12、警惕“眼镜蛇AI”：医疗领域AI应用的潜在风险

警惕“眼镜蛇AI”：医疗领域AI应用的潜在风险

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各个领域，医疗行业也不例外。AI被寄予厚望，有望为医疗管理、决策过程和知识工作带来高效与理性。然而，我们不能仅仅看到AI带来的美好愿景，还需要警惕其可能引发的“眼镜蛇效应”。

1. “眼镜蛇AI”的概念

自动化技术，包括AI，虽然不会完全取代人类活动，但会改变人类工作的性质，而且这种改变往往是设计者未曾预料到的。AI可能会出现故障、被黑客攻击或接收不可靠、有偏差的数据。当这些技术深度融入社会流程时，一旦出现故障，可能会对安全、信誉、声誉和客户满意度等方面产生严重影响。

我们引入“眼镜蛇AI”的概念，它指的是任何在应用场景中直接导致或引发一个或多个意外负面后果的AI应用。这种概念源于“眼镜蛇效应”，即旨在解决问题的技术干预最终可能会制造新的问题或使原有问题变得更严重。

2. 医疗领域的“眼镜蛇AI”案例

医疗行业是AI应用的一个典型领域，其工作的复杂性、不确定性和关键性使得AI的应用既充满挑战又具有重要意义。以下通过几个具体案例来分析医疗AI可能带来的“眼镜蛇效应”。

2.1 准确性与效率的矛盾

在疾病识别方面，提高准确性可能会对效率产生负面影响。例如，在乳腺癌的早期检测中，机器学习模型在乳腺摄影方面表现出色，但与放射科医生的诊断仍存在一定分歧。研究表明，该模型在三分之一的情况下与人类判断不一致。如果这种情况得到更多研究的证实，我们需要进一步了解分歧产生的原因、影响以及应对策略。同时，为了解决这种分歧，可能会更多地依赖“二次意见”服务，这将导致实际检查吞吐量下降，因为获取二次意见需要