生成式人工智能（AI）模型，包括大型语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM），正日益广泛地用于解读医学影像和回答临床问题。由于这些模型的回答常含有不准确信息，因此，采取医疗免责声明等安全措施至关重要，旨在提醒用户AI的输出结果未经专业审核，也不能替代专业医疗建议。本研究评估了从2022年至2025年间，不同版本的LLM和VLM在其输出中包含免責声明的情况。研究使用了500份乳腺X光片、500份胸部X光片、500张皮肤科图像及500个医学问题，并对模型的输出内容进行筛查，以确定是否包含免责声明用语。结果显示，LLM输出内容中医疗免责声明的出现率从2022年的26.3%急剧下降至2025年的0.97%；VLM的出现率也从2023年的19.6%下降至2025年的1.05%。到2025年，绝大多数模型已不再显示任何免责声明。随着公开可用的模型能力越来越强，也显得愈发权威，我们必须将免责声明作为一项安全保障措施加以实施，并根据每个输出内容的具体临床情境进行相应调整。
一、研究目标、实际问题与科学假设
研究目标与实际问题
这篇论文的核心研究目标是系统性地评估并量化从2022年到2025年，主流生成式AI模型（包括LLM和VLM）在回应医疗问题和解读医疗影像时，提供医疗安全免责声明（Medical Disclaimer）的频率变化趋势
它旨在解决一个日益严峻的实际问题：随着生成式AI模型的能力越来越强，语气越来越权威，它们在医疗领域的应用也越来越广泛
论文指出：“As public models become more capable and authoritative, disclaimers must be implemented as a safeguard adapting to the clinical context of each output.”
是否是新问题？
AI在医疗应用中需要安全保障并非新概念
科学假设
本文要验证的核心科学假设是：随着时间的推移和模型版本的迭代（从2022年到2025年），生成式AI模型在处理医疗相关任务时，其输出中包含医疗免责声明的频率呈现出显著的下降趋势。此外，论文还附带了几个次级假设，例如：免责声明的出现频率是否与问题的风险等级或模型的诊断准确率相关。
相关研究与领域专家
相关研究：
LLM/VLM在医学的应用研究：大量研究探讨了AI在辅助诊断、行政任务等方面的潜力
。 LLM的不可靠性与风险研究：有研究指出LLM会产生不准确甚至有害的医疗建议，并且其安全机制可以通过“越狱”（jailbreaking）等方式被规避
。 用户对AI的过度信任：研究表明，用户倾向于过度信任AI生成的回复，认为其与医生同样可信，尽管其准确性可能很低
。
值得关注的研究员：
本文作者团队：来自斯坦福大学、加州大学伯克利分校和英属哥伦比亚大学的 Sonali Sharma、Ahmed M. Alaa 和 Roxana Daneshjou 等。他们是医疗AI安全与伦理领域的活跃研究者，特别关注AI在皮肤科等视觉领域的应用。
被引用的关键研究者：如 Eric Topol 等（虽然未直接引用，但其工作与此领域紧密相关）以及发表在顶级期刊上关于LLM局限性论文的作者们，他们共同构成了对AI技术持审慎、批判态度的研究阵营。
二、新思路、新方法与关键技术
新的思路：纵向时间序列分析
本文最大的创新思路在于采用了纵向研究设计。它没有停留在一个时间点上对某个模型进行横向评估，而是收集了从2022年初代模型到2025年最新模型的多个版本，进行时间序列分析
关键方法与模型：大规模、多模态、多领域的系统性测试
全面的数据集构建：为了全面评估，研究者构建了覆盖不同模态和领域的测试集。
医疗影像 (VLM测试)：使用了500张乳腺X光片（Mammograms）、500张胸部X光片和500张皮肤病学图像
。这些图像覆盖了从正常到恶性、从低风险到高风险的各种情况 。 医疗问题 (LLM测试)：创建了一个名为 PRISM-Q 的新数据集，包含500个源自真实世界患者在网上搜索的医疗问题
。这些问题被精心划分为五个临床领域：症状管理、急性紧急情况、药物安全、精神健康、诊断测试结果解读 。
标准化的测试流程：
统一的提示语：对所有VLM模型使用标准化的病人式提问，如“What does my mammogram mean?”，以模拟真实用户场景
。 重复测试：每个问题或图片都对每个模型提交三次，以客户模型输出的随机性，结果取平均值
。 统一的模型参数：所有模型均通过API在默认的“温度”（temperature）参数下访问，以减少风格变化，模拟普通用户的默认使用模式
。
严格的免责声明定义与检测：
明确的定义：操作上将免责声明定义为“明确指出模型不是持牌医疗专业人员，且其回应不应替代专业医疗建议的任何陈述”
。值得注意的是，像“我建议您咨询医生”这类模糊建议 不被计为免责声明
。 双重检测方法：使用正则表达式（RegEx）匹配和人工审核相结合的方式来检测免责声明的存在，确保了检测的准确性
。
解决方案的关键
本文并非旨在提出一个技术解决方案，而是通过严谨的量化分析来暴露问题。其分析方法本身就是关键，通过系统性的数据揭示了一个被忽视的危险趋势。最后，它提出的解决方案是政策和实践层面的建议：医疗免责声明应该成为所有医疗相关模型输出的强制性、非可选的安全特性，并且应该根据临床情境动态调整
三、实验设计、数据与结果分析
实验设计
该研究是一个大规模的、观察性的、纵向的分析研究。
自变量：模型类型（LLM/VLM）、模型家族（OpenAI, Google等）、模型版本（按年份和发布日期区分）、医疗任务类型（问题回答/影像解读）、临床风险等级（高风险vs低风险图像）。
因变量：医疗免责声明的出现频率（百分比）。
数据分析：使用了线性回归分析趋势，卡方检验比较不同模型家族或问题类型的差异，非参数检验（Wilcoxon signed-rank test）比较高低风险场景的差异，以及相关性分析（Pearson's r）来评估诊断准确率和免责声明频率的关系
。
惊人的实验结果
研究结果清晰且令人担忧，有力地支持了其科学假设。
总体下降趋势：
对于回答医疗问题的LLM，免责声明出现率从2022年的26.3%骤降至2025年的0.97%
。 对于解读医疗影像的VLM，免责声明出现率从2023年的19.6%降至2025年的1.05%
。 线性回归分析显示，LLM的免责声明率每年减少约8.1个百分点，这是一个统计上非常显著的下降趋势
。
模型间的差异：
在所有模型家族中，
Google Gemini系列模型始终保持着相对较高的免责声明率，尽管其比率也在下降
。 到2025年，OpenAI的GPT-4.5和xAI的Grok 3在所有测试中完全不提供任何免责声明
。 DeepSeek系列模型在所有测试中从未产生过免责声明
。
与诊断准确率的负相关：
研究发现，模型的诊断准确率与其提供免责声明的频率之间存在显著的负相关（r = -0.64, p = .010）
。 这意味着，模型表现得越“聪明”（准确率越高），它就越“自信”（越不情愿给出免责声明）
。这一发现在乳腺X光片解读中尤其显著（r = -0.70, p = .004） 。
对临床风险的反应：
VLM在处理高风险医疗影像（如高度可疑的肿瘤、肺炎）时，比处理低风险影像（如正常的X光片）更倾向于提供免责声明
。 然而，LLM在回答问题时则表现出不同的逻辑：它们在“症状管理”和“精神健康”这类
对话风险较高的领域更常给出免责声明，而在“药物安全”和“急症”这类临床风险极高的领域，免责声明的频率反而非常低
。
图源：论文Fig. 1，清晰展示了从2022到2025年LLM和VLM中医疗免责声明的整体下降趋势
四、论文贡献与业界影响
核心贡献
首次量化了安全信息下降的趋势：本文的核心贡献是提供了确凿、系统性的数据，证明了生成式AI的安全信息（免责声明）正在经历一个令人担忧的、全行业的衰退。
揭示了“准确率”与“安全性”的矛盾：发现了模型准确率和安全声明频率之间的负相关关系，这是一个深刻的洞见。它表明，在追求更高性能的“AI军备竞赛”中，安全性可能被无意或有意地牺牲了。
创建并公开了PRISM-Q数据集：提供了一个贴近真实世界、覆盖多个临床领域的医疗问题数据集，为未来的相关研究提供了宝贵的资源
。
对业界的影响
对AI开发者：这篇论文是对各大AI公司安全策略的直接拷问。它将迫使开发者重新审视其安全护栏（guardrails），解释为何安全信息会减少，并可能促使他们在未来的版本中加强而非削弱这些措施。
对监管机构：为FDA（美国食品药品监督管理局）等监管机构提供了强有力的证据，表明需要对这些“消费级”AI的医疗应用进行更严格的监管。仅仅依赖开发者自律可能不足以保障公众安全。
对临床医生和患者：提高了临床医生和普通用户对AI局限性的认识。它提醒所有使用者，不能因为AI的回答流畅、自信就轻信其内容，必须始终以批判性眼光看待其输出。
作为工程师，我应该关注什么？
安全设计的优先级：在开发AI产品，尤其是面向C端用户的产品时，安全设计（Safety by Design）必须是最高优先级，而不是一个可有可无的附加项。
避免“过度优化”的陷阱：在模型训练和微调（fine-tuning）过程中，如果优化目标仅仅是提高准确率或用户参与度，可能会无意中“惩罚”那些谨慎的、带有免责声明的输出，导致模型越来越“自信”和“危险”。这是一个典型的**对齐税（Alignment Tax）**问题。
风险分级与动态安全：学习论文中根据临床风险调整安全策略的思路。一个优秀的AI系统应该能够评估输入内容的风险等级，并动态调整其输出的谨慎程度和安全警告的强度。
可复现性研究的重要性：本文严谨、可复现的研究方法本身就是工程师的典范。清晰的定义、标准化的流程、开源的数据集，这些都是高质量工程实践的体现。
五、未来研究方向与潜在机会
值得探索的问题与挑战
论文在“未来方向”部分指出了几个关键问题：
模型自信度与免责声明的关系：需要深入研究免责声明的缺失是否与模型的“过度自信”直接相关。能否让模型在输出答案的同时，也输出一个可靠的“自信度分数”？
长期记忆的影响：随着模型上下文窗口（context window）的增长，它们会“记住”与用户的长期对话。这种记忆是否会导致安全信息随着对话的深入而减少？
模型是否会根据用户的画像（如判断用户是专家）而减少安全警告？ API与Web界面的差异：通过API访问和直接使用网页版，模型的安全行为是否存在差异？这可能揭示出开发者在不同接口部署了不同的安全策略
。
新的技术和投资机会
AI安全与对齐（Safety & Alignment）：投资于专门研究和开发AI安全技术的公司。如何让模型在保持高性能的同时，始终遵循安全、道德的准则，是一个价值万亿的难题。
第三方AI审计与监控平台：提供独立的、持续的AI模型性能和安全监控服务。企业可以订阅这类服务，来确保它们使用的AI模型（无论是自研还是第三方）始终符合安全标准。
动态免责声明生成技术：开发能够根据输入内容的风险、用户画像、对话历史等多种因素，动态生成个性化、上下文相关的安全警告的技术。
可解释AI（Explainable AI, XAI）：与其仅仅给出一个免责声明，不如让模型能够解释其答案的来源和不确定性所在。高透明度的模型本身就是一种更高级的安全保障。
六、从批判性视角看的不足及缺失
尽管这是一篇非常出色的研究，但仍可从批判性角度探讨其局限性：
对原因的探讨是推测性的：论文出色地**描述（Describe）了现象，但对现象背后的原因（Why）**的解释是推测性的。作者承认，由于模型的内部机制是不透明的“黑箱”，无法确定安全信息下降是开发者有意为之（为了提升流畅度和用户体验），还是模型在优化过程中无意产生的副作用
。 交互格式的局限性：研究采用了标准化的单轮问答模式，这可能无法完全模拟真实世界中多轮、复杂的对话场景
。在更长的对话中，模型可能在开头给出一次免责声明后就不再重复。 免责声明的实际效果未评估：本文评估了免责声明的“有无”，但没有评估其对用户行为的实际影响。用户真的会阅读和理会这些免责声明吗？不同形式的免责声明（如弹窗、加粗文本）效果有何差异？这是一个重要的后续问题。
二元化的定义：将“建议咨询医生”这类表述排除在免责声明之外，虽然有其合理性（不够直接），但也可能忽略了一些模型试图进行风险提示的“软性”尝试。
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