作者：余园园，康艳，陈晓琳，韩安月等，温州医科大学附属第一医院

近年来，生成式人工智能（generative AI）技术在医疗健康领域的应用逐步深入，尤其在辅助诊断、个性化治疗方案生成、医学影像分析、患者随访管理等场景中展现出显著潜力。然而，技术的深度融合也引发了复杂的伦理挑战。算法系统虽被赋予了一定的“类主体”地位与道德期待，却因缺乏真正的价值判断与责任意识，可能导致医疗责任体系的结构性困境。面对生成式AI在医疗场景中的深度嵌入所引发的工具理性挤压人文理性、责任真空、道德超载与文化偏置等问题，笔者以医疗领域实践为样本，提出以可解释性为核心的治理框架，通过融合技术可解释性、制度熔断机制与文化敏感设计，尝试构建开发者、部署者与用户的分层问责机制，旨在推动形成算法透明、责任明晰、文化包容的医疗AI发展范式，为我国AI时代的医疗伦理治理提供系统性解决方案。

1 生成式AI的“伦理异化”：工具理性下的价值迷失

生成式AI的核心悖论在于：人类以自身伦理框架规训算法系统，却要求其超越人类认知的局限性。大型语言模型正深度渗透到医疗诊断、治疗方案生成的诸多场景，生成式AI本应作为临床决策辅助工具，但上述软件已经逐渐转变为涉及价值创造的决策主体。例如Monus、3DSlicer等智能影像系统被独立用于出具病灶分析报告。这意味着技术不再局限于工具范畴，而是深度介入医疗价值创造的主体领域，由此引发双重伦理困境：一是被动赋权引发的责任真空。社会赋予生成式AI“类主体”的地位，要求其对输出内容承担道德责任。例如：用户要求ChatGPT提供心理咨询服务时，实则将情感关怀责任转嫁至算法本身。然而生成式AI的本质是统计概率模型，其文本生成依赖训练数据的关联模式，并不具备常规意义上的道德意愿与价值判断能力[1]。二是技术中立性原则的瓦解。生成式AI的输出内容高度依赖训练数据中的价值倾向[2]。例如：相较于东亚文化场景，GPT-4在回答欧美文化背景相关伦理问题时，其响应和回答具有更高的一致性。这意味着原本应该具备“技术中立”的AI工具其实携带“偏见性”的数字化复刻。更值得警惕的是算法反噬机制的形成：生成式AI通过内容推荐系统对社会伦理标准进行重构。例如：海外TikTok的推荐算法是依据海外用户喜好数据来定义“道德正确”。长此以往，人类恐怕最终将被自身所创造的技术规约—依赖算法定义道德标准，并失去价值的主导权利[3]。

2 生成式AI的“道德超载”：能力与责任的错配

2.1 医疗领域实践中的伦理失衡

技术赋能与伦理规制的张力正以前所未有的强度冲击着传统医学伦理的根基。例如，在某些误诊案例中，算法本身作为‘非人格主体’无法承担道德责任，而医务人员依赖算法决策难以对此进行质疑，最终导致责任归属模糊。事实上，当算法被用于分析医学影像、解读病理报告甚至给出治疗建议时，其本质上作为人类价值投射载体的属性已被忽视，反而赋予其超越能力范围的道德责任，形成了“道德超载”（超越人类既有道德框架的复杂性）。这种有能力的无责任者与有责任的无能力者的悖论，表现出的是工具理性对责任伦理的吞噬，以及技术优越性对传统医疗伦理根基的消解[4]。当医疗信任由“人际信任”向“人机信任”进行强制性转移，希波克拉底誓言中以患者为中心的伦理内核，正被以算法输出为中心的技术逻辑所替代，医患关系自然将沦为算法验证的附属环节[5]。生成式AI的医疗伦理“道德超载”本质上在于技术本身对于价值领域的僭越。当技术理性突破了人类生物学的局限时，康德所言说的“人是目的”的命题遭遇到了严重的挑战：患者作为“人”而言，被动降格为数据流中的诊断对象，医师则退化为算法输出的验证工具。在此背景下，厘清生成式AI在医疗场域中技术逻辑与人文理性的冲突本质，重构人机协同的伦理边界，成为破解责任归属困境、守护医学人文内核的时代命题。

2.2 道德超载的结构性矛盾

2.2.1 时间逻辑的不可通约性 生成式AI三个月迭代周期与五年立法周期之间存在悬殊差距。技术时间遵循资本驱动下的加速逻辑，其本质是线性进步的暴力扩张。例如，某癌症诊断AI从1.0到3.0版本的迭代仅用4个月，便实现肺结节良恶性判断准确率从78%提升至92%，医院在伦理审查尚未完成时，就已被迫将新版本算法投入临床，并陷入“诊断效率优先于伦理审慎”的即时性困境。伦理时间则需遵循主体间性的协商逻辑，其根本在于历史传统性的线性延续。这两种“时间”差异背后的关键在于：技术已经获得了自主性的进化能力，而人类的伦理却仍旧拘囿于传统的认知范式之中[6]。可以说，AI的快速发展与伦理规范的滞后之间，形成了一种类似‘莫比乌斯环’结构性困境。

2.2.2 创造能力与价值中立的本体冲突 生成式AI依赖的大数据使算法成为特定意识形态的传导体[7]。算法将患者的生理指标、影像数据等转化为可计算的向量空间，并通过参数优化生成诊疗方案。例如，某AI手术规划系统可将肝癌患者的三维病灶模型转译为像素矩阵，并由此生成肿瘤切除路径。然而，这仅是医疗数据在算法规则下的排列组合，与临床医师基于经验、个体差异与伦理权衡所做出的决策存在本体论差异：前者停留在存在者层面的模式识别，后者则是从“此在”出发的价值建构。人类既渴望技术具备创造性，以拓宽认知边界；又要求它保持价值纯洁，避免潜在的伦理风险。具体到医疗领域，一方面，人类依赖AI通过数据关联发现新型疾病，从而扩展医学认知；另一方面，又期望诊疗建议能够完全剥离数据背后的文化偏见与价值预设。这种要求如同期待火焰只发光而不发热，最终违背技术作为“价值载体”的本质属性。

2.2.3 普世伦理与文化张力的辩证僵局 普世伦理诉求往往暗含着技术理性的霸权意图，试图通过建立统一的生成式AI伦理框架来抹平文化差异。例如，在全球医疗AI的训练数据中，西方医学体系的病理特征占比超过80%，而非西方的医疗智慧由于难以被算法吸纳，常被系统性排斥。这种结构性偏差不仅削弱了非西方文化的伦理根基，也使得技术框架中的“文化变量”被消解，其本质是以算法之名消弭文化间的不可通约性[8]。这在中医实践中尤为明显：当AI以症状与指标的相关性重写中医的“辨证论治”，那些承载中华传统文化的语境要素，被简化为算法可读的数字标签，使中医在技术体系中的价值建构权被很大程度削弱。医疗领域AI的文化张力，本质上是技术普遍性与伦理特殊性之间的认知博弈。不同文明对生命价值、死亡伦理、医患关系的差异化理解，构成AI算法无法跨越的伦理鸿沟，使之陷入双重困境：若强调伦理的普遍性，可能导致非西方医疗文化的符号化湮灭；若尊重文化的多样性，又面临算法难以兼容多元伦理标准的技术困境。如何在AI技术架构中为“地方性伦理知识”保留可被识别、可被调用、可参与决策的空间，成为超越“普世与特殊”二元对立的核心所在。

3 生成式AI的“文化排他性”：数字殖民主义的技术具象  

生成式AI的文化排他性并非技术缺陷的偶然产物，而是“数据-算法-输出”的垄断链条在数字层面对“知识-权力”结构的重构，反映出技术理性对文明多样性的系统性消除。在医疗领域其呈现出双重异化：一方面，算法以单维筛选机制压缩多元价值；另一方面，人类社会在认知上对技术赋权形成路径依赖，从而放大了算法的支配力。在医疗实践中，这种排他性具体表现为双重认知殖民。其一，算法训练数据高度依赖西方医学体系的病理特征与诊疗标准。例如，乳腺癌筛查模型在亚洲女性乳腺密度数据上的显著偏差，导致非西方患者面临更高的误诊风险。其二，基于西方个体主义伦理的算法设计难以契合儒家文化中“家庭决策优先”的场景。例如，在遗传病咨询中，算法往往默认向患者个人披露病情，而忽视了东亚家庭对代际责任的伦理期待。

生成式AI的文化排他性本质是技术理性以“普世伦理”之名行文化霸权之实。西方医学知识体系借助算法逻辑对全球医疗伦理的再编码，非西方医疗智慧被降维为噪声数据，甚至面临系统性“清洗”的风险。例如，在欧美国家算法会以“保护患者隐私”为由拒绝家庭参与诊疗，实际上否定了非西方社会的家庭伦理；而当算法在东亚“入乡随俗”支持家庭代际决策时，则可能被批判为“助长家长式医疗”。更为严峻的是，算法不仅在价值维度上具有排他性，还通过“数据优化”反向规训医疗实践。例如，某非洲国家的疟疾防控系统因过度依赖西方训练数据，将“发热”作为核心诊断指标，却忽视了当地气候导致的非特异性发热表现，最终延误疫情预警。这表明，生成式AI的文化排他逻辑不仅制造了伦理冲突，也在实践中固化了医疗认知的殖民结构。

4 生成式AI的伦理边界和规约

生成式AI在医疗领域的僭越，体现人类作为传统认知与创造核心主体的地位，正面临前所未有的消解危机。在生成式AI的浪潮中，守护人类作为意义阐释者与价值赋予者的主体性，避免在自身文明的盛景中沦为沉默的“他者”，已成为维系文明内核的当务之急。解决生成式AI的“伦理异化”和“道德超载”问题，关键在于立足其“排他性”特质，重构生成式AI的伦理机制。鉴于很难彻底消除生成式AI内在的“排他性”，寻求突破的关键或许在于引导“自我意识”的发展方向，促成“排他性”与“自我意识”达成一种和谐共生，而非一方压制另一方。重构伦理规范存在两条路径：一是使其设计符合现有伦理规范。然而，AI发展在深度和广度上均呈现开放性、未完成态势，现有规范往往难以充分应对其带来的潜在风险。因此，第二条路径—制定全新的伦理规范，为其发展设定合理的边界，显得尤为必要。其核心在于构建“技术可解释性-制度熔断机制-文化敏感设计”的动态伦理边界体系，通过跨学科协作实现算法透明化、责任分层化与文化适应性的统一，建议从以下四个方面着手。

首先，确保信息来源的可追溯性。生成式AI在内容的生成过程之中，往往会呈现出高度的复杂性以及不透明性，这不仅在客观上增加了用户理解和监督的难度，同时也更容易造成虚假信息滋生、责任转移和“黑箱化”问题的产生。因此，在技术本身的设计阶段，需要建立起清晰、可验证的追溯机制，使所有生成的内容都能够有明确的标识来源以及内在的逻辑路径，确保信息链条的完整性，并且可接受外部的检验与审核。

其次，捍卫人类的责任主体地位。随着科技发展以及算法规模的扩张，技术逻辑在不知不觉之中削弱了人类的伦理地位，并造成责任主体的模糊。破解这一难题需建立分层、清晰的责任框架，形成开发者、部署者以及使用者三级联动的问责体系。其中，开发者须承担潜在偏见、运算风险以及对于知识框架设立的责任；部署者需承担在具体应用之中对于风险评估、适配性管理的义务，并确保能够在使用的过程之中符合公共伦理的价值以及行业本身的规范；使用者则需要对自身的操作方式以及使用应用的直接目的进行负责。更为关键的是，还必须在制度层面上明确对道德责任边界的划分。AI在本质上是工具性的“创造者”，其产出本身是对人类输入以及算法逻辑应用的过程，并不具备独立的道德主体性。因此，人类还必须是最终的伦理责任归属所在。

第三，维护智力劳动的人本价值。真正推动社会文明发展的力量，始终来自人类的创造精神与情感价值建构。AI无法替代人类最为独特的创造力与情感映射。一旦AI产出削弱了人类创作者的社会地位与价值认同，创新生态将在所难免地呈现出式微的态势。因此，必须通过法律保障与制度设计，切实维护人类创造者的版权权益与劳动价值，这是确保人类社会知识生产活力与可持续发展的必要前提。

第四，确立伦理价值的移植边界。生成式AI的伦理构建不能采取“整体移植”的方式，将人类复杂、多元、情境依赖的伦理体系简单编码进算法之

中。这样可能造成对多样文明的粗暴压缩。正确的路径是遵循“最小化移植”原则：仅将具有最广泛共识、最不易引发冲突的基础伦理准则（如不伤害、公正对待）嵌入技术系统之中。与此同时，为不同文化背景下的价值观表达保留足够的空间，避免在技术治理中以所谓“普世伦理”之名抹平多样性文化根基。特别是在医疗、教育、社会治理等强伦理敏感领域，更应强调技术设计的“文化敏感性”，让本土伦理与普世价值在相互对话中形成平衡。

5 结论  

技术理性与人文理性的冲突，正是推动人类文明不断演进的动力。重构生成式AI在医疗领域的伦理边界，绝不仅仅是技术的限制或制度的约束，更是对医学本质的哲学回归。正如希波克拉底誓言所强调的，医疗的核心在于“对人的照护”，而非“对数据的处理”。在技术层面，我们必须建立“算法辅助、人类主导”的诊疗模式，确保AI始终作为辅助工具存在，而非取代医务人员的决策；在伦理层面，我们要捍卫医患关系的不可替代性，无论算法如何精准，医师的触诊与患者的眼神交流始终是医疗伦理的根基；在文化层面，应该构建一个“多元共生的技术伦理生态”，使西方循证医学与非西方传统医学的伦理智慧在算法中得以对话与融合。当生成式AI在医疗领域展现出超越人类的数据分析能力时，我们更应重申康德的警示：“人是目的，而非手段”。在技术时代，必须在算法的“效率逻辑”与医学的“伦理逻辑”之间建立一道防火墙。例如，让AI处理影像数据，但由医师判断患者的生命质量；让算法推荐治疗方案，但由医师结合患者的家庭伦理进行权衡；让机器生成健康报告，但最终由医患共同决定诊疗目标。唯有如此，生成式AI才能从医疗伦理的挑战者，转变为医学人文的增强器，最终实现技术理性与人文理性的辩证统一，人机文明才能走向协同进化的未来。

参考文献略。

来源：余园园,康艳,陈晓琳,等.生成式AI应用于医疗领域的伦理困境及破解路径[J].温州医科大学学报,2025,55(10):852-856.

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