想象一下2027年，那时人工智能预计会超越医生。一名患者走进诊所，医生了解其病史、进行检查并安排测试。医生将数据输入AI系统，该系统生成诊断结果和治疗方案，医生再根据这些信息治疗患者。
回到2024年，医生在治疗患者之前会先审查AI系统的诊断和计划，因为AI生成的结果目前不如人类医生准确或可靠。
2027年时，医生是否会继续审查AI生成的诊断和管理计划？当人类干预可能会恶化AI输出时，这种行为是否不道德？医生的基本伦理义务是“首先，不伤害”。
重要的是要考虑AI在执行医生五个关键角色方面的表现。
首先是诊断——最近的证据表明，AI的诊断效果正在提高。2023年哈佛医学院的一项研究表明，一种视觉-语言模型在处理复杂病例时的表现优于医生。今年加州大学洛杉矶分校的一项研究表明，在诊断前列腺癌方面，AI比医生准确率高出17%。这些都是AI诊断成功率不断提高的例子。
2027年时，我们是否会像使用计算器做减法一样看待用AI来诊断疾病？当那一天到来时，医生的角色会是什么？或许我们应该将这一未来视为一个机会，利用这个新的“计算器”成为更好的医生。
接下来，医生应该作为护理者。19世纪时，特鲁多医生（Dr. Edward Livingston Trudeau）描述他们的使命为：“有时治愈，常常帮助，总是安慰。”今天，患者更倾向于认为医生的使命是：“常常治愈和帮助，总是安慰。”
技术能否帮助医生“总是安慰”？这取决于技术是否具有感知和智慧的能力，以及人类是否能接受来自无道德机器的护理。如今，科学家们继续开发具有自我意识的AI，但目前的成功有限。已有先例使用机器人提供陪伴、安慰和认知支持。但在这些场景中，医生的角色是什么？教育者如何准备医学生？希望是AI能够增强医学人文价值。
AI系统协助实施循证治疗，提高了安全性和有效性。例如，AI系统可以在“实时”告知医生患者的治疗不再有效。医生可以据此鼓励患者做出健康的饮食决策。
除了个体患者，医生还倡导改善整个社区的健康。在大流行期间，医生利用可获取的数据动员人群增加疫苗接种率。他们的干预支持AI生成数据的完整性和真实性，以及偏差的检测和预防。
医生还是教育者，通过分享技能和知识教育医学生。然而，技能不断变化，知识越来越跨学科，包括非医学领域。当今的大多数教育者并不具备所有医学专科或医学以外学科的知识。AI系统可以成为宝贵的多学科学习伴侣。
面对竞争激烈的搜索引擎和信息爆炸，学生们需要快速分析复杂数据。医生教育者必须从教授转变为“引路人”，教学生如何找到通往最佳医疗和伦理答案的道路。这样，医生将继续在能力和心态转变中发挥核心作用，避免护理和教育的人性化缺失。
医生的另一项职责是从患者数据中生成医学改进。随着AI收集大型数据集并应用强大算法，信息得以即时收集、综合和传播。
即使AI作为知识生成的催化剂，医生在研究和数据收集中仍不可或缺。大多数医生将越来越多地承担起研究人员的角色。因此，开发者必须降低人类篡改AI生成数据的风险。他们必须意识到指导医生的伦理原则，包括有利、无害、自主和保密，特别是在使用生成式AI时。
人类无法与AI的速度和能力竞争。这意味着AI可能会比人类更快地取代工作。这不是恐惧的时刻。相反，医生教育者必须拥抱这一自由，发现机会，让学生为了理解而学习，而不是为了做事而学习。
在AI世界中，医生将通过提问而非回答来解决复杂问题。借助AI，医生将有更多自由提出有效的问题，并有时间科学和道德地找到最佳答案。在提问时，公平、社会正义和人权的价值观将引导他们，使他们成为有效的科学家、数据守护者和人性的保护者。
无需害怕2027年。
(全文结束)