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亲爱的各位鼎石人，&苍产蝉辫;

你有多久没有了解对于人工智能的新知识了？如果我们不能每周关注这个领域，就会跟不上其发展。虽然这可能让人感到应接不暇，但我一直在用一个简化的认知过程，快速浏览这个领域里的新发展，看看有没有可能改变我的看法的信息，或是原本让人不安但逐渐可被接受的想法（毕竟，这就是学习的本质！）。上周，我听说了一项恰好让人产生这种“啊，这是一项新发现！”反应的研究。这项研究改变了自两年前生成式人工智能广泛应用以来我们所认为的一些既定事实。（见此链接（英文））。&苍产蝉辫;

在过去几年里，围绕人工智能大语言模型的传统观点认为，大多数白领行业（如法律、金融、医疗等知识密集型行业）不会被人工智能取代，但使用人工智能的专业人士将比不使用的更具优势。正如许多专业人士所说：“人工智能不会取代律师，但善用人工智能的律师将取代不善用人工智能的律师。”&苍产蝉辫;

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然而，美国医学界最近的一项新研究推翻了我们长久以来的这一假设。这项规模虽小但极具开创性的研究表明，在诊断复杂病症时，人工智能不仅比医生独立诊断更有效（这对关注这一领域的人来说并不意外），更令人震惊的是，让人工智能自行诊断，竟然比医生使用人工智能辅助进行诊断的效果更好，而且优势显着。&苍产蝉辫;

这是医学领域首次提出这一发现的研究，其中至少有一位作者认为，这一结论同样适用于其他领域。研究表明，人类（和人类辅助）诊断的效率受到偏见的影响。医生们往往会过分重视大模型提供的与自己直觉相符的证据，同时迅速否定与自己直觉不符的证据。&苍产蝉辫;

研究人员发现，医生们多年来在解剖学、生理学、药理学等领域积累的认知经验反而成为了提高诊断效率的障碍。在我收听的一期讨论这项研究的播客中，当主持人询问这对想从医的人意味着什么时，研究人员犹豫之后表达了深深的不确定。作者承认，医学界正在努力适应这项研究的影响，以及医生们想到自身认知能力可能价值有限而产生的失落感。&苍产蝉辫;

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研究人员也承认，外科医生、技术人员、手术和护理人员（至少在可预见的未来内）仍然必不可少，但他也认同，传统医学院所重视的技能（比如记忆力）在实际行医中的重要性将逐渐降低。&苍产蝉辫;

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他表示，归根结底，自己的首要任务是确保患者能获得最佳的医疗服务，因此即使这意味着未来几年他的工作会发生重大变化，他也愿意接受这可能带给自己的失落感。&苍产蝉辫;

对于我们教育工作者来说，这也是一个非常振奋的机会。我们致力于确保学生获得最好的教育，那么我们的工作将发生怎样的变化？我们必须以高度的紧迫感来思考这个问题。我很高兴地说，在鼎石，我们正积极应对这一挑战。&苍产蝉辫;

你对医学领域感兴趣吗？欢迎参加我们下周一的教育沙龙，参与一场对于基因与遗传学的精彩讨论！?&苍产蝉辫;

祝大家周末愉快！&苍产蝉辫;

致以温暖的问候，&苍产蝉辫;

孟思渊&苍产蝉辫;