ChatGPT能看病了？

在国外，一个叫Alex的男孩被不知名的疾病折磨3年。期间家人带他求医问诊无数，但都是头疼医头脚疼医脚，始终未能找到真正的病因。

直到有一天，男孩的母亲试着在网上寻求ChatGPT的帮助，她把孩子的相关症状罗列出来，后者给出了一个此前她从未见过的答案——脊髓栓系综合征。

过后，母亲带着孩子和ChatGPT给出的答案再次找到了医生。这次的医生在看过结果并再次给男孩进行检查后，也确认男孩患有该病。

而此时，男孩先后看过的医生已经有18位了，都没有诊断出这种稀有的疾病。

这件事一出来，便引起了网民的热烈讨论。

有其他人有分享了自己的亲身经历，或是给人看病，或者是给宠物狗问诊，ChatGPT都能给出令人满意的答案。

就连马里兰大学医学院的研究人员，也曾以研究的形式问诊ChatGPT。研究人员问了它二十多个关于乳腺癌以及筛查等相关问题，它的回答经过专业人员的评估后，发现其中88％的内容都是恰当的。

甚至于ChatGPT的升级版GPT-4，据说此前在试验中，还通过了美国职业医师考试。

从这些情况来看，似乎ChatGPT坐堂问诊已指日可待。不过也有些人对它的表现持有怀疑态度甚至不屑一顾：只要吸取的信息和知识够多，完全能做到瞎猫撞上死耗子。

ChatGPT会看病的原理是什么？

以Alex的情况为例，他患有的脊髓栓系综合征属于罕见病，成年人少见通常以儿童为主，患病率在0.005%到0.025%之间。

由于发病率低，从医生的角度看，通常不会把一个患儿跟这种病联系在一起。最为关键的是，现代医学体系是以专科专攻为主，不同科室的医生都有各自的主攻方向，不存在全科医生的情况。

如此一来，面对那些较为罕见的疾病，医生一时判断不出来就很正常。而人类的短板，恰恰是ChatGPT的长处。因为从理论上说，它可以做到无限量汲取人类现有的任何知识。而它之所以能诊断出病因，正是建立在了解的基础上。

听上去很高大上，但实际上原理并不复杂。Chat是聊天的意思，GPT则是Generative Pretrained Transformation Model的缩写，汉语的意思就是可生成型预训练变换模型。

依照基础原理，只要将各类知识与其通联起来，再通过不断地语言学习和语法的训练，它最终就能对人类的文本信息生成理解。说白了，ChatGPT现有的知识储备量以及理解能力，全都看人类给它的知识有多少。

至于看病和问诊，实质上就是把它知道的答案呈现了出来。所以，这就跟人们在互联网搜索各种知识点是类似的。

不同的是，传统互联网只会呈现出一个答案，不能汇总也做不到融汇贯通，一切要搜索人自己去查找和理解。

而ChatGPT借助于训练出来的理解能力，不但能将相关答案呈现出来，还能做到以它自己的理解来输出全新的内容。

相比于传统的互联网搜索，这肯定算是进步了太多。但是，由于ChatGPT的所谓理解能力还相当原始，有时候它所呈现出来的答案也可能是错误的。

除此之外，它目前还做不到脱离人类现有的信息，去主动思考和生成新的内容。说白了，它所有的知识输出，都建立在人类现有的基础之上。

你问它一个关于外星人的问题，它绝对回答不出来什么新鲜的颠覆人类认知的内容。

一切取决于现阶段人类的内容“投喂”

吕海龙是精神卫生科的医生，今年初的时候，他和浙江大学一附院的团队成员做了一个实验。研究人员让ChatGPT参加了一场中国执业医师的考试。

参与实验的ChatGPT，其所掌握的数据信息，是2021年之前训练得出来的，相关考题则是2020年执业医师考试的试题。

综合来看，一张满分100分的试卷，ChatGPT的成绩只有57分，连及格线都没有达到。

从具体的类型来看，很多基础性的医学类知识，ChatGPT都回答错了，吕海龙和团队成员猜测，最大的原因可能是此前它从网上获取的信息就是错误的。

对比之下，一些需要逻辑思考的实践题，它回答的还算不错，但这类问题在实验中，给ChatGPT设置的前提条件也很充足。

一旦某些问题设置的信息有缺失，它要么回答不上来，要么就是给出答非所问的答案。所以这也能看出来，在逻辑思考上，ChatGPT基本上还不会思考，跟不会像人类一样去运用猜测和联想。

说白了，现阶段的ChatGPT就像一个刚上学的儿童一样，完全依赖人类的信息投喂，给它提供什么内容，经过对话训练后它就输出什么内容。

不过，虽然完全依赖人类的投喂，它的信息整合和加工能力还是具备的。这样一来实际上就产生了另一个问题，即它做不到像人类一样去甄别信息的来源，更做不到去分辨信息的真伪与好坏。

在此前国外的相关训练中，一旦研究人员给它提供有争议性的甚至错误的信息，ChatGPT整合输出的内容就完全是胡言乱语。

尤其是给它提供一些明显错误其误导性的信息后，它能很快整合生成一篇新的内容，从人类的角度去判断，新输出的内容看起来真实可靠，可实际上是彻头彻尾的假信息。

难怪一些互联网公司的高管们对ChatGPT将来的运用持悲观态度，因为利用它将能传播大量错误的信息。

马里兰大学医学院在此前的研究中也发现了这一点，ChatGPT会编造一些完全不存在的期刊文章，还会伪造所谓的第三方权威机构来支持某种观点。

这些内容，有时候非专业人员根本分辨不出来，即便是一些专业人士，也需要经过仔细的甄别才能发现问题。

研究人员猜测，ChatGPT并没有故意造假的企图，它只是依据自身的文本内容储存，再根据与人类的对话训练，进而会依照自身的逻辑判断来整合和输出信息。

换句话说，它没有人类的意识思维，只是在简单模仿和套用人类输出内容的格式模块。

如此一来，即便有时候ChatGPT给出的答案建议是正确的，但不能保证它给出的所有答案都是正确的。

所以在医学领域，国外的一些研究人员不建议患者通过ChatGPT问诊，而应该去看医生。

这就又回到原来的问题了。

现阶段ChatGPT能胜任医生的职务吗？

吕海龙和团队在实验后，基于ChatGPT的实际表现，他认为在未来的医学领域，类似ChatGPT这样的AI产品，应该变成一个庞大的知识库。

在基础类的医学知识上，如果能做到百分百的正确，就能成为医生很好的助手，可以随时随地辅助医生提供大量正确的建议。吕海龙还希望，未来的发展中它的答案还应该明确标定出处，比如是某本书籍，或者是互联网等。

当然，也有医生认为，ChatGPT光做一个知识储备库太过于浪费，凭借其越发强大的整合能力，未来的临床医生，其实也可以将大量的临床经验传授给AI产品，这样和它自身储备的大量知识相结合，给人看病就不再是梦想了。

有医学领域的专家认为，未来的ChatGPT最好能用声音和人类交流，通过不断向患者提问来积累临床经验，这样或许能做出新的医学判断，给出新的经验来。

但这一切都基于未来的发展，目前ChatGPT还达不到这样的水准。相关产品的记忆、计算、逻辑判断以及推理等可能与人脑持平甚至超过了人类，但是智能的起点，也就是自我认知的能力，目前的AI产品没有，而且也模拟不出来。

所以就现在的情况来看，ChatGPT还做不到独立给人看病，它最多只能作为辅助，成为医生在临床上的一个智能助手。

至于文章开头的案例，那不过是它基于海量的储备知识，正好给出了一个准确的判断。但是个案不能代表全部，尤其在医学领域，个案更不能代表普遍的临床实践。

当然在医学领域之外，也有诸如教育、新闻等行业，试图训练和利用ChatGPT做出某种突破性的改变。不过整体看来，目前都还位于起始点，颠覆性的突破还没有出现。

结语：人类跟得上ChatGPT的变化吗

前一段时间，据说一家美国的媒体，曾利用ChatGPT代替人工报道体育方面的消息，然而在用过一段时间后，它写出来的新闻要么错误百出，要么不知所云，文笔和人的文笔比起来更是味同嚼蜡。最后不得已只能将该项目关停。

这就是将ChatGPT投入到实际产业中一次失败的尝试。

诚然，ChatGPT的优势肉眼可见，但是它的短板也相当突出。归根结底，没有判断能力就不存在认知能力，既然没有认知，它所有的知识储备就都是“死”的，无法真正像人类这样将其串联起来。

至于这种关键的改变何时会发生，目前人类自己也不知道。就像宗教传说中那样，亚当和夏娃，最早也是吃了禁果之后，才产生了自由意志和自我意识。

同样，目前ChatGPT这样的AI产品，它们缺少的就是那颗最关键的禁果。现有的人类科技水平，同样不清楚这样的变化将会带来什么。

现在对于ChatGPT的研究，都是建立在它还没有自我认知的基础上的。大量的实验以及相关的训练，都是想把它变成全知全能的人类助手。

可从本质上来看，这里面可能存在一个悖论，假如未来的AI产品真做到了全知全能，你觉得它不会演化出自我认知吗？

如果脑洞开的再大一点，现今ChatGPT这样的初级产品，又何尝不是在人类的调教下，一步步的演化呢？人类又如何能分辨出来，它不是对自我的认知进行了掩藏和修饰呢？

既然要赋予其智能，既然想创造出新的智能，这些情况就不可能不会出现，一切只不过是时间问题罢了。

当然，现在还没有到达那种地步，ChatGPT还是既聪明又蠢萌的聊天工具。未来它在变，人类也跟着改变认知才行。

参考资料：

《ChatGPT能看病吗？医生出了一百道单选题，它没及格》 澎湃新闻 2023年2月22日
《是“公平台”还是“狗屁通”？ChatGPT真的“无所不知”吗？》 大象新闻 2023年2月10日
《国产医疗版"ChatGPT"来了，能给我们看病吗？》 南方日报 2023年2月10日