生成式 AI 在健康資訊旅程中的機會與風險
arXiv - Computers and SocietyMatthew R. DeVerna, Harry Yaojun Yan, Kai-Cheng Yang, Filippo Menczer
探討生成式 AI 在健康資訊旅程中的機會與風險，並提出四階段分析框架。
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AI 重點 1
四階段框架是評估 AI 風險的關鍵工具，能幫助決策者預見並緩解潛在危害。
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它提供系統化的視角，辨識資訊傳遞、內容生成、決策支持與實際照護四個階段中可能出現的錯誤或偏差，從而針對性地設計監管與介入措施。
AI 重點 2
AI 生成的健康資訊若缺乏透明度，使用者將失去追溯與救濟權，影響信任與安全。
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透明度是責任與信任的基石；若決策過程不公開，患者無法挑戰或修正錯誤，最終可能導致錯誤治療或資訊誤導。
AI 重點 3
教育者需將批判性思維與數位素養納入課程，培養能辨別 AI 生成內容真偽的健康資訊使用者。
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批判性素養使學習者能夠評估來源、檢視證據並辨識偏見，降低錯誤資訊的擴散，提升個人與社群的健康決策品質。
核心研究發現
- 1
AI 可提升健康資訊的可及性、理解度與照護連續性，促進患者主動參與與決策，並減少醫療誤差。
- 2
AI 亦可能產生不準確或具操縱性的內容，使用者難以辨別真偽。
- 3
AI 驅動的自動決策缺乏透明度與救濟機制，可能對照護產生不利影響。
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作者提出四階段框架，協助評估從資訊環境到正式醫療的機會與風險。
對教育工作者的啟發
教育者可將此四階段框架納入健康資訊素養課程，設計模擬情境讓學生評估 AI 生成內容的可信度與透明度；同時開發指引，協助醫療機構建立 AI 決策的可追溯性與救濟機制，提升患者安全與信任。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Opportunities and Risks of Generative AI through the Health Information Journey
- 作者：
- Matthew R. DeVerna, Harry Yaojun Yan, Kai-Cheng Yang, Filippo Menczer
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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