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ChatGPT 介入医学教育的伦理风险及应对策略*王茹俊1王丹1摘要：作为人工智能时代的新兴产物，ChatGPT 在医学教育领域产生了极为重要的影响。ChatGPT 的介入能以强大的算力、海量的数据和智能的模式，为医学教育工作提供多样化的帮助与服务，赋能医学教育的革新。ChatGPT 在助力医学教育的同时亦产生了一系列伦理问题：致使师生信息面临着多重风险、导致师生交往的可能性异化、致使师生遭到算法的严重裹胁以及造成医学学术公平失信与不端。面对 ChatGPT 介入医学教育的伦理风险，应从科学技术、政府部门、教学单位和师生个体等层面进行协同治理、积极应对，推动 ChatGPT 在医学教育领域发挥正值效能。关键词：ChatGPT，人工智能，医学教育，伦理风险中图分类号：R-05文献标识码：A文章编号：1002-0772(2024)02-0076-06DOI：10.12014/j.issn.1002-0772.2024.02.16The Ethical Risks and Coping Strategies of ChatGPT in Medical EducationWANG Rujun1,WANG Dan11.School of Marx-ism,Dalian Maritime University,Dalian 116026,ChinaAbstract：As an emerging product in the era of artificial intelligence,ChatGPT has had a significant impact on medicaleducation,providingdiverseassistanceandserviceswithpowerfulcomputingcapabilities,massivedataandintelligentmodes,andempoweringtheinnovationofmedicaleducation.ChatGPTalsoraisesaseriesofethicalissueswhilecontributingtomedicaleducation,suchasmultipleexposuresofinformationforbothteachersandstudents,thepotentialalienationofteacher-student interactions,the threat of serious algorithmic coercion,and the risk of undermining trust and integrity in medicalacademicfairness.InthefaceoftheethicalrisksofChatGPTinterventioninmedicaleducation,acollaborativegovernanceapproachisneededatthelevelsofscienceandtechnology,governmentaldepartments,educationalinstitutions,andindividualteachersandstudents,inordertopromotethepositiveeffectsofChatGPTinthefieldofmedicaleducation.Key Words：ChatGPT,artificialintelligence,medicaleducation,ethicalrisks2022 年 11 月底，美国人工智能研究公司 OpenAI 发布了 ChatGPT 大型语言模型，该产品一经推出便在全世界掀起了舆论狂潮，截至 2023 年 1 月，ChatGPT 用户已经超过1 亿，成为迄今为止增长最快的消费者应用程序。作为一个通用任务助理，ChatGPT 可以通过学习和理解人类的语言来执行各种语言任务，它在文字翻译、文艺创作、代码生成、音视频制作等方面具有显著优势，并且在医疗管理、教育教学、学术科研、电子商务等领域的应用前景也较为广阔。在医学教育领域，作为生成式人工智能产品，ChatGPT 具有颠覆现有教育范式的巨大潜力1，其横空出世将在很大程度上影响到医学教育工作的开展，“Chat-GPT+医学教育”正在成为医学教育领域的重要内容。当前，科学分析 ChatGPT 介入医学教育产生的伦理问题，探索应对潜在伦理风险的治理策略，对于新时代拓新医学教育工作具有重要的现实意义与未来价值。1ChatGPT 介入医学教育的价值意蕴作为智能技术，ChatGPT 能够明显提升人类的工作效率2。当前，ChatGPT 虽然远达不到人类智能的水平，但其以强大的算力、海量的数据和智能的模式，为医学教育工作提供了多样化的帮助与服务，成为了医学教育工作者和学习者的得力助手。1.1为教师提供多样化形态的帮助和服务在医学教育领域，ChatGPT 能为医学教师提供多样化的帮助，辅助提升医学教学工作的成效。第一，ChatGPT 帮助医学教师持续更新医学知识。信息挖掘整合是 ChatGPT 的重要功能，它通过底层的人工智能和大数据技术，快速检索出医学研究领域的最新进展，并以简明扼要的形式展现给医学教师，为授课教师搭建一个实时更新的医学知识数据库。同时，ChatGPT 具有图像和视频生成能力，能在对话过程中生成与医学知识相对应的图片及视频，为医学教师理解疑难知识点提供可视化视角。此外，ChatGPT 还能进行信息体系化建设，运用语义分析和知识图谱构建等技术手段进行文献梳理，帮助医学教师整理知识间的逻辑关系，提升对相关学科的整体认知水平，持续增强对前沿医学知识的全面把握。第二，ChatGPT 辅助医学教师科学开展教学工作。ChatGPT 具备强大的语言任务执行能力，能为医学教学工作提供有效的辅助支持。一是迅速罗列课程相关的关键知识点，帮助教师制定出一套设计合理可行的教学大纲和*基 金 项 目：2022 年 教 育 部 人 文 社 会 科 学 规 划 基 金 项 目（22YJA710030）；2018 年国家社会科学基金项目（18BKS075）1.大连海事大学马克思主义学院辽宁大连116026作者简介：王茹俊（1995-），男，博士研究生，研究方向：科学技术哲学。E-mail：医学教育探索医学与哲学 2024年 1月第 45卷第2期总第 733 期76Medicine and Philosophy,Jan 2024,Vol.45,No.2,Total No.733 课程计划，提高医学课程的备课效率和质量。二是在教学课堂上扮演助教角色，结合虚拟仿真技术为教师提供更加直观的教学场景，促进教学内容与临床实践的融合和衔接，使医学教育更加贴近真实情境和生产实践要求。三是帮助教师开展课后工作，包括批改学生作业、进行教学总结等，并自动检测学生实际操作的熟练度，为教师的后续教学突出教学重点。1.2为学生提供个性化引导与交互式帮助在学习过程中，ChatGPT 为医学生提供各种个性化指导与交互式帮助，成为医学生的虚拟智能导师和私人学习顾问。第一，ChatGPT 推动医学生学习方式向多元化转变。学习方式的快速变革是伴随着数字技术快速发展而同步升级的3，ChatGPT 的广泛应用为医学生多样化学习带来了更多可能性。一是识别医学生的学习情境，以交互式的问答形式生成模仿人类语言模式的即时回应，解答医学生在专业知识上的疑惑，完成从“搜索式学习”向“对话式学习”转变，极大提升医学生的学习兴趣和学习自主性。二是针对医学生的提问自动生成对应的三维图形及在线视频，提升知识学习的可视性与趣味性，实现“单一文本学习”的转变为“图文视频综合学习”，促使复杂医学知识得以被学生更轻松接受。三是依据不同学生的问题完成针对性反馈，为不同学生的学习需求进行个性化诊断，按照学生的阅读水平、学习兴趣和专业领域提供学习计划。第二，ChatGPT 助力医学生完成学习规划和任务。当前，ChatGPT 能应用于课程学习的全过程，为医学生提供一系列专业学习的辅助功能。一是依据医学生的知识掌握情况、学业培育计划以及职业规划等要求，制定出一份具有可操作性的学习计划，并对各个阶段的学习情况进行分析评估，帮助医学生完成课程学习的时间管理及自我总结。二是帮助医学生搜集整体相关课程的文献资料，对不同语言的文献进行即时翻译并开展辅助阅读，快速生成学习材料帮助学生复习和预习课程内容。三是运用仿真功能建立一个虚拟实验室，创建虚拟患者来模拟现实中的医疗场景，让医学生在一个安全可控的环境中进行疾病诊治等练习。四是通过写作提示能鼓励学生更加深入地写作4，根据学生要求自动生成范文段落及思路提示，帮助学生完成基础材料的前期准备，最终以人机协同共创方式辅助完成作业任务。1.3针对性完成教育考核评价的各项任务当 ChatGPT 开始大规模转向教育应用后，将在教育教学评价改革等方面发挥巨大潜力5。当前，ChatGPT 能针对性地完成教育考核评价的各项任务，助力提升医学教育工作的质量效率。第一，ChatGPT 推动医学教师教学考核模式改革创新。教学评价是监测课程活动实施、衡量“教”与“学”效果的关键环节6，ChatGPT 深度应用能创新医学教师教学考核内容。一是对医学教师的教学和学习能力提出了新的要求，促使教师教学考核转向智能化的综合性评价，确保教学考核兼顾传统教学方式和智能教学模式的应用、理论深度讲解与实操模拟的开展、教学结果及教学过程的统一。二是基于序列任务执行能力，根据考核人员的具体任务要求，制定出一份包含目标、任务、标准等内容的考核方案，为考核机构提供教师教学考核的参考指南，在保障考核科学的前提下减轻考核人员的工作任务量。第二，ChatGPT 丰富了医学生学习质量评价的内容方式。基于 ChatGPT 技术，学校和教师可以智能化测评医学生的课程学习成效。一是提供在线的自适应练习和测验，设计出一系列具有挑战性的医学练习和测验，根据学生反馈自动检测学生的学习情况，并智能生成一份体现学生学习效果的评价报告，帮助教师多角度评析学生的学习情况。二是借助数据分析手段，依据学生的日常表现数据及历史记录等信息，智能分析并绘制出学生的学习情况画像，给出一份符合实际的学生学习情况变化图谱。三是基于序列任务执行能力，根据测试科目、考查目标、测评阶段以及题目类型等要求，自动生成各类课程学习的阶段性测试题目，帮助教师做好每一个阶段的学生学习质量检测。2ChatGPT 介入医学教育的伦理风险伦理风险是客观存在和主观认知的结合，是由自然界和人类本身两重原因所致，是过去、当下和未来的结合，是人类获得“道德合法性”或“存在正当性”的不确定要素和事件的组合7。当前，虽然 ChatGPT 介入医学教育具有较大潜力，但在具体操作过程中依然面临着诸多伦理风险。基于伦理风险概念，结合 ChatGPT 应用的实际情况，我们认为 ChatGPT 介入医学教育的伦理风险指的是 Chat-GPT 用于医学教育过程中给医学教育带来的社会伦理负效应。2.1ChatGPT 导致师生信息面临着多重风险ChatGPT 拥有多达千亿级别的模型参数，其在医学教育领域的大量应用，容易致使师生信息面临着多重风险。第一，ChatGPT 数据储存易泄露私人信息。由于 Ope-nAI 公司未有效对用户可能输入的机密信息提供必要保护，ChatGPT 一旦对收集的私人数据储存失当，将会严重损害师生的个人基本权利。在医学教育过程中，师生通过与ChatGPT 对话生成所需的知识内容，此过程 ChatGPT 会大量储存师生的私人信息及重要数据。此外，ChatGPT 如何处理与用户的互动信息是一个疑问，倘若师生私人信息被其出卖或滥用，致使师生私人信息成为买卖对象，后果可能危及师生的日常教学和日常生活。例如，在医学临床实验教学中，师生利用 ChatGPT 进行辅助医学实验，被收集的临床实验数据若储存不当，被商业机构私自用于盈利目的，将会严重侵犯师生的直接权益。又如，学生利用 Chat-GPT 进行学业规划，必然涉及自己的课程、学时、班级、任课教师等私人信息，此类信息 ChatGPT 如果储存和处理ChatGPT 介入医学教育的伦理风险及应对策略王茹俊等医学与哲学 2024年 1月第 45卷第2期总第 733 期Medicine and Philosophy,Jan 2024,Vol.45,No.2,Total No.73377不当，将会直接影响到学生的学习生活秩序；更严重的是，学生的医学科研信息一旦泄露并被他人利用，将对学业及科研进展造成隐患。第二，ChatGPT 生成的信息可能真假不明。在与人类对话的过程中，ChatGPT 能通过模拟人类思维自动生成相关信息，然而 ChatGPT 未必会完全“说真话”，其提供的医学相关信息有待真实性检验。在医学教学过程中，Chat-GPT 提供了有关医学专业的各类信息，这些信息看似条理清晰、逻辑严谨，然而它们可能是 ChatGPT 一本正经的“胡说八道”。因此，ChatGPT“说假话”的问题，会对医学教育产生很大的风险，真假不明的信息在一定程度上会误导师生工作学习，极大地影响到医学教育的专业性和严谨性。尤其在医学专业论文写作过程中，一旦 ChatGPT 提供一系列虚假的、编造的医学文献资料，而学生未经有效分辨识别就用于学术研究，将会在医学理论应用、临床数据分析等方面产生问题，最终造成极其严重的学术事故。2.2ChatGPT 引起师生交往互动关系的异化在医学教育过程中，医学生如果过度沉迷 ChatGPT，忽视与专业课教师的学习互动，则容易引起师生交往互动关系的异化。第一，依附 ChatGPT 容易导致教师地位削弱。作为教学工具，ChatGPT 能够辅助教师开展一系列复杂的医学教学工作，助力提升医学教学的效率和质量。然而，随着ChatGPT 的深度应用，“人机共生”将会成为医学教学的新状态，原本的师生依赖关系可能会被冲击甚至是打破。加之学生对 ChatGPT 的全面依附，教师的知识权威地位将会受到消解，教师专业引导、知识传授、发展评估的教学作用将会降低，教师培育学生思维意识的步骤也将会被技术逻辑严重消弭。在此情况下，学生可能会产生一种想法：“ChatGPT 能给我所有答案，还要老师干嘛？”久而久之，教师“教书育人”的职业价值和社会地位将会受到影响，学生“尊师重道”的传统道德也可能会遭受消解。例如，医学生过度依赖 ChatGPT，产生“有事先找 ChatGPT”等不正确心态，忽视教师的理论讲解和实操指导，削弱传统师生互动教学的重要作用。第二，沉迷 ChatGPT 容易引发师生情感关系异化。教学是一个师生双向交流的动态过程，良好和谐的师生情感具有促进教学效果的重要作用。随着 ChatGPT 的教学加入，师生关系逐渐从“双边关系”转变为“三角关系”，学生的交往对象和沟通时间也更多转向了 ChatGPT。尤其学生沉迷 ChatGPT 后，寻求教师答疑解惑的需要及动力大幅减弱，直至陷入与 ChatGPT 的“二人世界”里面，这样一来师生间的交往沟通的密度减小，师生情感关系也会受到严重影响。同时，在基于 ChatGPT 的深度教学中，教学定式化可能引发师生交往符号化，容易消解师生互动中的多样性情感特质，丧失传统教学过程中的情感生成及互动。例如，在医学临床试验中，ChatGPT 帮助医学生完成操作准备、实验指导和总结、评估报告等内容，弱化了师生交流问题、总结反思的沟通过程，师生的一部分情感关系被让渡给了智能技术。2.3ChatGPT 致使师生遭到算法的严重裹胁算法的公正问题被视作如今人工智能领域一个核心的伦理问题8。由于大算法逻辑的加持，ChatGPT 在医学教育中的深度应用极易导致师生遭到算法的严重裹胁。第一，ChatGPT 算法偏见和歧视冲击师生价值观念。作为一个大型的语言模型，ChatGPT 基于训练数据库和模型结构，借由高效算法“理解”用户请求，进而以类人类自然语言的样态产生较为复杂的即时文本。算法是 Chat-GPT 的“大 脑”，是 ChatGPT“活 起 来”的 核 心 力 量，ChatGPT 回应文本则是算法的产物。值得注意的是，人工智能设计者可能带有某些偏见和歧视，对一些特定群体造成不利影响9。事实上，ChatGPT 的算法偏见和歧视问题较为严重，其生成的文本中充斥着“性别对立”“种族歧视”“刻板印象”等倾向性内容，容易对使用者的价值观产生严重影响。ChatGPT 介入医学教育领域，同样面临着许多算法偏见与歧视问题，极大地影响着教师的思维导向和学生的价值观念。一旦教师基于有特定偏向的信息进行教学，可能会进一步使偏见和歧视在学生中扩展；学生接受有偏颇的信息，则可能会导致他们形成错误甚至危险的医疗观念，在一定程度上影响到学生职业生涯和医学事业发展。例如，医学生受到 ChatGPT 生成的“性别歧视”影响，可能消解内心的“男女平等”观念，在医学实习及正式医疗工作中产生性别偏向，导致对不同性别病人的救治存在公平差异。第二，ChatGPT 算法推荐形成“信息茧房”。美国学者桑斯坦10最早提出“信息茧房”概念，认为“我们只听我们选择的东西和愉悦我们的东西的通讯领域。对于私人和公共机构而言，茧房可以变成可怕的梦魇”。Chat-GPT 在对话训练过程中，会自动收集记录使用者的情感、兴趣等价值偏好，进而在数据分析的基础上对使用者进行“人物画像”。随之，ChatGPT 就会基于该“人物画像”，生成更多使用者喜闻乐见的文本内容，长此以往就固化了使用者的价值偏向，使其长期沉迷在自我的兴趣“茧房”之中。在医学教育过程中，师生长期依赖 ChatGPT 会导致兴趣偏好固化，被 ChatGPT 制造的偏向性内容“牵着鼻子走”，与兴趣偏好外的专业知识产生隔阂，影响到医学教学工作的完整性与持续性，不利于教师提高医学专业能力和医学生培育综合医学技能。2.4ChatGPT 造成医学学术公平失信与不端作为一种研究工具，ChatGPT 降低了作弊和学术不端的成本，可能引发一系列诚信危机11。在医学教育中，如果师生滥用 ChatGPT，容易造成医学学术公平失信与不端。第一，ChatGPT 会助长学生抄袭作业现象。ChatGPT是学生进行学习的虚拟导师和私人顾问，能为学习提供丰ChatGPT 介入医学教育的伦理风险及应对策略王茹俊等医学与哲学 2024年 1月第 45卷第2期总第 733 期78Medicine and Philosophy,Jan 2024,Vol.45,No.2,Total No.733 富多样的课程辅导内容。并且 ChatGPT 可以从多个角度为学生提供作业指导，帮助学生高效率完成本专业课程的作业。然而，ChatGPT 一旦被学生滥用，则有极大可能成为作业抄袭、剽窃的“帮凶”，容易引发学生的失信问题和学习成果评估难题。值得关注的是，针对学生作业抄袭、剽窃问题，尚未出台绝对权威的检测识别系统，教师很难区分学生提交的作业来自学生自己还是 ChatGPT，以至于无法准确评估学生的真实学业水平。例如，在医学教学中，有 ChatGPT 的存在，医学生可能放弃进行医学相关实验，转而用 ChatGPT 生成看似合理的实验数据，以糊弄教师的方式完成医学研究任务，最终导致医学生的真实医学水平和科研能力难以评估。第二，滥用 ChatGPT 会引发学生学术不端。写作是ChatGPT 的重要功能，它能根据用户输入的一组参数或提示生成论文。在医学教育过程中，如果学生滥用 Chat-GPT 进行医学科研和论文写作，可能引发一系列严重的学术伦理问题。学生利用 ChatGPT 撰写学术论文，整个写作过程不是学生智力创作的过程，完成的学术成果并非学生“头脑风暴”的产物，只不过是 ChatGPT 信息拼凑的结果，这样的学术成果必然缺乏科学性和独创性。此外，Chat-GPT 生成的信息存在真假不明等问题，基于这些信息完成的学术论文缺乏可靠性与真实性，加上 ChatGPT 存在剽窃他人学术成果的风险，会对学术研究的诚信性、纯洁度造成严重破坏。因此，近期已经有多个教育机构和学术期刊针对 ChatGPT 学 术 伦 理 问 题 进 行 了 说 明，基 本 对 Chat-GPT 学术创作持消极态度。例如，2023 年 2 月，荷兰爱思唯尔出版集团更新了其作者政策，强调人工智能工具可能不会被列为作者，这适用于所有 CellPress 期刊12。在医学教育中，医学师生若依赖 ChatGPT 进行学术创作，可能导致医学研究成果的原创性和真实性存疑，导致严重的医学科研学术不端行为。3ChatGPT 介入医学教育伦理风险的应对策略作为人工智能时代的新兴产物，ChatGPT 介入医学教育产生了一系列伦理问题，所有利益攸关方必须共同努力以 应对 ChatGPT 可 能 带 来 的 挑 战13。当 前，面 对 Chat-GPT 介入医学教育的伦理风险，我们应当从科学技术、政府部门、教学单位和师生个体等层面进行正向规约，推动ChatGPT 为医学教育事业提供正能量。3.1科学技术向善：做好科学研究、技术优化和价值规范技术是 ChatGPT 正向发展的基础，要全面优化科学技术开发应用，加强技术人员的伦理价值教育，从科技层面降低 ChatGPT 介入医学教育的伦理风险。第一，推动 ChatGPT 核心技术自主研发。截至目前，就生成式人工智能技术而言，“我国的大模型与 Chat-GPT 相比，技术上是存在差距的”14。因此，为更好地应对 ChatGPT 在医学教育领域的应用及伦理问题，我国必须推动 ChatGPT 核心技术自主研发，从起点上做好技术设计和伦理价值规范。一是集中力量加快芯片、算法等领域的研发攻关，加速算力、大数据等基础设施建设布局，夯实训练 ChatGPT 背后大模型的硬件基石，为新一代人工智能技术发展做好底层建设。二是加快建立人工智能产业生态，推进人工智能技术与传统行业的融通应用，通过“AI+”“ChatGPT+”模式推动相关产业的转型升级。三是推出具有竞争力的中国版 ChatGPT。近年来，国内多个互联网公司也推出了类似 ChatGPT 的大型语言模型产品，然而各类中国版 ChatGPT 在诸多方面尚落后于 ChatGPT，仍需要进一步强化技术研发应用，尽快提高中国版 Chat-GPT 的竞争力。第二，做好 ChatGPT 各个方面的技术优化监督。面对ChatGPT 医学教育的伦理风险，要从 ChatGPT 技术开发和应用的各个方面进行规制优化。在开发阶段，应当全面加强内部规约，对算法、算力、大数据等技术进行优化完善，并通过伦理调节器、伦理评估工具等手段，确保底层技术按照道德伦理轨道运行。在应用阶段，需做好智能技术监督工作，建立大数据与算法分析的外部监管与程序监控的内部监管，保障 ChatGPT 的应用一直处在智能监督范围之内。此外，针对 ChatGPT 医学教育过程中的诚信问题，可以开发智能化的学术不端检测系统，对学生的学术成果进行“ChatGPT 痕迹”识别检测。第三，加强 ChatGPT 技术人员的伦理价值教育。技术是一种人造物，其发明、创造和使用承载着人的价值观15。因此，在进行技术规制的同时，还要对 ChatGPT 技术人员进行伦理价值教育，促使技术工作者秉持技术向善的价值理念，保障人文精神在技术中充分彰显，实现人类价值与技术逻辑的深度嵌合，做好伦理失范的前端预防。3.2政府部门规范：强化法治规制、政策导向与协同监管政府监管是现代国家经济社会治理的重要组成部分16，要建立起科学有效的法治和政策体系，建构一个协同联动的风险监管共同体，从政府层面治理 ChatGPT 介入医学教育的伦理风险。第一，完善 ChatGPT 介入医学教育的法律规范。针对兴起的生成式人工智能，2023 年 4 月 11 日，国家互联网信息办公室就生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）公开征求意见，从算法设计、训练数据选择、用户实名和个人隐私等方面提出相关要求。因此，在一系列人工智能法治建设的基础上，进一步探索制定 ChatGPT 介入医学教育的相关法律规范，具有一定的可操作性和现实可能性。政府部门应当建立一套生成式人工智能法治体系，结合ChatGPT 在 医 学 教 育 领 域 的 应 用 情 况，制 定 有 关 Chat-GPT 介入医学教育的范围、边界、使用场景、责任认定等法律内容，对 ChatGPT 介入医学教育进行总体规定，确保 ChatGPT 介入医学教育工作“有法可依”。第二，强化 ChatGPT 介入医学教育的政策导向。针对人工智能的发展应用，我国各级政府开始出台相关的引导ChatGPT 介入医学教育的伦理风险及应对策略王茹俊等医学与哲学 2024年 1月第 45卷第2期总第 733 期Medicine and Philosophy,Jan 2024,Vol.45,No.2,Total No.73379与规范政策。2023 年 5 月 30 日，北京市政府出台北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施，主张探索人工智能在医疗领域的示范应用，持续加强科技伦理治理。当前，各地政府还应该细化人工智能相关政策，尤其是对ChatGPT 等生成式人工智能具体应用的政策引导。就ChatGPT 介入医学教育而言，要出台 ChatGPT 介入医学教育的专项措施，鼓励 ChatGPT 在医学领域的应用研究，支持医学高校、医学科研机构对 ChatGPT 的理性应用；同时，制定 ChatGPT 介入医学教育的实施细则，全方位保障相关工作方向的正确性，最大程度避免伦理风险的产生与蔓延。第三，加强 ChatGPT 介入医学教育的协同监管。监管ChatGPT 风险是一项复杂性行动，“要求政府、平台、用户以及社会等各类主体充分合作、协同监管”17。面对ChatGPT 介入医学教育的伦理风险，政府部门应该健全监管协同机制，推进打造“政-企-学-社协同”的监管模式，对 ChatGPT 介入医学教育进行内外联动监管，保障技术运行、操作过程、使用范畴等处于透明理性之内，在各方主体的联动中建构起一个风险监管共同体。3.3教学单位引导：开展技术培训、课程建设和伦理教育教学是 ChatGPT 介入医学教育的主过程，教学单位应当积极开展人工智能技术培训和课程建设，对医学专业师生进行伦理教育，在教学过程中化解 ChatGPT 介入医学教育的伦理风险。第一，开展 ChatGPT 介入医学教育的技术培训。作为开展医学教育的主体部门，教学单位对医学教育工作承担着管理职责，应该实施相应的教师技术素养提升工程项目，开展 ChatGPT 介入医学教育的相关技术培训工作，确保医学教师具备完备的智能技术知识以及过硬的智能教学手段。首先，开展 ChatGPT 相关技术知识的学习，组织教师统一参加 ChatGPT 专家讲座、专题培训和学术研讨等活动，提升教师在技术逻辑、运行机制等方面的知识贮备，增强对 ChatGPT 形成较为完善的认知与把握，减少教学过程中的技术应用问题。其次，组织 ChatGPT 介入医学教育的教学技能培训，加强教师对 ChatGPT 介入医学教育的教学设计、课堂操作、课后管理等内容的培训，利用教学比赛等形式训练教师的实际应用能力，为广泛开展后续教学工作做好前期技能培养。第二，进行 ChatGPT 介入医学教育的课程建设。课程建设是开展医学教育工作的重要步骤，教学单位要针对医学专业的特殊属性，将 ChatGPT 介入医学教育相关内容纳入课程改革，引导 ChatGPT 医学教育应用保持健康发展。一方面开设通识性的生成式人工智能视频公开课，将其作为医学生专业课程学习的“前菜”，让学生充分了解ChatGPT 等生成式人工智能的技术知识，掌握住算法、大数据、算力等基础知识，为 ChatGPT 介入医学专业课程学习做好铺垫。另一方面进行 ChatGPT 介入各类医学专业课程的规划设计，针对各门医学专业课的特性合理安排教学内容，促进 ChatGPT 适应各门专业课的教学要求，实现医学专业课向智能化、高效性发展。第三，落实 ChatGPT 介入医学教育的伦理教育。2022年 3 月，中办国办印发关于加强科技伦理治理的意见强调：“将科技伦理教育作为相关专业学科本专科生、研究生教育的重要内容。”18当前，ChatGPT 介入医学教育必须做好伦理教育工作，应当广泛举办信息伦理讲座、开设科技伦理课程，引导学生树立良好的伦理意识和道德观念，有效预防医学教育过程中的诚信失范、学术不端等问题。3.4师生个体塑造：提升数字素养、伦理意识与双向互动师生是医学教育的核心角色，应当注重增强医学专业师生的数字素养能力和伦理意识，在师生双向互动中减少ChatGPT 介入医学教育的伦理风险。第一，提升教师智能教学素养和学生智能学习能力。在人工智能时代，智能数字素养的作用越来越重要，面对ChatGPT 介入医学教育工作的开展，医学专业师生应当顺应时代潮流，自觉提升智能教学素养和智能学习能力，正确规避应用 ChatGPT 过程中的各种风险。就教师而言，应该提升数字化人机协同的教学胜任力，培养操作 Chat-GPT 的技术能力、创新意识与安全观念，训练基于 Chat-GPT 的课堂教学模式的设计和实施能力，增强对数据信息的敏感度及批判力，养成正确甄别虚假有害信息的信息素养，为 ChatGPT 医学教学做好课前准备和把关。对医学生来说，应当理性看待 ChatGPT 的学习赋能，清醒认识人工智能技术的利弊两端，增强科学运用 ChatGPT 的数字素养，树立信息保护意识，避免智能技术沉迷，培养自主学习能力，合理利用 ChatGPT 开展医学专业知识学习。第二，增强医学专业师生的伦理意识。医学教育涉及诸多伦理问题，应对 ChatGPT 介入医学教育的伦理风险，教师要增强智能技术教学应用的伦理意识，坚守自身的职业操守、承担伦理职责，把握 ChatGPT 医学教育应用的时间和空间限度，避免因过度依赖产生的主体丧失问题，在学生面前做好伦理示范与学术诚信表率。医学生则应当正确认识和处理好与 ChatGPT 的关系，掌握 ChatGPT 应用的伦理规范与学术要求，杜绝技术运用过程中的失范行为，使 ChatGPT 成为辅助学习的真正助手。第三，加强医学专业师生之间的双向互动。哲学家雅斯贝尔斯19指出：“所谓教育，不过是人对人的主体间灵肉交流活动（尤其是老一代对年轻一代）。”主体间的交往是教育的必要过程，师生间知识交流与情感关怀至关重要。预防和应对 ChatGPT 介入医学教育的伦理风险，必须走出 ChatGPT 建立的“美好世界”，普遍加强师生之间的双向交流，特别是医学临床实践中的师生互动，形成“师生一体化”的医学教学模式，促使医学教育始终以医学专业师生为工作中心。4结语人工智能技术是一把“双刃剑”，在推动人类文明发ChatGPT 介入医学教育的伦理风险及应对策略王茹俊等医学与哲学 2024年 1月第 45卷第2期总第 733 期80Medicine and Philosophy,Jan 2024,Vol.45,No.2,Total No.733 展进步之际，也给人类社会带来了一系列不可回避的复杂问题。随着新一代人工智能产品 ChatGPT 的爆火，医学教育领域迎来了诸多新变革，开展医学教育工作具有了更多的可能性，“ChatGPT+医学教育”成为医学教育未来发展的新方向。然而，ChatGPT 介入医学教育容易产生各种伦理问题，我们必须对此保持高度重视与警惕，始终以开放的胸襟和批判的眼光进行应用审视。因此，我们应该基于中国立场开展伦理问题的预防和治理工作，对 ChatGPT 介入医学教育进行伦理规制，保障 ChatGPT 真正在医学教育领域产生积极作用，为新时代医学教育改革创新贡献正能量。参 考 文 献 王天恩.ChatGPT 的特性、教育意义及其问题应对J.思想理论教育,2023(4):19-25.1杨庆峰.ChatGPT:特征分析与伦理考察N.中国社会科学报,2023-03-07(4).2焦建利.ChatGPT 助推学校教育数字化转型:人工智能时代学什么与怎么教J.中国远程教育,2023,43(4):16-23.3王佑镁,王旦,梁炜怡,等.“阿拉丁神灯”还是“潘多拉魔盒”:ChatGPT 教育应用的潜能与风险J.现代远程教育研究,2023,35(2):48-56.4邱燕楠,李政涛.挑战融合变革:“ChatGPT 与未来教育”会议综述J.现代远程教育研究,2023(3):3-12.5王云云,王宇,黄笛,等.“互联网+”新型教学模式形成性评价体系构建及其应用于循证医学课程的思考J.医学新知,2022,32(3):233-240.6张彦.价值排序与伦理风险M.北京:人民出版社,2011:58-59.7孟令宇.从算法偏见到算法歧视:算法歧视的责任问题探究J.东北大学学报:社会科学版,2022,24(1):1-9.8张姝艳,皮婷婷.医疗领域中人工智能应用的可解释性困境与治理J.医学与哲学,2023,44(3):25-29.9桑斯坦.信息乌托邦:众人如何生产知识M.毕竞悦,译.北京:法律出版社,2008:8.10张绒.生成式人工智能技术对教育领域的影响:关于 ChatGPT 的专访J.电化教育研究,2023,44(2):5-14.11HUFTONAL.Noartificialintelligenceauthors,fornowJ.Patterns,2023,4(4):100731.12辛 格,白 乐.技 术 与 伦 理 的 平 衡:以 负 责 任 的 方 式 使 用ChatGPTN.中国社会科学报,2023-03-07(6).13赵广立.ChatGPT 爆火,中国人工智能向何处去N.中国科学报,2023-03-06(4).14董扣艳.元宇宙在思想政治教育中的应用:前景探测、伦理风险及其规避J.思想理论教育,2022(4):90-95.15武鹏,胡家勇.政府监管的特征及其治理J.社会科学战线,2020(9):83-90.16谢新水.人工智能内容生产:功能张力、发展趋势及监管策略:以ChatGPT 为分析起点J.电子政务,2023(4):25-35.17新华社.中办国办印发关于加强科技伦理治理的意见N.新华每日电讯,2022-03-21(1).18雅斯贝尔斯.什么是教育M.邹进,译.北京:生活读书新知三联书店,1991:3.19收稿日期：2023-06-09修回日期：2023-12-09(本文编辑：姜莹)(上接第 71 页)GERULLW,ZIHNIA,AWADM.Operativeperformanceoutcomesofasimulator-basedroboticsurgicalskillscurriculumJ.SurgEndosc,2020,34(10):4543-4548.20CHENA,GHODOUSSIPOURS,TITUSMB,etal.Comparisonofclini-caloutcomesandautomatedperformancemetricsinrobot-assistedradicalprostatectomywithandwithouttraineeinvolvementJ.WorldJUrol,2020,38(7):1615-1621.21WITTHAUSMW,FAROOQS,MELNYKR,etal.Incorporationandval-idationofclinicallyrelevantperformancemetricsofsimulation(CRPMS)intoanovelfull-immersionsimulationplatformfornerve-sparingrobot-assisted radical prostatectomy(NS-RARP)utilizing three-dimensionalprintingandhydrogelcastingtechnologyJ.BJUInt,2020,125(2):322-332.22BAGHDADIA,H