對決AI，醫生還有哪些優勢？

未來，人類醫生要讓位于AI醫生？事實遠非想象中那么簡單。

自從今年年初職業九段柯潔的“人機大戰”消息再次傳來，關于人類和AI的對抗又一次牽動了世界的神經。

無獨有偶，另一場人機對決也在醫學界引起了一場地震。6月30日，神經影像AI輔助診斷系統“BioMind天醫智”與25名從全國選拔出來的人類醫生在北京進行了神經影像判讀大賽，AI系統以絕對優勢勝出。

這無疑敲響了警鐘——“醫生職業地位是否已被撼動”？醫生將來是否可能被AI取代？

早在2011年，國際商業機器公司（IBM）IBMWatson系統與人類醫生的比拼就顯示了在某些方面優于人類醫生之處。前者的診斷達到了73%的可信度，人類醫生的可信度是70%或更低。

這并不意外。近年來諸多PK顯示，AI不但在影像診斷方面的正確率比人類醫生要高，同樣在手術方面也是如此。自2000年到2013年，美國醫療手術機器人事故導致的患者死亡率遠比人類醫生的錯誤而導致的死亡率少得多。同時，隨著計算機的小型化、運行速度提高，成本降低尤其是從編程發展到邏輯數據挖掘算法出現、大數據涌現以及控制理論的重新提出，近20年間，在許多領域，專家的判斷都遠遠比不上統計模型（現今流行的所謂大數據）的預測。

那么，問題來了，未來，是否人類醫生就要讓位給AI？

事實并非如此。

目前，人工智能尚屬“弱人工智能”（Artificial Narrow Intelligence/ANI），現階段只能專注于完成某個特定的任務，例如語音識別、圖像識別和翻譯，可謂擅長于單方面的人工智能，只用于解決特定、具體類別的任務或問題，依據統計數據，以此歸納出模型。

亦正因其發展程度并未達到模擬人腦思維的程度，所以弱人工智能仍然屬于“工具”的范疇，與傳統的“產品”在本質上并無區別。無論是“AlphaGo”還是“BioMind天醫智”都屬于弱人工智能，分別只懂得下圍棋和讀取神經影像成片，不會開汽車，更不會開處方。本質上仍只是在某一領域收集了海量數據后通過算法來認識問題的機器。由于其比人腦能裝載更多的數據，算速更快，所以只能算是優秀的信息處理者。

打個比方。人的腿腳可以跑和走，也可爬山，甚至沒有手的人，腿腳也能代替手臂做事。如果我們駕駛汽車，車輪轉起來比人類的腿腳更快，但其不會爬山，更不可能干手臂能干的事情，所以，汽車輪子只能是人類腿腳能力延伸的工具，輔助人類走得更遠、跑得更快，卻不能完全取而代之。

另外，弱人工智能只是機器，而人類則是具有自我意識和獨立意志的強人工智能（Artificial General Intelligence/AGI），屬于人類級別的人工智能，幾乎勝任所有需求。在思考、計劃和解決問題過程中，運用抽象思維，可理解復雜理念、快速學習并從經驗中學習，更為得心應手。

“強人工智能”系統包括了學習、語言、認知、推理、創造和計劃，目標是使人工智能在非監督學習的情況下處理前所未見的細節，并同時與人類開展交互式學習。在強人工智能階段，由于已經可以比肩人類，同時也具備了具有“人格”的基本條件，機器可以像人類一樣獨立思考和決策。AI達到這一水平，也許還需要數十年，甚至更長時間。當然，其最終達到并超過“技術奇點”，出現超人工智能之時，其對于人類來說是喜是憂并非當下可判。

從醫學各專業來說，目前弱人工智能可能最先涉足的領域是影像學和病理學，因為此類專業是以辨識圖像為工作標的。目前，AI的強項為語音識別、圖像識別和翻譯。在不久的將來，此類專業且大量的日常工作可交給機器來做。但是在AI發展的當下階段，高年資、經驗豐富的老專家的知識儲備和實踐技能價值更高。

具體分析，當下機器積累的數據仍很有限，當其遇到數據庫之外的問題時需要人來輔助解決。即便隨著數據積累，機器能力越來越強大，以致于接近窮盡數據，但是在內科、外科這些臨床科室，工作的內容仍離不開各方面信息的綜合處理。實行各種診療手段時涉及的各方面因素極其廣泛和繁雜，面對工作內容的隨機性和易變性，弱人工智能目前遠未實現此類能力。

此外，醫生在診療過程中還摻雜著醫患雙方的理解、共情、安慰和疏導等多個心理及溝通過程，這也是當下的弱人工智能難以達到的。

一個例證或可說明問題。數年前，美國亞利桑那州一個曾有兩次暴力性侵兒童歷史的罪犯即將刑滿，而該州法律規定，此類罪犯即便刑滿，其未來再次犯罪的可能性也比較大。將其繼續轉至精神病院，還是釋放，陪審團說了算。為此，研究者利用此案例做了個實驗。

研究者找來一百多位可能當陪審員的人，把他們分成兩組，讓他們觀看整個庭審過程—律師、檢察官、精神病專家，都是真的—唯一的區別是兩組陪審員看到的錄像里的專家證詞不同。

在第一組實驗中，專家表示自己與罪犯有兩個小時的面談，根據專業知識判斷，罪犯仍有強烈暴力犯罪傾向，應該繼續關押。

第二組中，同一專家，表示自己并未見到罪犯本人，只是將罪犯的所有相關數據輸入某一心理學模型——而這一模型亦判斷罪犯仍有強烈暴力犯罪傾向，應繼續關押。

實驗結果證明，在第一組實驗中，專家對陪審團的影響力遠超第二組。這一結論說明，人們更傾向于相信人性化的判斷，而非冷冰冰數據和機器。

盡管AI在飛速發展，但僅就目前來看，醫生的人文關懷、創新能力和綜合決策能力是AI難以企及的。因此現階段，AI在臨床醫療中可作為實驗性、輔助性的工具，但依賴其作出診療最終結果認定的路尚長。

在遙遠的未來，比肩臨床醫生的智能診療系統可為人類健康作出巨大貢獻，但醫務人員在進一步提升自身技術水平和專業素養的基礎上，輔以人情味和人文關懷進行的診療行為永遠不可或缺。