦理困境。
- 批评者认为，尽管AI在数据分析和模式识别方面表现出色，但缺乏同情心和细致判断等人类特质，而这些在医学中至关重要。
- 关于AI开发背后的劳动存在伦理问题，许多数据整理工作外包给在发展中国家条件不理想的工人。
- AI的局限性，例如无法理解意义和“幻觉”的风险，提出了关于AI驱动模型的可靠性和透明性的问题。
- 对负责任的AI创新的呼声强调将技术进步与伦理准则对齐，以平衡雄心与人类尊严。
一丝乐观与怀疑环绕着人工智能在医疗保健中日益增长的角色——这是一个充满复杂性和高风险的领域。在这一技术转变的核心，AI聊天机器人正在引起轰动，展现出以前无法想象的诊断精度。在一些情况下，报告显示其准确率高达90%，这些数字助手正在推动传统实践进入一个新的效率和创新时代。
撇开宣传的光鲜表面，你会发现一个交织着敬畏与谨慎的叙述。Infosys的联合创始人南丹·尼尔卡尼举起了公众认知的旗帜，指出人类与AI之间期望的差异。人类错误通常会受到理解或宽恕，而AI的失误——无论多么微小——却遭到严密审查。这种不平等的责任承担在医疗等关键领域带来了伦理困境，生命在此悬而未决。
尽管比尔·盖茨等科技巨头热衷于想象一个AI可能取代人类医生的未来，但辩论依然激烈。批评者指出，尽管AI在模式识别和数据分析方面表现出色，但它缺乏在医学中不可或缺的细致判断、同情心和清晰的推理。人类的触感，即与患者在情感和背景上建立联系的无声艺术，仍然超出了AI二元性质的掌控。
在这些数字明星背后，站着那些往往默默无闻的劳动者。为这些AI系统提供数据的庞大数据集是通过数小时的细致劳动整理而成——其中许多工作外包给在发展中国家条件不理想的工人。这引发了关于AI崛起的伦理成本的不安问题；随着技术的进步，我们对那些推动其发展的人的责任也必须随之增加。
一声声警示的呼声正在浮现，提醒人们警惕通常伴随AI进步而来的夸大宣传。先驱者如扬·勒昆和批评者如加里·马库斯雄辩地指出，当前由大型语言模型（LLM）驱动的AI模型受限于其无法真正理解意义或真相。即使在庞大的数据集中，AI也容易出现“幻觉”或虚构，激起了对可靠性和透明性的担忧。
在这一转型阶段，AI辩论的核心不仅在于其技术能力，更在于其社会影响。实现人工通用智能的承诺引发了轰动的头条新闻，地缘政治竞争的幽灵则加剧了紧迫感和投资。然而，这些叙述往往掩盖了诸如虚假信息、网络犯罪和劳动剥削等重要问题。
当我们在这一数字转型的边缘摇摆时，对负责任创新的呼声愈发高涨。AI在医疗等领域革命化的潜力不可否认，但其发展必须与切实的伦理准则保持一致，以肩负技术雄心与人类尊严。挑战在于找到一条创新与克制并行的道路，打造一个既不完全乌托邦也不盲目反乌托邦的未来——一个扎根于真实性和利他主义的未来。
AI准备取代医生吗？ hype背后的真相
AI在医疗保健中的角色：平衡的视角
人工智能（AI）正在为医疗保健开辟新的道路，承诺效率、精确性和变革性创新的可能性。然而，AI在这一领域的聚光灯既充满乐观，又笼罩着怀疑。报告显示，AI聊天机器人在诊断场景中通常实现高达90%的准确率，但这些数字需要进一步探索，以了解更大的图景。
超越算法：伦理和社会困境
关于AI在医疗保健中采用的主要批评之一是其缺乏同情心。尽管技术在模式识别和数据分析方面表现出色，但在提供细致的人类判断方面却显得乏力。医学需要深厚的情感联系和背景理解，这历史上归因于人类的触感，而这目前AI无法复制。
这一局限性表明，医疗保健中的AI工具应被设计为辅助而非替代技术——增强人类专业知识，而非取代它。此外，外包劳动以整理庞大的AI数据集所引发的伦理问题也随之而来，往往是在恶劣条件下对发展中国家的工人施加压力。
市场趋势和行业预测
预计AI和医疗保健市场将显著增长，预测到2026年市场规模将达到452亿美元（来源：Markets and Markets）。这一增长轨迹强调了对AI工具道德和可持续发展的需求，反映了对伦理就业实践和负责任AI使用的承诺。
使用案例和示例
AI在医疗保健中的应用前景广阔，应用范围从AI驱动的放射学解读到通过机器学习模型制定个性化治疗计划。成功的关键在于将AI系统整合到现有的医疗工作流程中，确保它们补充而不是打断从业者的方法。
挑战与伦理AI开发
批评者如扬·勒昆和加里·马库斯警告不要过度依赖大型语言模型，因为它们的局限性，例如“幻觉”——AI生成不正确或误导性信息的实例。在AI的发展过程中，透明性和可靠性必须成为关键词。
提高医疗保健中AI可靠性的方法建议
1. 结合人类与AI的直觉：
启用能够补充人类直觉的AI解决方案。临床决策应基于混合模型，其中AI提供数据洞察，而医疗专业人员则添加背景和同情心。
2. 关注透明度：
通过确保算法和数据集可供同行评审，增强AI模型的透明度，从而增强医疗专业人员和患者之间的信任。
3. 优先考虑伦理劳动实践：
鼓励公司采用公平的劳动实践，努力为所有支持AI创新的数据整理和维护的贡献者提供公平的工作条件。
可行的建议
– 教育投资： 为下一代医疗从业者提供有效利用AI工具的技能。
– 定期审计： 引入定期审计，以确保使用中的AI系统遵循伦理准则并维护患者数据安全。
– 公众意识： 增加公众对AI角色、潜力和局限性的了解，以建立现实期望并促进信任。
结论：谨慎与创新并行的未来
AI在医疗保健中变革的潜力不可否认，但必须谨慎行事，遵循伦理准则，以确保创新能够维持并提升人类尊严。平衡的方法，即AI支持医疗专业人员而不压倒他们，成为最明智的前进道路。
欲了解有关AI及其与医疗保健部门交集的更多见解，请访问IBM，了解正在进行的发展和伦理AI倡议。
