尊敬的编辑：
我们以西班牙全科医生和独立研究者的身份致信，双方均深度参与医疗实践中人工智能（AI）应用的持续讨论。我们的共同观点源于多年基层医疗临床经验，并致力于探索技术创新如何更好地服务患者与医护人员。近期ChatGPT或Gemini等大语言模型（LLMs）的进展令我们既期待其变革医疗的潜力，同时也对系统可靠性及潜在风险深感忧虑——尤其当这些技术被整合至医学诊断和治疗规划等敏感环节时。
近期备受关注的核心问题是所谓"幻觉"现象：当大语言模型生成看似合理却事实错误或完全虚构的内容时，即发生此类情况。法律领域已有法官遭遇虚构判例或误用案例的典型案例，其问题可经由法律数据库核查。但医疗领域面临更严峻的威胁：忙碌的全科医生在高压诊疗中，临床指南误置、错误剂量或杜撰副作用等细微失误可能不会立即引发警觉。这种风险在复杂诊断场景中尤为突出，实时决策往往关乎生死。
我们已观察到多起科学文献虚构引用的警示案例（7,8），此类错误通常在查阅真实期刊后易于识别。当AI编造作者姓名或混淆出版细节时，尽管令人担忧，但通过严谨的来源核查即可发现。更具隐蔽性的是那些模仿合理结论却遗漏关键细节的微妙扭曲（9）。例如，大语言模型可能声称某影像检查是特定病症的"金标准"，实则引用残缺或过时的证据，而非完全编造研究报告。这种逼真表象会降低警惕性，使我们更可能接受AI建议而缺乏应有的严格审查。《柳叶刀数字健康》上利布伦兹团队及《放射学》期刊比斯瓦斯的近期评论均强调，此类幻觉引发的伦理与临床挑战远超学术便利性范畴。
对全科医生而言，基于大语言模型工具的吸引力在于提升效率的潜力。AI驱动的应用承诺实现快速广域的文献整合，理论上可帮助医生更高效决策。库恩等人的开创性研究甚至提出，这些模型可通过快速生成复杂主题摘要、为医学生提供即时辅导来强化医学教育。负责任实施时，AI无疑能解锁新层级的效率（13），例如秒级提供第二诊疗意见，或从电子健康记录中识别人眼难以察觉的模式（14,15）。
然而作为实践与研究者，我们更担忧的是监督这些工具的实际负担。原则上，诊断支持系统应通过提供可靠建议减轻工作量。但当医生意识到大语言模型可能产生不易察觉的幻觉时，必须逐一验证每条陈述、引用和建议。这种 heightened 的警惕需求反而可能使AI应用比传统方式更耗时，尤其在整合初期。在诊疗时间本就紧张、行政任务持续增加的时代，持续核查海量AI输出可能弊大于利。
此外，我们对AI融入医疗流程的独立研究表明，全科医生可能承担不成比例的监督负荷。基层医疗需覆盖儿科、老年医学、慢性病管理及心理健康等广泛领域。大语言模型无法同时成为所有领域的全能专家而不时失误，而人类仅能通过细致分析发现此类疏漏。尽管AI能识别人脑忽略的相关性，同样可能凭空创造它们。这种潜力与"黑箱"式失误的危险混合，凸显专家监督的重要性，但监督本身又要求额外培训、深化对AI能力局限的认知（16），并拓展现行执业标准。
更需审慎考量伦理与法律影响：当医生采纳大语言模型提出的错误诊断时，责任归属问题仍未解决。专业指南与监管框架虽已开始调整，但进程仍处初期。我们与同行的交流显示，集体担忧在于：出于成本效益或技术进步热情而仓促部署AI解决方案，可能超越健全防护机制的发展速度。真正的风险是未经"故障安全"机制筛查细微错误即全面采用，最终导致患者伤害。
综上，我们主张平衡之道：既要全力拥抱AI提升效率与分析能力的前景，也须坚定不移地坚持独立验证与临床判断。作为西班牙专业人士（一位奋战在全科医疗一线，另一位从应用研究视角观察这些变革），我们坚信这些关切必须在科学文献与临床实践指南中透明表达。我们担忧在技术采纳的急切中，忽略"首先，不伤害"的根本原则。我们期待通过持续研究（如检验大语言模型在医学考试与专业诊断任务中的表现）不断暴露弱点以提升系统可靠性。同时倡导在医疗实践中谨慎分阶段整合AI工具，即使最细微环节也始终伴随受训专业人士的严密监督。
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