人工智慧（AI）在醫療領域的應用日益廣泛，大型語言模型（LLM）在健康資訊傳播中扮演的角色也越來越重要。然而，一個關鍵問題浮出水面：

醫療AI會說謊嗎？它們是否會傳播不準確或誤導性的健康資訊？一項大型研究針對此問題進行了深入探討，試圖揭示LLM在處理健康資訊誤導方面的表現。

LLM在健康資訊誤導方面的表現

這項研究評估了多個LLM在面對健康相關問題時的反應，特別關注它們是否會產生或傳播錯誤資訊。研究人員設計了一系列測試，涵蓋常見的健康問題、疾病症狀、治療方法等，並將這些問題輸入不同的LLM，觀察它們的回應。

初步結果顯示，部分LLM在某些情況下確實會產生不準確的資訊。例如，當被問及某種未經證實的替代療法時，一些LLM可能會提供含糊不清或過於樂觀的描述，而沒有明確指出其缺乏科學依據。此外，某些LLM在處理複雜的醫學術語時，可能會出現理解偏差，導致資訊傳播上的錯誤。

數據與事實：潛在的風險

研究人員進一步分析了LLM產生錯誤資訊的模式，發現以下幾個潛在的風險：

過度自信：

LLM有時會對自己提供的資訊表現出過度自信，即使這些資訊並未經過充分驗證。這種情況可能會誤導使用者，讓他們誤以為這些資訊是可靠的。

缺乏批判性思維：

LLM在處理健康資訊時，往往缺乏批判性思維能力。它們可能會直接引用網路上的資訊，而沒有對這些資訊的來源和可靠性進行評估。

演算法偏差：

LLM的訓練數據可能存在偏差，導致它們在某些特定健康問題上產生不準確的資訊。例如，如果訓練數據中缺乏關於特定族群或性別的健康資訊，LLM可能會在處理相關問題時出現偏差。

多樣化的觀點與挑戰

然而，研究也強調，並非所有LLM都會產生錯誤資訊。一些經過特別訓練的醫療AI模型，例如專門用於診斷或治療建議的AI系統，通常會更加謹慎和準確。這些模型通常會引用可靠的醫學文獻，並在提供建議時強調其局限性。

此外，研究人員也指出，評估LLM在健康資訊方面的表現是一個複雜的挑戰。不同的評估方法可能會產生不同的結果，而且很難完全模擬真實世界的使用情境。

整體性總結與研判

總體而言，這項研究表明，醫療AI在處理健康資訊方面存在潛在的風險。雖然LLM可以提供快速便捷的資訊，但它們也可能產生不準確或誤導性的內容。因此，在使用醫療AI提供的資訊時，使用者應保持警惕，並始終以專業醫療人員的建議為準。

未來，需要進一步研究如何提高LLM在健康資訊方面的準確性和可靠性。這包括改進訓練數據的質量、開發更有效的評估方法，以及加強對LLM的監管。只有這樣，才能確保醫療AI在改善人類健康方面發揮積極作用，而不是成為健康資訊誤導的來源。同時，醫療專業人員也需要學習如何有效地利用AI工具，並在必要時進行干預，以確保患者獲得最佳的醫療照護。

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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: February 9, 2026