近年來，AI（人工智能）技術飛速發展，在帶來效率革命的同時，也暴露出隱私泄露、歧視偏見、算法濫用等倫理問題。
當AI在醫療健康領域的應用日益普及，人類能否對其託付生命健康？
近日，健康報記者專訪第十四屆全國政協委員、研究員級高級工程師王江平，請他談談醫療AI存在的倫理風險以及應對策略。
醫療AI可能導致患者權益損害
健康報：在您看來，醫療AI帶來的最大風險是什麼？
王江平：醫療AI帶來的最大風險是可能導致患者權益損害。醫療AI有三大特殊性，每一項都和患者權益息息相關。
一是數據敏感性。患者的生理指標、診療記錄、病史等都屬於敏感信息，直接關聯個人生命權和隱私權。《中華人民共和國個人信息保護法》將醫療數據列為敏感個人信息重點保護。很多患者並不知道自己的醫療數據被用於AI訓練。
二是結果不可逆性。在醫療場景中，AI容易產生“幻覺”，而“幻覺”可能導致誤診甚至危及患者生命。國際期刊《放射學》刊發的一篇研究論文顯示，在磁共振/超聲圖像的閱片分析中，原始放射科醫生與複查放射科醫生的分析達到幾乎完美的一致性，而大型語言模型與人類閱片者的分析僅達到中等程度的一致性，這會對臨床管理產生負面影響。
三是責任主體複雜性。若AI參與決策導致醫療事故，責任主體涉及模型開發者、部署者（醫療機構）、使用者（醫生）等，責任程度難以界定。2024年，歐盟頒布《人工智能法案》規定，以權責清單等形式明確責任判定原則和辦法，避免出現技術出錯、操作失誤、患者買單的困局。這為國內相關實踐提供了參考。
基於醫療行業的特殊性，必須將人機對齊法則深度融入醫療AI。
倫理不是枷鎖而是技術發展的基石
健康報：人機對齊具體指什麼？
王江平：人機對齊就是通過技術手段與倫理框架，讓AI的目標、行為和輸出與人類的價值觀、社會規範保持一致。人機對齊是一項對齊倫理、對齊人性、維護人權的重要科學實踐，是一項涉及技術、倫理、法律的系統性工程，被認為是破解AI倫理困境的“鑰匙”。
健康報：人機對齊法則在醫療場景中能發揮什麼作用？
王江平：第一，可解釋性。對齊的AI能夠清晰展現決策邏輯。例如，上海交通大學研發的醫學影像多模態大模型矩陣“明岐”採用透明診斷艙機制，通過提供影像標記、診斷路徑決策樹、相似病例參考庫三級決策證據，打消醫患疑慮。
第二，信任性。當AI的診療建議與醫學倫理深度對齊時，人類才能對其建立信任，才敢對其託付生命健康。
第三，人類和諧性。目標偏移是AI應用中一種常見且重要的風險。人類設計AI目標時通常無法將真實目標完全、準確地寫入程序，因而AI達成的目標常常會偏離人類的真實需求。比如，醫療AI為提高患者生存率可能忽視治療痛苦，情感陪伴機器人可能導致用戶過度依賴、人際疏離等。人機對齊就是要在算法設計中加入人性考量、目標校準，確保技術真正服務於人類。
健康報：有觀點認為，在發展技術的過程中過度強調倫理規範，可能會限制技術創新。您對此有何看法？
王江平：我認為恰恰相反，倫理不是枷鎖，而是技術可持續發展的基石。人機對齊法則可以推動技術透明化、人本化，更能夠激發技術創新。
在可以預見的未來，將出現某些智力和能力超越人類的“超人模型”，人工智能公司OpenAI提出了弱到強泛化技術，阿里通義實驗室提出了基於辯論驅動的弱監督對齊技術等，這些研究為解決未來“超級對齊”問題提供了可能性。
數據飛輪是人機對齊法則的重要實現路徑
健康報：在醫療領域中，如何實現人機對齊法則的全面滲透？
王江平：關鍵在於技術與管理雙管齊下。具體來說，應從技術架構、數據集建設、醫院管理、患者知情、行業監管五大環節協同發力。
在技術架構環節，要從源頭上注入倫理基因，實現價值觀驅動。在模型預訓練階段，應引入醫學倫理知識圖譜，讓模型優先學習循證醫學指南、臨床診療規範等。在模型微調階段，應通過人工反饋強化學習方法，讓模型適應具體場景的倫理偏好，在給出方案時綜合評估患者年齡、病情、經濟狀況等因素，避免“一刀切”決策。
在數據集建設環節，要充分考量醫療數據格式不統一、多模態混雜、小樣本和高維度數據並存、隱私問題突出等難題。在技術層面，應運用隱私計算技術實現數據“可用不可見”，通過術語標準化打破數據孤島，利用小樣本增強技術解決標註數據不足問題。在機制層面，應設立數據過濾器，自動屏蔽包含歧視、錯誤倫理導向的數據源；建設醫療可信數據空間，推動建立統一數據規則和技術標準，促進合規共享。
在醫院管理環節，在診斷、手術等高風險場景實施“雙保險機制”，如由醫生對AI提出的手術建議實時複核並留存記錄。在健康諮詢、用藥提醒等中低風險場景，可允許AI自主決策，但需嵌入動態監控日誌，記錄交互細節，以供事後審計。同時，應開發可視化工具包，讓醫生快速理解模型邏輯；設立人機協作績效指標，將AI使用規範納入醫生考核體系，避免盲目信任或過度抵觸。
在患者知情環節，應向患者提供“可理解的AI決策報告”，用通俗語言解釋推薦藥物、治療方案的理由；建立“患者一票否決通道”，當患者質疑AI建議時強制切換至人工服務，保障患者的否決權。
在行業監管環節，應建立國家統一的醫療AI人機對齊認證標準體系，由第三方機構開展測評，並作為市場准入前提；常態化開展“紅藍對抗演練”等對抗性測試，模擬罕見病誤診、數據投毒等極端場景，測試模型魯棒性；設立由臨床醫生、AI工程師、倫理學家、患者代表等共同參與的多學科倫理委員會，定期評估模型對齊度；編製《醫療AI人工對齊白皮書》，為開發者、醫療機構等提供操作指南。
健康報：據了解，數據飛輪是人機對齊法則的重要實現路徑。什麼是數據飛輪？如何確保其在醫療行業的有效運轉？
王江平：數據飛輪就是用戶對AI輸出進行標註、反饋，從而實現模型持續優化的閉環機制。數據飛輪不僅是AI技術迭代的引擎，更是人機對齊法則的重要實現路徑。醫療行業有必要引入數據飛輪，通過“模型輸出評估—數據收集—應用反饋—模型優化”的閉環，使醫療AI持續貼近真實醫療需求。
醫療行業的數據飛輪需建立准入機制和激勵機制。建立准入機制的目的是確保數據乾淨合規。醫療數據貢獻者（醫療機構、醫生）需通過倫理審查和資質認證，以避免噪聲數據污染模型價值觀。建立激勵機制的目的是讓數據共享實現“雙向受益”。比如參與數據共享計劃的機構可優先使用定製化AI工具。只有讓數據飛輪在真實醫療場景中持續運轉，才能不斷修正模型偏差，使模型“越用越聰明，越用越可靠”。
需要強調的是，醫療AI應用的終點絕不是取代醫生，而是成為人類可以信賴的“醫療助手”，成為幫助醫生、造福患者的高效工具。
文：健康報記者 寧艷陽
編輯：張昊華 楊真宇
校對：馬楊
審核：秦明睿 徐秉楠
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