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當大語言模型在醫(yī)師資格考試中都能取得高分時，人們曾期待它能成為貼身的“AI健康助手”。然而《自然·醫(yī)學》發(fā)表的一項在英國開展的研究表明，這些實驗室里的“優(yōu)等生”在面對真實用戶時，表現(xiàn)卻有可能意外“掉鏈子”——它們協(xié)助普通人作健康決策的效果，并未超越傳統(tǒng)搜索引擎。這項發(fā)現(xiàn)為當前火熱的AI醫(yī)療應用，敲響了一記科學的警鐘：人們會不會高估了當前大語言模型輔助普通人作健康決策的能力？

當前全球醫(yī)療體系正嘗試將大語言模型打造為公眾的“第一道健康防線”，幫助人們在就診前進行自我評估與管理。然而，該研究揭示了一個關鍵落差：在標準測試中表現(xiàn)優(yōu)異的AI模型，一旦面對真實場景中的普通人，其表現(xiàn)可能大打折扣。

科學家設計了一個貼近生活的實驗：邀請近1300名英國參與者，模擬應對感冒、貧血、膽結石等十種常見健康場景，并決定該采取何種行動——是撥打急救電話，還是預約家庭醫(yī)生。參與者被隨機分配使用三種主流大語言模型（GPT-4o、Llama3或Command R+）之一，或使用傳統(tǒng)搜索引擎作為對照。

結果出現(xiàn)了有趣的“人機鴻溝”：當不用人類受試者進行測試時，AI表現(xiàn)非常出色，平均能識別94.9%的疾病，并在超過半數(shù)情況下給出恰當建議。但當普通人使用相同模型時，疾病識別率驟降至不足35%，行動建議準確率也低于45%，甚至未顯著優(yōu)于傳統(tǒng)搜索引擎。

科學家進一步分析對話記錄，發(fā)現(xiàn)了兩組典型的“溝通盲區(qū)”：普通人往往難以準確、完整地描述癥狀，而AI偶爾也會生成看似合理實則具有誤導性的回應。這種雙向的信息偏差，讓原本在測試中表現(xiàn)優(yōu)秀的模型在實際應用中打了折扣。

這也表明，當前的大語言模型若直接應用于公眾健康咨詢?nèi)孕柚斏鳎驗樵谡鎸嵉娜藱C互動中，存在大量實驗室測試無法預測的復雜性。AI醫(yī)療助手的發(fā)展不僅需要技術迭代，更需要深入理解：當健康遇到焦慮，當專業(yè)術語遇到日常表達時，人與機器該如何更好地“對話”。