"AI正在彻底改变医疗保健。""AI可以增强学习。""AI正在削弱学生的思考能力。"如果你从事医疗专业教育工作，你可能不止一次读到过这样的标题。由于关于AI影响的证据仍然参差不齐，人们很容易感到困惑和不知所措。那么，医疗教育工作者应该怎么做？
或许，更加关注AI素养可以帮助我们找到方向。但这又引发了一系列其他问题，首先是：在实践中这会是什么样子？
医学生需要了解足够的生成式AI知识，以便就是否、何时以及如何使用它做出明智的决定。这需要对AI是什么、如何工作、其优势和局限性、伦理和法律影响、如何最大限度利用它以及如何评估其输出有广泛的理解。他们还应意识到数据的基础重要性，并知道如何以适合任务的方式审视数据是否存在偏见。
医疗专业学生需要了解他们所使用的AI的资源影响，以便能够评估所涉及的环境和其他权衡。这意味着要认识到，AI企业所依赖的云基础设施并非洁白蓬松，而是一个耗能耗水、由金属和混凝土构成的庞然大物，随着AI开发规模的加速，它正在消耗越来越多的关键资源。
了解这一点可以帮助他们就哪些用途值得付出这个代价做出更具伦理性的决定，以及他们可以在引导未来发展走向更可持续未来的过程中发挥什么作用。
联合国教科文组织的学生AI能力框架为上述所有内容提供了一个有用的起点。然而，作为未来的医疗专业人员，学生将需要随着时间的推移，逐步增加与医疗背景相关的信息。这将包括对医疗中使用的AI类型及其工作方式有更细致的了解。理想情况下，他们应该对AI有足够的了解，能够认识到它带来的机遇，并能够提出正确的问题，甚至与AI开发人员合作，解决医疗系统面临的实际问题。
他们应该能够应用自己对数据偏见的了解，审视这对他们服务的患者意味着什么。他们将需要具备与患者沟通的技能，这些患者可能已经通过聊天机器人进行了自我诊断，并带着治疗方案前来就诊。他们需要认识到AI并非万无一失，并且已经发展出质疑其输出的知识和能力，在适当的时候有自信和领导力推翻AI的建议。
要做到这一点，他们必须发展临床技能、能力和评判性判断的基本架构，使他们能够做出循证决策。这将要求他们学会在制定解决方案时处理模糊性和不确定性，而这些问题通常是复杂的。在此过程中，他们必须选择经历这种思考过程所带来的困难和混乱，避免首先求助于大语言模型解决方案的诱惑。作为学生，他们必须发展元认知意识，认识到这是一个值得做出的选择。
那么，哪些基础性的AI素养技能将为这些面向未来的能力奠定基础？它们与所有学生的素养要求其实没有太大不同。关注联合国教科文组织确定的基础AI素养能力，并专注于培养学生"思考能力"，将有助于为他们在这个AI时代蓬勃发展提供坚实基础。
在此，我将确定教育工作者可以使用的五种策略，帮助学生在使用AI时培养批判性思维和元认知意识。
1. 明确教授和示范批判性思维与归纳推理
- 使推理过程明确化
- 教导学习者在咨询大语言模型前生成并测试假设
- 关注机制、原则和因果理解
2. 帮助学生区分大语言模型使用类型
将某些任务外包给大语言模型是否削弱了批判性思维，还是促进了它？提供关于负面认知卸载的基本指导，并鼓励学生反思自己的实践。
3. 为学生提供批判性审视大语言模型输出的机会
允许在某些基于案例的学习环节中使用大语言模型，以探讨偏见、幻觉和表面推理等问题。
4. 推广"先思考"使用大语言模型的方法
- 鼓励学生使用大语言模型提供反馈或替代观点，而不是代替他们完成工作
- 设计奖励过程、推理和解释的评估方式
5. 促进元认知能力的发展
- 支持学生在使用生成式AI时监控和管理自己的思维
- 鼓励他们使用结构化反思提问，例如，我能否在没有AI支持的情况下解释这项工作？
- 我从完成这项工作中学到了什么？
- 我在这个学科上的表现是否随着时间的推移而提高？
"人在回路中"的概念是许多监管医疗AI的框架的基础，但回路中的人只有在其为该角色所做的准备充分时才有效。医疗专业教育工作者有责任确保这些人已经发展出基础性知识和批判性能力，以便有意义地履行这一角色。
达拉·卡西迪是皇家外科医学院医学与健康科学大学的数字部门主管。
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