1 问题的提出
2021年，联合国教科文组织通过了《人工智能伦理问题建议书》，提出“人工智能系统是整合模型和算法的信息处理技术，可以大有助益并惠及所有国家，也会引发根本性的伦理关切。”
［1］人工智能赋能教育变革和教学发展的同时，也衍生出教学主体情感交流危机和权力边界模糊、数据隐私泄露、技术滥用与依赖、算法歧视与不透明等一系列伦理问题，引发国内外社会广泛关注
［2］。为此，2019—2021年期间，联合国教科文组织相继发布《北京共识——人工智能与教育》《人工智能伦理问题建议书》等多项报告，倡导人工智能教育应用的伦理规约以促进人工智能的可持续发展。
医学学习是一个复杂的过程，涉及各种数据源的整合以及在此基础上的各种临床决策。为了使学习和决策过程更加直观，医学教育界增加了数据可视化人工智能的投入。人工智能在医学教育领域中的未来是积极但不确定的，在很大程度上，对这项技术的接受度和应用效果取决于学校、教师、学生等所有利益相关者，其中医学生与机器的交互需要得到更妥善地看待
［3］。有研究者开发了AI辅助教学机器人，将其应用于护理学本科生的培养中，即创建虚拟患者，以便更好地为护理本科生在临床实习期间与真实的患者、家属和其他卫生保健专业人员的交流做好准备，提升护理生自我效能感及对有效沟通技巧的信心
［4］。AI机器人的教育应用催生教育形态的进化，其实践路径的特征之一便是合乎科技伦理的技术应用。新兴智能产品和技术不断涌现，其在赋能医学教育的同时也引发教育领域对技术伦理风险的担忧，AI机器人在医学教育发展中所关注的重要议题成为如何规避风险以最大化享受智能技术红利。
在过去的时间里，AI机器人在医学教育领域取得了重大发展。与此同时，相较于教育AI机器人应用实践，技术伦理规范的革新却处于滞后地位。当前医学教育领域关于AI机器人的伦理研究总体而言缺乏全面的伦理框架，主要集中在抽象风险剖析和原则构建方面，难以支撑AI教育的健康发展需求。涉及对数据隐私与保护、机器决策的道德责任、教育公平性以及机器人与学生之间的情感互动等伦理困境
［5］，在分析AI机器人应用的技术逻辑的视角下深入研究并实施应对策略，以期确保AI机器人在医学教育中的合理、合法、安全和有效应用。
2 AI机器人在医学教学中的概念模型与应用优势
AI机器人是一种基于人工智能技术的机器人，其核心技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。这些技术使得AI机器人能够模拟人类的行为和思维方式，进行智能化决策和行动。AI机器人之所以智能，是因为它们拥有发达的“大脑”，能够利用计算机科学、人工智能、机器人技术实现自主运动、感知和智能行为
［6］。它们可以掌握和应用大量数据、算法、模板进行工作，并根据感官反馈和环境变化来调整自身行为。
2.1 概念模型
AI机器人在教育中应用的原理主要基于人工智能技术，特别是机器学习和自然语言处理等领域的技术。AI机器人的简单工作单元分别是由个性化学习、自动化评估、智能辅助教学、虚拟实践环境组成的闭环系统。个性化学习通过智能推荐算法，AI机器人能够根据学生的需求和兴趣推荐适合的学习资源和练习题，帮助学生更快地掌握知识和技能。自动化评估通过自然语言处理技术和机器学习算法，AI机器人可以自动判断学生的答案是否正确、是否符合规范，并给出相应的反馈和建议。智能辅助教学辅助教师进行课堂教学和辅导，通过语音识别和自然语言处理技术，AI机器人可以与学生进行交互，回答学生的问题、提供学习建议等。AI机器人还可以根据学生的学习情况和反馈，为教师提供教学建议和改进方案，帮助教师更好地指导学生。虚拟实践环境通过模拟真实场景和情境，AI机器人可以让学生在虚拟环境中进行实践操作和训练，提高学生的实践能力和动手能力，提高教学效果和学习效率，为现代教育带来更多的创新和变革。详见
图1。
2.2 应用优势
AI机器人在医学生教育中的应用样态指的是利用人工智能技术和机器人系统来辅助和增强医学教育过程和学习体验的方式。包括临床技能训练的高仿真模拟人、医学理论在线辅助教学、医学影像资料解读等，这些模式旨在提高医学生的技能水平、学习效果和临床实践能力，同时减轻教师的工作负担，实现更个性化、高效和安全的医学教育。
2.2.1 临床技能训练的高仿真模拟人
临床技能训练的高仿真模拟人用于提供接近真实的临床环境，帮助医学生和医疗专业人员在无风险的情况下学习和练习各种医疗技能。高仿真模拟人具有生理模拟、解剖准确、情景模拟、可编程性以及交互性等特点。使用场景包括基础临床技能训练、高级生命支持培训、诊断和治疗实践以及应急情况处理。通过赋予模拟人多种生理、病理和药理学反应能力，对“医生”使用的药物和进行的治疗操作产生真实反应，可以创造出一种交互式的教学情景， 重现临床真实场景下对患者的抢救处理。实现从理论教学到床边教学的“桥梁”作用， 变抽象的书本知识为具体的示教和操作， 有利于教师更直观地教学，也有利于学生更系统地学习临床知识。在以AI技术手段为依托的高仿真模拟人教学中，医学生的操作是在虚拟现实的环境下进行的，而虚拟操作系统具有低代价、可重复、零风险、自动指导等优点，医学生可以通过它反复进行一些医疗操作的演练。与此同时，使用高仿真模拟人进行临床技能训练时，也要遵守相关伦理规范，如隐私保护以及知情同意等，以确保教育过程的专业性和尊重。尽管模拟人是非生物体，但在教学环境中应像对待真人一样尊重它们，避免任何形式的虐待或不当行为，同时要避免引起不必要的焦虑或心理创伤，特别是对于敏感主题，如死亡和濒死体验。
2.2.2 医学理论在线辅助教学
医学理论在线辅助教学的应用样态即AI机器人收集分析医学生的学习数据——基于数据分析制定个性化的学习计划——学生上传学习成果——AI机器人实时评估学习成果并调整优化教学策略。医学理论教学模式已有各个方向的尝试，包括传统教学模式下的基于问题的学习（problem-based learning，PBL）、以团队为基础的学习（team-based learning，TBL）等。近年来，AI技术辅助教学创新了传统教学模式。根据在线形式明确教学目标，确定授课章节中技术方法与临床应用的课程内容，制定针对性强、具有实操性的学习目标。临床医学课程要求学生掌握丰富的理论知识，并在疾病诊断、仪器设备操作、实验流程、质量管理中反复训练，最终达到知识点与实践融会贯通的教学目标。AI技术在线教学设计与实施，辅助教学设计的关键点在于选择合适案例，并围绕案例进行知识点串联讨论，提高学生发现、分析和解决实际问题的能力。大语言模型海量数据库可帮助教师根据教学进度、学生基础学情及章节教学目标，快速寻找到最佳临床病例。同时也要遵守一系列伦理规范，如透明度与可解释性、教育公正性、责任与问责等。
2.2.3 医学影像资料辅助解读
医学影像资料辅助解读的应用样态即医学影像数据学习——进行解析和识别——初步解读推断结果——综合判断数据输出。在临床影像学实践中，人工智能机器人通过图像识别和深度学习技术的应用，展现了其强大的能力。例如，深卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）算法可以基于CT数据识别脊椎椎体并判断是否有骨折，类似的算法也可以实现骨密度的计算，Lee等
［7］评估了CNN利用全景片识别骨质疏松症的性能并加以肯定。心电图是诊断心律失常的重要无创性检查技术，心律失常领域中的大多数AI应用是对心脏电活动信号的自动化分析。自心电图数字化以来，以机器学习为代表的AI技术便被应用于对大量心电图数据进行采集、特征提取及监督的训练，实现基于机器学习的临床心电图判读。AI机器人在医学影像资料解读中的一些应用，包括头影测量以及颞下颌关节炎诊断等方面，结论得出AI机器人在判断颈椎骨龄和诊断颞下颌关节炎时是稳定且准确的，在头影测量标志点分析方面能够花费更少的时间达到与人工相同的准确度，甚至超过缺乏经验的医生。需要注意的是，要严格遵守相关伦理规范，医学影像资料应严格保密，仅限于授权的医疗人员查阅，以保护患者隐私。保证患者的知情同意，在使用患者影像资料之前，应获得患者的明确同意，除非法律允许例外情况（如匿名化处理后的教学用途）。
3 AI机器人应用在医学教育中的伦理风险
康德曾指出：“要始终把每一个人都当作目的，而不是把他当作一种工具或手段”
［8］。AI机器人应用在医学生教育教学中的伦理风险主要包括身心风险、技术风险和发展风险。这些风险归根结底是探讨AI机器人的应用是否以“人”为目的展开，人和机器的区别在于能否对事情作出原始的主动应答，而不是被创造来实现某种给定的目的。
3.1 身心风险：“成事”与“成人”的价值冲突
AI机器人在医学生教育中展现出显著的伦理优势，尤其是在涉及身心健康的领域。AI机器人的情感隔离特性有助于客观处理心理健康案例，可以提供一个更客观的视角，避免因情感因素影响教学过程，减少情感干扰，这对于教授如何处理情绪化或精神疾病患者的情况尤为重要。通过模拟真实医疗场景，AI提供了一个既安全又广泛的实践平台，让学生在不给患者带来额外压力的情况下，获得实践经验，减少对患者的压力和风险，提升了医学教育中患者的安全性。其全天候可用性和个性化学习功能提高了学习的灵活性和效率，而伦理决策训练则通过虚拟情境强化了学生的判断力和道德意识。
与此同时，AI机器人是基于人内置的算法来完成相应任务，因而更加关注“成事”，而在“成人”上还不能与人类教师媲美。在“成事”方面，AI机器人可以高效地让医学生们更快地掌握专业技能，但往往忽视了医学生的身心健康。而在“成人”方面，AI机器人的冰冷和机械性，使得医学生难以从中感受到医学的人文关怀。当下医学教育AI机器人在实践过程中往往遗忘了培养医学生美丽心灵的功能，没有将医学教育过程视作教育者与受教育者心与心的交流过程
［9］。如日本和韩国，正在探索如何在AI教学中融入情感智能，以弥补机器人缺乏同理心的缺陷，试图创造更加人性化的学习体验。进一步讲，AI技术也可能将主体退化为“单向度”（one-dimensionality）的人，导致学生丧失探索精神和质疑能力。中国和印度等国，由于教育资源分布不均，AI被视为缩小城乡教育差距的有力工具，但同时也引发了对过度依赖技术可能导致的教育同质化的担忧。量化统计下的教育使受教育者被量度、被物化、被程式化趋向单向度，而在教育实践中，存在着较为普遍的工具理性特征。工具理性下的教育追求一般、追求同一，追求完美的标准，在此指导下，“学生完全丧失了自己作为独立自主个体的地位和意识，由‘人’变成‘非人’，成了一种容器，一种等待加工的‘产品’”
［10］，优异的教育结果成了“产品”的验收标准，成为教育唯一的价值向度。
3.2 技术风险：公平欠缺与数据隐私的泄露
AI机器人在医学生教育中存在技术风险的同时也展现出了显著的技术伦理优势。AI技术能够确保数据安全与隐私保护，通过遵守严格的法规，有效管理医学生和患者的个人信息，防止数据泄露。如AI系统可以运用高级加密算法，确保数据在传输和存储过程中的安全性，即使数据被非法访问，也无法解读其内容，还可以帮助对患者数据进行匿名化处理，去除可以直接或间接识别个人的信息，从而在保护隐私的同时，允许数据分析和教育用途，减少了教育中的偏见与歧视，充分体现了医学伦理中的不伤害原则。以及借助先进的仿真技术，AI机器人能模拟复杂临床情境，为学生提供安全的实践机会，加强伦理决策能力。这些技术伦理优势共同构建了一个高效、公平、安全且持续进化的医学教育体系。
教育领域AI机器人技术异化现象日益趋显，其中公平欠缺与数据隐私泄露的风险不仅可能影响教育质量，还可能对未来医疗行业的发展产生深远影响。“教育平等”指人们不受政治、经济、社会地位和民族、种族及性别差异的限制，都享有受教育的权利
［11］。在美国，尽管AI教育工具被广泛采用，但有研究表明，这些工具在不同种族、性别和经济背景的学生中可能存在偏见，影响了教育的公平性。欧盟通过GDPR等法规对AI系统的透明度和公平性提出了严格要求，但仍存在对AI算法偏见的担忧。在亚洲一些国家，如中国和印度，AI教育工具的广泛应用加速了教育的数字化转型，但同时也加剧了城乡、贫富之间的教育差距，因为优质网络连接和最新技术设备的获取存在不均衡。“隐私和数据管理”也属于技术伦理的核心话题，强调任何利益攸关方应能完全控制自己的数据，被采集的数据不会被用来伤害或歧视他们。一旦敏感信息被暴露，可能导致患者因担心隐私泄露而提供不真实的信息，遭受医疗保险或就业歧视，产生尴尬、焦虑、多疑等心理健康问题
［12］。2018年5月欧盟发布并正式施行《通用数据保护条例》，此条例就从加强数据主体的权利保护、确定相关主体的责任制度、建立完善的监管体系等多个方面建立了较为完善的数据保护体系
［13］。聚焦于教育中的隐私问题，就是要在AI系统的整个生命周期中保证师生的数据隐私权等权益不受侵犯。
3.3 发展风险：“技术异化”与道德发展的隐忧
AI机器人在医学生教育中的应用，不仅革新了技术层面的教学手段，更深化了教育理念和医学实践的伦理维度，在未来道德发展方面展现出一系列重要的伦理优势。AI机器人消弭了地理和资源的界限，为全球医学生提供了均等的优质教育机会，促进了教育公平。在实践与理论结合的教育模式下，医学生能在安全的模拟环境中磨炼临床技能，体现了对患者安全的高度负责。持续专业发展、科研诚信与透明度、尊重患者隐私、促进跨文化理解，以及强调医学人文与技术的均衡发展，这些都是AI机器人在医学生教育教学中带来的核心伦理价值。
在认可AI机器人带来一系列伦理优势之余，也不能忽视其带来的道德发展风险，如技术异化风险。“技术异化”可以理解为客体对主体之间关系的控制，这使得主体之间的关系表现出疏远、分离和不平等
［14］。在日常生活中，人们已经开始依赖AI完成从简单任务到复杂决策的全过程，这种依赖可能会延伸到生命的创造与管理上，例如通过AI辅助生殖技术选择胚胎特征，这不仅可能改变家庭结构，还可能模糊人类在生命延续过程中的角色和责任。AI机器人的普及可能会改变人类之间的互动方式，导致人际关系的异化，如美国的监管机构FDA，已经开始批准AI辅助的医疗设备和软件，美国意识到技术异化和道德风险，因此在伦理审查和隐私保护方面有着严格的规定。道德判断与责任归属问题，例如，当AI在医疗、军事或司法领域作出关键决策时，谁来承担最终的责任？AI系统本身是否应该被视为道德主体，拥有一定的权利和义务？对于此，加拿大一些医学院校与法学院、伦理学系和工程学院合作，开展关于AI在医学教育中应用的研讨会和课程，以培养医学生和教育者在AI伦理方面的意识和技能。在生育领域，AI技术的应用，如基因编辑和人造子宫，提出了关于人类本质和生命价值的深刻哲学问题。过度依赖AI进行生育选择，不仅可能加剧社会不平等，还可能改变人类对生命起源和成长的理解，甚至引发关于“自然”与“人造”之间界限的激烈辩论。
4 AI机器人伦理困境的应对措施
面对医学教育AI机器人发展过程中出现的身心、技术及道德发展三方面的伦理风险，如何处理风险中存在的尊重、隐私、责任等突出的伦理问题，是AI技术发展过程中一个亟须解决的难题。基于AI机器人教学的主要接触对象为医学生、患者以及其他社会群体，从强化生命伦理观、优化制度伦理建设和防范技术伦理风险进行考量。仁爱原则确保技术能够促进而非破坏人类之间的情感联系和同理心；生命价值原则从长远角度审视AI对生命质量和生命延续的影响；人本性原则有助于维护社会结构的稳定和道德共识。医学伦理四原则主要针对医疗环境中的伦理决策，而仁爱、生命价值和人本性原则提供了更广泛的伦理视角，适用于AI技术的全领域应用，包括但不限于医疗领域。这些原则的优势在于跨领域适用性、深层价值观以及促进道德共识。
4.1 以仁爱原则为基础强化儒家生命伦理观
生命伦理奠基于人的物质属性与精神属性的辩证结合：肉体生命是人存在的物质基础，是一种“实然”状态；精神生命是对人的物质属性的超越，代表着一种“应然”状态。儒家生命伦理认为，医学技术既是对人的“实然状态”的探索，同时体现对人“应然”状态的向往。这构成了理解医学技术应用的哲学基础，医学技术既是探索人体“实然”状态的工具，也是体现对“应然”状态向往的手段。力于建构当代儒家生命伦理学原则的范瑞平教授认为仁爱源于亲情，应当适当地 推及他人以及天地万物； 但人的家庭之爱应当具有优先地位； 仁爱既是普遍之爱，也是差等之爱
［15］。仁爱不仅限于对亲人的爱，而是通过“推己及人”的方式，将这种关爱扩展至社会乃至万物。儒家的仁爱原则超越了单纯的不伤害和施益，强调在医疗实践中融入更深层次的人文关怀和道德责任感，将患者视为具有完整人格的个体，尊重其生命价值和尊严。
儒家生命伦理认为，医学技术的使用应当遵循“先知儒理，方可学医”的理念
［16］，即医学实践应当根植于深厚的文化底蕴和人文关怀之中。在医学教育中，儒家的仁爱原则鼓励教育者和学生不仅仅关注医学知识和技术的传授，更重视培养学生的道德情操和人文素养。儒家思想中的“医乃仁术，爱人为尚”体现了医学教育中仁爱原则的核心地位，强调关爱生命、尊重患者、维护健康的价值观。医学教育的目标不仅仅是培养技术精湛的医生，更重要的是培养有道德责任感、懂得关爱生命和尊重患者的人。教育者应当引导学生理解技术的道德边界，防止技术的不当使用对患者造成伤害，同时确保技术的应用能够增进患者的最大福祉。
4.2 以生命价值原则为引领优化制度伦理建设
生命价值原则在医学伦理中表现为“不伤害原则”和“有利原则”的一部分，强调在医疗过程中要尊重患者的生命，并努力维护其健康和福祉，其更加关注的是生命的内在价值，它超越了治疗和护理的具体行动，触及对生命本身的尊重和保护。在医学教育中，通过生命价值原则，可以形成一种伦理共识，即医学教育的目的不仅是传授知识和技能，更重要的是培养医者仁心、公平待人的职业道德。在设计AI辅助的医学教育制度时，生命价值原则应当成为核心指导思想，确保技术的应用既能提升教育质量和效率，又不会违背基本的伦理准则。
制度伦理是指社会制度在设计和运行过程中所应遵循的道德规范和伦理原则。优化制度伦理，以生命价值原则引领政策导向，不仅是提升社会治理能力的关键，更是对每一个生命个体的尊重与珍视。基于需求设计一套资源分配机制提供平等的教育资源，确保资源流向最需要的地方，确保所有学生都能访问到高质量的教育内容。在医学院校和继续教育中加强医疗伦理教育以及进行文化敏感性训练，特别是关于生命价值原则的讨论和案例分析，为医疗工作者提供多元文化和语言沟通技巧的培训，以更好地服务于不同背景的患者。完善反歧视制度，明确禁止在AI技术设计和应用中包括性别、种族、信仰、社会经济地位等任何维度的歧视，对于存在偏见或歧视的数据应及时进行清洗和纠正。为了更有效地保护师生隐私，无论是开发产品的企业还是学校管理者，都应该明确区分“识别”“跟踪”“监视”等概念
［17］。在AI产品设计的过程中，设计者必须将数据安全纳入首要考量之中，与校方共同签订数据安全协议，其中需要对数据存储、访问、提取等方面做出明确规定。
4.3 以人本性原则为遵循防范道德发展风险
从古希腊哲学家到现代伦理学家，人本主义一直强调人类的价值和尊严。在AI发展中，这一理念被重新诠释，强调技术应该增强人类的能力，而非取代人类，确保技术的发展有益于人类社会。人本性原则将人的尊严、权利和福祉置于中心位置，强调技术的发展和应用应服务于人的全面发展。在医学教育中，这一原则强调在医疗行为中，应始终将人的尊严、权利和利益放在首位，尊重人的自主性，关心患者的情感与体验，避免技术成为加深教育不平等的工具。在AI机器人应用于医学教育中，人本性原则确保技术的应用不会侵犯学生的权利，不会偏离教育的根本目的，即服务于人的成长和福祉。AI技术在医疗领域的应用，应始终坚持以人本性原则为指导，将患者的需求、权益和福祉放在首位。
面对“交往异化”的伦理难题，探索将AI机器人与传统人际交往方式相结合的模式，如利用AI机器人辅助医患沟通、模拟临床场景等，确保患者在充分了解医疗程序的风险、收益和替代方案后，自主决定是否接受治疗，包括提供清晰、易懂的信息，并给予足够的时间让患者考虑。处理好工具理性和价值理性的关系，人工智能要与人形成优势互补，人与AI的完美配合才是最合理的应用方式。人工智能要有人文的温度，人工智能所应用的领域都应彰显善的理念，遵循人伦道德规范，不损害人的价值。人与机器的关系实际上仍然是人与人之间的关系，防范和杜绝人机关系的主客倒置，就要以“人是目的”为导向构建“人与机器和谐共生”的人机关系
［18］。推动医生与AI机器人的协作与融合，通过推动医生与AI技术的协作与融合，实现医疗资源的优化配置和医疗效率的提升，为患者提供更加全面和个性化的医疗服务。
5 结语
医学生教育中AI机器人的应用与发展为医疗行业带来了巨大的希望和机遇，但也引发了一系列伦理问题和挑战。AI越来越多地用于改善患者治疗路径和手术结果、医疗决策，目前为保障患者权益并实现社会伦理价值，中国相关法律法规和监管体系有待完善，应特别关注保护隐私权、厘清责任界定和分配、保障算法透明与公正，并深入了解公众认知和态度。政府和社会各界迫切需要通过加强顶层设计、重视公众反馈、健全政策法规、强化跨学科合作，从法律框架、政策制定、技术研发和科学研究等方面构建一个全方位、多层次的伦理治理体系。只有这样，在AI技术的浪潮中才能确保医学发展能够坚持以人为本，真正做到技术与伦理的和谐共生。
京公网安备11010202008535号
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