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大家好,我是Janus,也可以叫我JanusBanana~这里主要分享眼科的知识和临床医生的成长经验。

AI已经进入日常学习、写作、科研和临床准备。它确实节省时间,也很少反驳人。但越是顺手,越容易让我们警惕:流畅的回答不等于事实,积极的肯定也不等于判断正确。

今天Janus想和大家聊聊使用AI的一些常见而可能会被忽视的问题。

个人水平有限,请前辈多多批评指正,也可以转发给可能有需要的同学,谢谢!

关键词:AI谄媚、AI幻觉、医学人工智能、信息核验、判断力


#1 AI的顺从,不等于可靠

AI常常先认可提问者的前提,再沿着这个前提把答案补充完整。大家问它某种判断是否正确,它可能会说思路很好、分析准确,然后提供一串听上去很有道理的论据。

问题是,前提本身可能就错了。

研究者把这类倾向称为谄媚。模型为了提供令人满意的反馈,可能过度迎合用户的立场,特别是提问中已经带有明显结论时。它没有真正的赞同或反对,它只是更擅长生成符合当前语境的下一段文字。

Janus自己觉得,这很容易让人失去警惕。一个实习医生拿着某张OCT图问AI:黄斑前膜是否需要尽快手术?AI若直接回答建议手术,语气还很肯定,确实容易让人相信。但它看不到完整扫描、病程、变形视程度、白内障、对侧眼情况和患者的生活需求。临床决策少掉其中任何一项,结论都可能偏离。

AI是一个聪明的园丁,用户的问题是一颗种子,种瓜得瓜种豆得豆,词不达意的问题得不到好的回答,问题里面所默认的前提和逻辑也共同决定了答案的逻辑和AI的回答质量,而不仅仅是大家关心的AI的智力,思考的时间,模型的能力等等。


#2 幻觉最可怕的地方,是它说得很完整

AI幻觉不只是把知识点记错,也包括虚构文献、拼接作者和期刊、写出不存在的DOI,或者把一项小样本研究夸大为明确共识。尤其在写综述、做课题设计、整理指南时,这类问题非常常见。

医学学习中,大家可能会让AI找参考文献。它给出五篇题目规范、格式漂亮的文章,读起来毫无破绽。真正点开DOI后,可能发现文章不存在,研究对象不对,或结论和原文完全不同。若把这些内容直接放进汇报、论文甚至临床建议,后果就不只是尴尬。

夸大和幻觉的界限有时不清晰。前者可能有真实研究作基础,却忽略样本量、偏倚、随访时间和适用人群;后者连基础事实都站不住。对使用者来说,处理方式相似:重要结论要回到原始研究、指南或权威数据库核对,不能只看AI的转述。


#3 AI助手很像律师,但不会替人承担后果

律师为当事人辩护,是现代法律制度的一部分。辩护行为保障程序权利,不能直接证明当事人的行为合理,更不能替当事人承担道德和法律责任。

AI也有类似的一面。大家让它润色申请书、反驳意见、设计课题、拟定沟通方案,它通常都会配合。它可以帮助组织材料、提出角度、提高表达效率,却不能自动判断请求本身是否合理,不能替我们承担执行后果。

在医学场景里尤其如此。AI可以帮助整理鉴别诊断,提醒遗漏的检查方向;药物剂量、手术适应证、紧急程度、知情同意和患者隐私,仍然需要医生基于病史、查体、影像和责任体系作出判断。把AI当作检索员、秘书、初级助手可以,把它当作最终裁判就很危险。


#4 当AI进入Agent阶段,使用者就是负责人

现在的AI可以搜索资料、读取文件、写代码、调用工具、安排流程。它越来越接近能独立完成任务的Agent。此时,使用者和AI的关系,也有点像负责人和执行者。

问题在于,这位执行者很少主动质疑任务本身。它不会因为计划不合理就真正拒绝,也不会罢工,不会在背后提醒大家目标有问题,更不会为一次错误的执行承担责任。人一旦习惯这种无条件配合,很容易把自己的偏见放大。

所以,给AI任务前,先问几个问题:

  • 这件事的目标是否合理?

  • 需要哪些可靠输入,哪些内容不能上传?

  • 它给出的结论能否被独立核验?

  • 若结果出错,最终由谁承担责任?

病历、眼底照片、检查报告和患者身份信息,也不适合随意上传到不明确的数据平台。使用医院批准的工具、完成去标识化、控制访问范围,属于基本底线。效率不能排在患者权益之前。


#5 真正重要的,是保留反向判断

AI最适合帮助大家扩大思路,最不适合替大家思考。一个比较实用的方法,是每次拿到关键答案后,再追问一次:这个结论最可能错在哪里?有哪些相反证据?适用条件是什么?请列出原始来源和无法确定的部分。

也可以把任务拆开。先让AI生成提纲,再自己查原文;先让AI归纳病历,再回到患者面前核对;先让AI提出方案,再请经验更充分的老师或同事挑错。AI给出的第一稿常有价值,第一稿绝不该直接成为最终稿。

Janus自己越来越觉得,AI时代最稀缺的能力不是提问技巧,也不是生成速度,而是识别不确定性的能力,或者是判断力。大家预期它可能会错,才会核验;大家知道自己也会错,才会愿意保留反对意见。这份判断力,不能外包。


一句话小结

AI可以提高效率,但不能替我们判断事实、价值和责任,越顺着人说的话,越值得多核对一步。

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参考文献

  1. SharmaM,et al.TowardsUnderstandingSycophancyinLanguageModels.arXiv:2310.13548.网址

  2. JiZ,et al.SurveyofHallucinationinNaturalLanguageGeneration.ACMComputSurv.2023;55(12).doi:10.1145/3571730

  3. ThirunavukarasuAJ,et al.Largelanguagemodelsinmedicine.NatMed.2023;29:1930-1940.doi:10.1038/s41591-023-02448-8

  4. OmiyeJA,et al.LargeLanguageModelsinMedicine:ThePotentialsandPitfalls.AnnInternMed.2024;177:210-220.doi:10.7326/M23-2772

  5. WorldHealthOrganization.Ethicsandgovernanceofartificialintelligenceforhealth.

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——The End——

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