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      你的下一個醫生,可能不是人

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      No.0240

      Science Partner

      Bring you to the side of science


      導 讀

      最近兩會上,張文宏說出了這個時代很多人心里的真實焦慮。

      他說,現在很多人拿著手機,讓AI幫自己看病,這種做法有一定風險,會讓我們產生AI可以替代醫生的錯覺。

      就這一句話,恒意盯著看了好幾遍。

      因為身邊確實有這樣的伙伴,體檢報告出來,不去醫院,先截圖發給AI。血壓有點高,先問問AI要不要吃藥。頭暈了兩天,AI說可能是頸椎問題,然后就去買了頸椎按摩儀。

      你問這樣對不對?

      很難說對,也很難說不對。因為這背后其實是一個真實的、在全球范圍內正在激烈爭論的問題:

      AI和醫生,到底是什么關系?

      走,伙伴君告訴你答案!


      今日主筆 | 恒意

      你的下一個醫生,可能不是人

      01. 馬斯克說的,你可能不敢信

      沒有對比,沒有發言權。咱先來看看大洋彼岸頭部AI從業者怎么說。

      馬斯克的觀點是最激進的,他直接說:上醫學院沒有意義了!

      他預測,AI機器人將在3年內取代外科醫生。邏輯是,特斯拉的Optimus機器人正在接受外科手術訓練,未來每個人都能享受到比今天超級富裕階層都高級的醫療水準。

      你可以選擇不信,但他不是隨便說的。他有實驗室、有機器人、有數據。他說話的方式,就是要把你逼到不得不思考這個問題。

      奧特曼的話更讓人坐不住。這位OpenAI的CEO在2025年公開宣稱:ChatGPT在今天的大多數情況下,能給出比世界上大多數醫生更好的診斷。說完這話,記者追問他:那你自己看病,用不用ChatGPT?他頓了一下,說:即便如此,我自己還是希望有一個人類醫生在場。

      你看,這就是人性里最有趣的一面,你可以相信AI比醫生強,但上了手術臺,你還是想看見一張人臉。

      辛頓的立場則要理性得多。這位被稱為“AI教父”、2024年諾貝爾物理學獎得主說,AI在醫療領域將帶來巨大收益,10到15年內,AI會定期給出“第二診斷意見”,在特定臨床場景上超越人類。但他也說了一句金句,被無數人引用:“AI不會取代醫生,但用AI的醫生,將取代不用AI的醫生”。

      02. 張文宏說的比馬斯克們更重要

      好,現在回到張文宏。

      他的核心觀點,恒意總結八個字:醫生主導,AI輔助。這八個字背后,有兩層意思你不能忽視。

      第一層,是關于責任。他在兩會上明確主張,必須在法律層面確立“醫生負全責、AI來輔助”的原則。這不是保守,這是現實。你想想:如果AI給出了一個錯誤診斷,你去找誰?找算法?找服務器?找那家科技公司打官司嗎?

      這個場景你應該熟悉,大城市三甲醫院人滿為患,掛個專家號得等兩周。正是這些看不上好醫生的人,才是最可能把AI上的名醫分身當成唯一選擇的人。而當AI一旦判斷失誤,他們既沒有條件去找本尊復核,也沒有能力識別AI到底錯在哪里。這時候責任鏈條一斷,最先受損的,是那些本來就最沒有議價能力的患者。

      第二層,更讓人警醒,是關于能力退化。張文宏此前甚至拒絕將AI引入自己醫院的病歷系統。他的理由是:如果年輕醫生從實習起就依賴AI的結論,他們的獨立診斷能力會在不知不覺中萎縮。等某一天AI出錯,或者遇到AI從未見過的新型疾病,這批醫生已經沒有能力獨立判斷了。

      這才是張文宏真正擔心的:不是AI太強,而是人太弱了之后,AI的錯誤無人能糾正

      03. 螞蟻阿福提了一個好問題

      當然,市場不會等著這場討論有了結論再往前走。

      你可能已經在支付寶里見過“阿福”了。一個月活超過1500萬的AI健康應用。它能讀懂你的體檢報告、血壓數據、睡眠記錄,幫你建立健康檔案,甚至模擬醫生問診,主動追問你哪里不舒服 。平臺上500多位名醫還開設了AI分身,累計解答了2700多萬個健康咨詢 。

      阿福的產品團隊說得很清楚:定位是AI健康朋友,而非醫療診斷工具,“阿福的回答,并非醫療診斷,也永遠不會替代真人醫生”。

      這個表態,是負責任的。

      但問題是:當2700萬次咨詢發生的時候,有多少用戶真的把它當成“朋友的建議”在看,又有多少人已經當成“醫生的診斷”在執行?

      這個問題,沒有人能給出答案。而這,恰恰就是張文宏兩會發言的落腳點所在。

      04. 這場爭論,真正的焦點在哪里

      我們再來捋一下這幾個人的核心分歧。

      馬斯克和阿爾特曼代表的是一種邏輯:AI能力已經超越,用就對了,遲疑是浪費。這背后是對技術迭代速度的高度自信,也是對市場效率的極度崇拜。出了問題?市場會修正的。

      辛頓的邏輯是,工具進化了,人類要學會用,不用你就出局,但工具的本質不是讓你出局。這是一種相對平衡的判斷,承認AI的力量,但沒有放棄人類的主體性。

      張文宏強調的則是:再強的工具,也要有人來把關,而且這個人要真的有能力把關。他關心的不僅是AI能不能看病,他關心的是出錯了誰負責?長期依賴后人類還剩什么?

      這三種邏輯,你站哪邊?大概率取決于你對“醫療本質是什么”的判斷。

      如果你認為醫療是信息處理、癥狀輸入、診斷輸出,那AI遲早會比人強,馬斯克沒說錯。

      如果你認為醫療是責任承擔,有人陪你面對不確定性,有人在你最脆弱的時候負責到底,那人類醫生就永遠不可被替代。

      而事實是,醫療兩者都是。

      05. 恒意多提醒一句


      最容易在這件事上栽跟頭人,不是因為蠢,恰恰相反,是因為太聰明了。

      我們看得懂數據,所以我們信AI給出的血液指標解讀。我們時間寶貴,所以我們懶得在醫院排兩小時隊只為聽醫生說五句話。我們見過太多醫生一臉不耐煩、連眼神都不給你一個,所以我們更愿意和一個永遠耐心、永遠在線、永遠不嫌你問題幼稚的AI深夜長談。

      這些,完全理解。

      但恒意也想讓你想到一個場景:

      某天深夜,某位伙伴或者父母,身體出現了一個奇怪的信號。于是打開手機,AI給了一個“大概率是XX,問題不大”的回答。于是長舒一口氣,睡著了。

      然后,三個月后,他才知道那不是小問題... ...

      那一刻,去找誰負責?找那個永遠在線、永遠耐心的AI?它沒有執照,沒有名字,沒有手,也沒有心。

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