徐 飛 張 榮

自1956年美國達特茅斯會議首倡“人工智能”術(shù)語后，一門融神經(jīng)科學、計算機、信息論、系統(tǒng)論、控制論、邏輯學、計算語言學等多學科，不斷涌現(xiàn)新思想、新觀念、新理論和新技術(shù)的新興前沿學科——人工智能(artificial intelligence，AI)逐漸興起[1-4]。從應(yīng)用的角度看，AI是模擬、延伸和擴展人類智能的一種高新科技；在醫(yī)學領(lǐng)域，AI的技術(shù)正陸續(xù)在智能診斷、醫(yī)學影像、數(shù)據(jù)挖掘、藥物研發(fā)以及健康管理等多個方面被廣泛應(yīng)用，給醫(yī)生和患者帶來效率和便利，但同時仍然有很多問題有待解決，其中最為突出的還是AI與人類智慧的差別，以及由這種差別導致的種種理論和實踐難題。因此，對醫(yī)學AI在哲學層面的再思考或有助于從源頭厘清思路再謀突破。

1 體能、技能與智能：醫(yī)學AI中智能技術(shù)的由來

1.1 體能、技能替代階段的技術(shù)

進入21世紀，高新科技突飛猛進，基于不同的知識背景和研究視角，人們對技術(shù)的本質(zhì)理解也不盡相同。從歷史上看，技術(shù)的發(fā)展歷程大致可分為三個階段：工業(yè)化時代以前的早期技術(shù)、17世紀～19世紀的近代技術(shù)以及20世紀至今的現(xiàn)代技術(shù)[5]。在技術(shù)發(fā)展的最初時期，人們通過技術(shù)將自然物改造為各類工具，工具的運用使人類肢體能力得以增強，勞動生產(chǎn)率因此得到提高，文明由此而不斷進步。技術(shù)的運用在很大程度上拓展了人類的體能與技能。早期階段的技術(shù)發(fā)展具有偶發(fā)性，常常和個體經(jīng)驗相關(guān)聯(lián)?？赡芫瓦B工匠們也沒有意識到，他們引入的改進措施對人類文明將具有深遠的意義。為了滿足眼前的需要，他們往往在無意中就促進了技術(shù)的進步[6]22。

17世紀～19世紀的近代技術(shù)階段，隨著科技的不斷進步，早期經(jīng)驗技能性的技術(shù)逐步被工業(yè)化大生產(chǎn)的技術(shù)發(fā)明所取代，隨著機器被引入工廠并逐漸占據(jù)主導地位，早期的工匠也被既有科學知識又有豐富專業(yè)技能的工程師所代替，人力、畜力工作向機器生產(chǎn)轉(zhuǎn)變。技術(shù)開始脫離技術(shù)主體，工匠的技能開始轉(zhuǎn)化為制造、掌握與運用機器和設(shè)備的專業(yè)化能力。此時，人們更多是將技術(shù)和工具、機器及設(shè)備相關(guān)聯(lián)。因此，對近代技術(shù)的定義更強調(diào)機器、設(shè)備等工具手段，具有明顯的工具性特點。技術(shù)也從體能替代邁向了技能替代的新階段。德國技術(shù)哲學家卡普(Ernst Kapp，1808年～1896年)提出的“器官投影說”則把工具、機器繼續(xù)看作是人類器官的延伸，認為無論是簡單工具還是復雜機器，人類發(fā)明的技術(shù)其實都是人體器官對外界的投影，是人類創(chuàng)造力的物質(zhì)體現(xiàn)，技術(shù)是知識、文化和道德的進步以及人類“自我拯救”的方法。由此可見，這一思想依然是從體能和技能替代層面看待技術(shù)。

進入20世紀，科學的技術(shù)化與技術(shù)的科學化成為新世紀技術(shù)發(fā)展的重要特征。技術(shù)哲學家們對技術(shù)的定義開始重視其知識與理論方面的內(nèi)涵。加拿大技術(shù)哲學家邦格(Mario Bunge,1920年～)認為，技術(shù)是科學的應(yīng)用，是知識體系。1977年在《技術(shù)的豐富哲理》中，又將技術(shù)定義為“按照某種有價值的實踐目的用來控制、改造和產(chǎn)生自然的事物、社會的事物和過程，并受科學方法制約的知識總和”。由此可見，人們對技術(shù)的定義從早期關(guān)注體能技能的替代，開始轉(zhuǎn)向關(guān)注技術(shù)背后的知識，以及與知識相關(guān)的人類智能替代。

1.2 智能替代階段：醫(yī)學AI中的智能技術(shù)

和技術(shù)的理論研究同步發(fā)展甚至是領(lǐng)先于理論的是人類的技術(shù)實踐，繼原子能技術(shù)、空間技術(shù)的突破之后，AI技術(shù)登上了歷史舞臺，有學者甚至認為這項技術(shù)將開啟一場新的工業(yè)革命，因為之前的工業(yè)革命主要還是圍繞實現(xiàn)人類體能技能的代替與增強，AI則開始對人類的智能加以延伸和增強，腦力勞動的自動化必將開創(chuàng)智能替代技術(shù)的新階段[7]。

由于智能增強技術(shù)的突破，在醫(yī)學領(lǐng)域，隨著社會巨大的醫(yī)療健康需求以及豐富的醫(yī)療數(shù)據(jù)和技術(shù)積累，醫(yī)學AI很快就成為熱門中的熱門，醫(yī)學影像、診斷輔助、健康管理、疾病預(yù)測等領(lǐng)域?qū)I技術(shù)的應(yīng)用不斷得以發(fā)展。醫(yī)學AI也成為AI發(fā)展的重要分支。

為了解當前醫(yī)學AI的基本狀況，不妨從基于專家系統(tǒng)的智能診斷、基于機器學習的智能影像以及基于智能機器人的智慧醫(yī)療這三個方面以管窺豹[8]。

所謂醫(yī)學專家系統(tǒng)(medical expert system，MES)是在收集大量醫(yī)學專家知識和經(jīng)驗數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，運用AI技術(shù)，通過智能推理程序的復雜運算，模擬人類醫(yī)學專家的工作過程，對疾病進行診療，以解決此前需要專家分析決策的復雜醫(yī)學難題。簡言之，MES是知識數(shù)據(jù)庫和專家思維仿真相結(jié)合的計算機系統(tǒng)。世界上首個運用人類專家知識與邏輯推理運算來解決科學問題的專家系統(tǒng)是20世紀 60年代出現(xiàn)的DENDRAL計算機程序，該程序曾幫助化學家根據(jù)物質(zhì)光譜推算未知的有機分子結(jié)構(gòu)[9]。此后不久，MYCIN醫(yī)學專家性系統(tǒng)研制成功。20世紀80年代出現(xiàn)大量的綜合的MES，這些專家系統(tǒng)促進了醫(yī)學科學的發(fā)展，成為AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用探索的先驅(qū)和代表。

由上可見，除數(shù)據(jù)庫之外，機器學習是實現(xiàn)醫(yī)學AI的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，如何通過對人類思維過程的模仿，讓機器實現(xiàn)自主學習，并作出判斷與決策就成為醫(yī)學AI的主攻方向之一。

在醫(yī)學領(lǐng)域，AI與醫(yī)學影像的結(jié)合起步很早，但由于醫(yī)學影像系統(tǒng)成像模糊、人體組織結(jié)構(gòu)或功能的復雜以及傳統(tǒng)算法的局限，AI應(yīng)用一直進展緩慢。直到1982年，美國放射學會和電氣制造商協(xié)會共同協(xié)作推進醫(yī)學影像設(shè)備間的通信交流規(guī)范并于1993年發(fā)布了醫(yī)學影像信息的傳輸協(xié)議，才為下一步AI技術(shù)的引入開辟了通路。伴隨醫(yī)學影像存儲與傳輸標準發(fā)展的，是深度算法和深度學習技術(shù)的出現(xiàn)，此后，深度機器學習開始進入工業(yè)和醫(yī)療領(lǐng)域。2014年，國際著名的醫(yī)學影像公司Enlitic開發(fā)出從X光照片和CT掃描圖像識別惡性腫瘤的軟件；2015年，美國西奈山醫(yī)院使用AI技術(shù)分析該院70萬名患者的病歷數(shù)據(jù)，效果令人滿意；2017年，美國食品藥品監(jiān)督管理局審批了首款A(yù)I心臟磁共振成像分析軟件Cardio DL，2018年，又批準了全球第一款用于臨床醫(yī)療的自主AI診療設(shè)備，該機器無需專業(yè)醫(yī)生參與，即可查看視網(wǎng)膜照片并診斷識別糖尿病的視網(wǎng)膜病變。

實際上，智能機器人在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可以回溯到20世紀80年代。1985年，美國加州放射醫(yī)學中心成功研制能協(xié)助外科醫(yī)生自主定位完成腦組織活檢的手術(shù)機器人。同年，美國TRC公司研制出世界首個服務(wù)機器人“護士助手”。1987年，英國研制推出用于康復治療的機器人。1992年，美國IBM公司和加利福尼亞大學聯(lián)合推出可以協(xié)助完成人工關(guān)節(jié)置換術(shù)的機器人。1994年，首臺商業(yè)化外科手術(shù)機器人在美國出現(xiàn)，并于三年后完成世界首例腹腔鏡下的膽囊切除手術(shù)。1999年，達芬奇外科手術(shù)機器人由美國Intuitive Surgical公司開發(fā)成功，被廣泛應(yīng)用于外科的各大分支領(lǐng)域，成為目前國際上應(yīng)用最為廣泛，技術(shù)相對成熟和完備的外科手術(shù)機器人。2010年，國產(chǎn)首臺外科手術(shù)機器人也由天津大學、南開大學以及天津醫(yī)科大學總醫(yī)院聯(lián)合研制成功。2013年，上海交通大學也成功研制出第一臺智能輪椅機器人。由此可見，由于醫(yī)療領(lǐng)域需求的獨特性，智能機器人正從康復治療到手術(shù)輔助，不斷將技能與智能替代的技術(shù)運用推向深入。

此外，AI在健康和慢性病管理、門診流程、就醫(yī)咨詢引導等方面的應(yīng)用也日益增強。隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G技術(shù)的發(fā)展，AI無疑會在未來的醫(yī)療和健康領(lǐng)域獲得更加廣泛的應(yīng)用，為人類提供更多的幫助，其影響也會越加廣泛深入，甚至促使醫(yī)療模式發(fā)生變革，重塑整個醫(yī)療產(chǎn)業(yè)。然而，所有的科學技術(shù)都是人類智慧的結(jié)晶，醫(yī)學AI也不例外，其在創(chuàng)新突破的同時，也不斷產(chǎn)生此前人們從未遭遇的新問題和新困難，無論是倫理問題、人機交互還是主體責任等，都有必要在新的認識層面上予以檢討和反思[10]。

在技術(shù)發(fā)展的智能替代階段，人們尤其重視人類智能的增強，甚至是局部的替代，而這一階段技術(shù)的應(yīng)用又以醫(yī)療領(lǐng)域更為廣泛、普及和深入。從哲學層面對醫(yī)學AI的發(fā)展走向予以全面反思，不但是醫(yī)學哲學研究的重要課題，也是一線技術(shù)應(yīng)用者和發(fā)明家們時刻需要面對的基本理論問題。

2 醫(yī)學AI未來能夠取代醫(yī)生嗎

如上所述，AI近年來的快速發(fā)展，已經(jīng)成為我們這個時代的戰(zhàn)略性前沿領(lǐng)域和核心技術(shù)標志，陸續(xù)已有18個國家啟動了AI發(fā)展戰(zhàn)略或規(guī)劃。2019年初，Nature旗下的重要醫(yī)學期刊NatureMedicine雜志同期刊登8篇論文，集中討論AI在醫(yī)學領(lǐng)域的應(yīng)用，其中Leanne Williams團隊基于深度機器學習的AI技術(shù)，從大量腦電圖數(shù)據(jù)中研究發(fā)現(xiàn)“機器學習可定義一種全新的精神疾病亞型”[11]。與此類似，遠程醫(yī)療、機器篩查、手術(shù)機器人等對人類智能的替代、工作時長的替代、操作能力的替代以及分析能力的部分替代等實踐證明，醫(yī)學AI正不斷在局部上超越人類。2018 年，在全球首場神經(jīng)影像人機競賽中，由中國國家神經(jīng)疾病AI研究中心研制的醫(yī)學AI機器人，成功擊敗了由全球25 名神經(jīng)系統(tǒng)疾病診斷專家組成的團隊。不斷刷新的技術(shù)奇跡使AI是否可以整體上超越人類這樣一個老話題重新進入專家視野，對這一問題的回答又大致可分為兩個立場。

一種是史蒂芬·霍金(Stephen William Hawking，1942年～2018年)和比爾·蓋茨(Bill Gates，1955年～)等的悲觀立場。2014年，霍金與麻省理工學院三位知名科學家聯(lián)名發(fā)表題為《超越我們對超級智能機器的自滿》的評論文章，表達了對AI的憂慮和關(guān)切，霍金甚至提出，AI的發(fā)展可能將導致人類的滅亡；持類似觀點的還有特斯拉汽車創(chuàng)始人伊隆·馬斯克(Elon Musk,1971年～)，他在2014年8月發(fā)布的一條著名推特也認為“我們需要對AI保持謹慎，它們可能比核武器還要危險”；2015年1月，比爾·蓋茨在社交新聞網(wǎng)站Reddit的“Ask Me Anything”論壇上提出，人類應(yīng)該對AI的崛起保持敬畏。另外一些持樂觀立場的學者們則認為AI前景美好，典型的如“奇點論”和“加速回報定律”觀點的代表人物雷·庫茲韋爾(Ray Kurzweil，1948年～)，他認為“對未來所存在的風險，我并非是渾然不覺，我只是對人類安然渡過奇點而無需以摧毀文明為代價持樂觀態(tài)度而已”。實際上，早在2005年，庫茲韋爾就在《奇點臨近》一書中提出，機器智能或?qū)⒃?045年前后超過人類智能。某種意義上說，在局部應(yīng)用上，AI早就實現(xiàn)了對人類智能的超越。

國內(nèi)學者的討論也同樣觀點各異。李醒民[12]從人腦相對于AI的優(yōu)勢方面，表達了審慎的樂觀。蔡曙山等[13]認為，可將人類的心智和認知按照神經(jīng)、心理、語言、思維和文化分成五個層級。目前，在這五大層級上，AI都停留在模仿人類智能階段；AI雖不斷在進步，但總體上仍未超過人類智能。甚至在語言、思維和文化的高階認知層級上，AI還遠不及人類智能。因此，在可預(yù)見的未來不太可能出現(xiàn)超過人類智能的AI。李恒威等[14]認為當前這種所謂超越乃至控制和奴役人類的“AI威脅論”是一種理據(jù)不充分的過度憂慮，他支持庫茲韋爾的理論，認為據(jù)此即可消解人們對AI威脅的擔憂。

總體而言，學術(shù)界對AI是否將超越人類多數(shù)持謹慎否定態(tài)度。事實上，對于人腦及其高度復雜的智能，人類至今還所知甚少。關(guān)于“智能”的科學定義也存在多個版本。人類智能的本質(zhì)是什么？這是認知科學的基本任務(wù)，也是基礎(chǔ)科學的難題中最難解決的一個。首先，人類智能的本質(zhì)不應(yīng)該完全是簡單的計算，計算并不是人類智能的強項。對外部環(huán)境的感覺、認知，對所觀察事物及現(xiàn)象的記憶、抽象、判斷、決策等也并非人類獨有。真正將人類與其他動物區(qū)分開來的，當屬人類復雜的綜合思維能力、想象力、創(chuàng)造力以及自我意識。這類能力是推動人類社會不斷發(fā)展與進步的源泉，對其機理的研究還處于萌芽階段。隨著機器學習算法的不斷發(fā)展，計算機憑借強大的存儲與運算能力和學習能力，在對具體事物的預(yù)測與判斷方面可能會超越人類；然而，當前的機器學習框架依然無法模擬人類的想象力、創(chuàng)造力以及綜合思維能力，科學研究與持續(xù)不斷的發(fā)明創(chuàng)造仍將是人類區(qū)別于其他動物的智慧優(yōu)勢所在。

醫(yī)學AI未來是否能夠取代醫(yī)生，首先面臨的就是醫(yī)療技藝具身性的挑戰(zhàn)。醫(yī)學專家所擁有的綜合性技能，除了知識的積累外，更多要靠多年實踐的臨床經(jīng)驗以及對患者的長期研究而獲得，醫(yī)療技能很大程度上由實踐產(chǎn)生，并且常常和特定的情境相關(guān)聯(lián)，情境不同處置方法也不盡相同。醫(yī)學診療不但是以醫(yī)學理論為指導的實踐活動，同時還是一種具身性的技藝。和所有的其他技藝類似，醫(yī)生或護士臨床實踐經(jīng)驗的具身性，尤其是外科醫(yī)生完成手術(shù)的具身實踐積累，不但具有默會性，很多時候甚至對治療效果也至關(guān)重要。醫(yī)技高超的醫(yī)生，其具身性技藝往往高度集成，外人看來有時甚至像一種近似下意識的完美操作，醫(yī)學AI目前還難以將醫(yī)生和護士的這種具身性技藝以及支持這種技藝背后的智慧性思維轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)的現(xiàn)實可能性。

目前，醫(yī)學AI在輔助診斷方面功效顯著，但診斷的目的在于治療，機器學習通過對大量數(shù)據(jù)的辨識和分析計算，可以給出常規(guī)性的診斷和一般性的治療方案，但海量數(shù)據(jù)的處理能力以及普適性的算法只能為醫(yī)生提供快速的初步篩查參考，其診斷和治療方案還需醫(yī)生進一步核驗并作出最終的綜合判斷。目前而言，精密的算法依然無法完全替代人的分析判斷，AI在診療過程中可以協(xié)助甚至是增強相關(guān)數(shù)據(jù)處理的能力，但如何將各種信息有效利用，依然離不開醫(yī)生基于臨床經(jīng)驗的專業(yè)研判，甚至還需要結(jié)合特定情境的綜合分析，機器數(shù)據(jù)的臨床意義仍然只有醫(yī)生才能最終解讀。因此，只有將醫(yī)生和AI相結(jié)合，才可能實現(xiàn)更好的臨床效果，將精準的診斷升級為更獲益的治療。

值得強調(diào)的是，在醫(yī)學的臨床實踐中，醫(yī)患交流以及診療活動所體現(xiàn)出的情境性，可能是醫(yī)學有別于其他科學的重要方面。歷經(jīng)億萬年進化的人體，其復雜性和精妙的自適應(yīng)性使患者即使有相似的癥狀甚至是相同的疾病，但由于不同的家族史與既往病史以及工作狀況的差異等，都可能對治療產(chǎn)生不同的響應(yīng)，同樣的病癥往往也存在不同的治療路徑，因此，醫(yī)患互動就成為診療過程的重要環(huán)節(jié)。醫(yī)術(shù)高超的醫(yī)生除了以患者的病史和醫(yī)學檢查結(jié)果為依據(jù)外，還會在與患者面對面的交流溝通中獲得進一步的信息與反饋，全面掌握患者的動態(tài)特征；稍有知識的患者也會通過和醫(yī)生面對面的交流，結(jié)合相關(guān)檢查結(jié)果進行多方位考量，才會在醫(yī)生指導下選擇相對更適合自己的診療方案。醫(yī)學倫理中強調(diào)對患者的尊重，其重要表現(xiàn)就是醫(yī)患之間的有效溝通。和修理汽車不同，患者的康復很多時候遠比維修一架精密機器要來得復雜和非程序化。除了科學的診斷和規(guī)范的治療外，良好的溝通及醫(yī)患配合有時對醫(yī)療的成功同樣重要，臨床治療中的情緒感知、言語撫慰，以及具身性知識和技巧的運用等，都會影響治療的效果，有時甚至非語言交流的細微表達都可能大大拉進醫(yī)患之間的情感距離，使治療產(chǎn)生效用。在疾病和死亡面前，人類依然是脆弱的。無論是有望康復還是病入膏肓，患者總希望為自己提供診療服務(wù)的是更溫暖的人類醫(yī)護人員而非冰冷的機器。在此，重溫偉大醫(yī)生特魯多(Edward Trudeau，1833年～1915年)的名言依然具有現(xiàn)實的哲學意義：有時去治愈，常常去幫助，總是去安慰。醫(yī)學AI可以去幫助，但不太可能包打天下。

除了診療過程的情境性值得關(guān)注之外，疾病成因的情境性也不容忽視。疾病的產(chǎn)生，不僅是人體內(nèi)部的病變所致，也和人體與外部環(huán)境的相互作用有關(guān)。氣候與環(huán)境的變化，飲食習慣、心理狀況、社會壓力等外界因素都可能會對健康產(chǎn)生影響。對此類非直接因果關(guān)聯(lián)的情境性分析，也是當前AI難以完全勝任的。

總而言之，作為人類智慧創(chuàng)造物的AI，在醫(yī)療衛(wèi)生與健康這樣一個特殊的服務(wù)類行業(yè)的確大有用武之地，不但把醫(yī)生從大量的簡單勞動中解放出來，而且也在疑難疾病的診斷治療上使得醫(yī)生的體能技能和智能都獲得全方位的增強，但即便如此，至少目前人們還無法將醫(yī)學的職能對AI和盤托出，而是依然要堅持以醫(yī)生為主導，醫(yī)學AI為輔助的原則，通過以醫(yī)生為主體的“人-機”耦合來增強人類智慧，提升醫(yī)療效率。

3 醫(yī)學AI的哲學審思

如前所述，AI正在醫(yī)學臨床和研究領(lǐng)域獲得越來越廣泛的應(yīng)用和關(guān)注，和其他領(lǐng)域AI不同，醫(yī)學AI之所以受到重視，除新的技術(shù)不斷涌現(xiàn)外，還因為醫(yī)學和每個人都密切相關(guān)。已有的有關(guān)醫(yī)學AI的討論，主要是工程師或醫(yī)生在參與，重點也集中在醫(yī)療信息存儲與保護，是否侵犯隱私，或可能對人類產(chǎn)生傷害等倫理與安全方面[15]，或者是關(guān)于機器學習模式等具體技術(shù)應(yīng)用的探討[16]；有關(guān)醫(yī)學AI可能面臨的哲學挑戰(zhàn)也開始有所涉及[17]，但對醫(yī)學AI的哲學反思仍有待深入。

3.1 醫(yī)學AI的存在論與主體論反思

走出原始社會的蒙昧之后，人類命運的決定性力量，除了政治就是科技。一般情況下，科技的進步往往意味著人類福祉的增加，但今天的技術(shù)發(fā)展卻有可能將人類命運置于失控風險之中。究其原因，以往的技術(shù)僅僅是改造自然，而今天的技術(shù)卻正在向改造或重新定義人的方向不斷逼近，這意味著人類的主體性正在喪失，人類正在成為新的客體?！爱敿夹g(shù)問題同時成為存在論問題，真正要命的可能性就顯現(xiàn)出來了?！盵18]

經(jīng)典哲學的存在論以人為主體來思考存在，人作為唯一的主體性視域一直似乎是作為缺省配置而存在著，所以，存在論從來沒有超越知識論?；谌祟悓χR的自信，康德(Immanuel Kant，1724年～1804年)才宣稱人是自然的立法者。人能夠有效使用的唯一視域是人的主體性視域，正如維特根斯坦(Ludwig Josef Johann Wittgenstein，1889年～1951年)所言，這是思想的界限。然而，AI的出現(xiàn)使得人類的主體性受到挑戰(zhàn)，強AI極有可能成長為另一種主體或曰另一個自然的立法者。這就意味著以往單向的存在論有可能變成雙向的存在論，甚至是多向的存在論。世界將不僅僅屬于人類的主體視域，也可能屬于非人類的新主體。強AI一旦發(fā)展為新主體，傳統(tǒng)一元主體的知識、視域和價值觀都將遭遇無情的解構(gòu)，作為客體的人類在AI主體視域下究竟為何，目前的人類還難以想象。但無論如何，對于世界將進入新的存在論這一可能性，人類真的已經(jīng)做好準備了嗎？答案顯然是否定的。

就人和技術(shù)的關(guān)系而論，目前的人類依然是主體，技術(shù)依然是客體；人是目的，技術(shù)不過是手段。科技進步目的在于更幸福的生活，不斷從必然王國邁向自由王國，大多數(shù)技術(shù)都只是增強或擴展人類的各種能力。人類的智慧依然作為地球上最美麗的花朵綻放。隨著現(xiàn)代大工業(yè)的發(fā)展，分工不斷細化，使得工人在機器面前不斷敗退，人也和機器一道不斷重復單調(diào)的勞動，很多時候，人甚至成了機器的奴隸，勞動者在相當大的程度上失去了主體地位。“機器的發(fā)展伴隨的是工人的無能化、平庸化，工人技能的貧困化?！盵6]144越來越多的人進入忙碌的流水線，成為被機器支配的勞動者。馬爾庫塞(Herbert Marcuse，1898年～1979年)所指出的“個人同他的社會，進而同整個社會所達到的直接的一致化”[19]的過程，實際就是人被技術(shù)和社會支配的過程，也是人的主體性不斷被消解的過程。AI的發(fā)展也是如此，它可能會不斷超越智能增強的范疇，在未來演化為改變物種或創(chuàng)造生命的主體性技術(shù)，那時作為客體的人類或許并非僅靠“拔掉插頭”就能立刻終止AI作為另一主體的有意識活動，盡管這一局面的真正出現(xiàn)還有待時日，但人類的憂思和警覺不能缺席。

再回到醫(yī)學AI的主體論，就目前的法律而言，人作為法律主體定義是明確的，但若未來真的制造出和人類一樣具有高級智慧、具有知覺和自我意識、可以獨立思考并自主制定解決方案、有不受人類控制的價值觀和世界觀，甚至具有人類一樣的各種本能的機器人，人類的主體地位就不再具有唯一性，傳統(tǒng)民法約定的主客體邊界也將發(fā)生動搖[20]。目前，對道德主體的研究已經(jīng)從人類延伸到動物甚至技術(shù)人工物，但人依然是唯一的道德主體，只有具有理性思維和決策能力、能獨立承擔責任的理性主體才具有道德主體的地位[21]，顯然，目前的醫(yī)學AI機器還缺乏自主性、意識以及動機，因而不符合道德主體的特征，暫時也就不具有道德主體的地位[22]。

不妨以康德的道德哲學對智能機器道德主體的合法性加以檢視，康德[23]認為，理性與自由意志是判定道德行為主體的重要依據(jù)，《人工智能創(chuàng)新發(fā)展道德倫理宣言》認為，AI的自主意識和自由意志的屬性并不完全一致[24]，因此，AI并不具有道德主體的地位，這和盧卡斯和彭羅斯根據(jù)哥德爾不完全性定理提出心靈不可計算，“人心勝過機器(圖靈機)”[25]具有類似的意義；然而，也有學者如米歇爾·巴洛恩(Michael Byron)卻認為：以人的自我認知革命為特點的第四次科學革命正對人類所獨有的自由意志和自主意識發(fā)出挑戰(zhàn)[26]。放眼未來，AI的提修斯之船在多大程度上能夠脫離人類的主體智慧，獨立形成新的自我，使人類喪失獨占的主體性，這一憂思不但考驗著人類中心主義的倫理底線，也對AI的發(fā)展提出了生命個體的邊界問題，當庫茲韋爾預(yù)言的“奇點”一旦出現(xiàn)，比人更聰明的AI就將沖擊人的本體存在地位[27]。美國達特茅斯學院哲學系教授摩爾(Trenchard More)，根據(jù)智能機器的自主性程度，將機器劃分出四種道德主體，即有道德影響的主體、隱性道德主體、顯性道德主體和完全道德主體[28]。2016年，歐洲議會法律事務(wù)委員會的報告也提出，應(yīng)賦予AI機器人以“電子人格”(electronic personhood)，以保障類人機器人(near-human robots)以及AI的相關(guān)權(quán)益和責任[29]。當然，目前對于機器人的人格問題，科學家們?nèi)匀灰庖姴灰?。原因在于，機器人作為人機共同體是否能被作為獨立平等的主體對待，不但取決于其是否具有意識，還取決于其是否能夠承擔相應(yīng)的社會責任。一旦類人機器人或AI被賦予平等的“電子人格”，它們在受到人道待遇的同時也必須承擔相應(yīng)的社會責任。在我們看來，醫(yī)學AI以其智能增強為人類智慧插上翅膀，但具有自由意志的人類依然將在未來可預(yù)期的時間內(nèi)是整個醫(yī)學領(lǐng)域唯一的主體性存在。再強大的智能機器，借用一句俗語，只要拔掉電源插頭，一切都將“game over”。

3.2 醫(yī)學AI的身體哲學與主體間性反思

自20世紀早期海森堡(Werner Karl Heisenberg，1901年～1976年)提出微觀世界的測不準原理之后，人們發(fā)現(xiàn)之前關(guān)于物質(zhì)世界簡單因果關(guān)系的解釋需要重新定義，主體與客體之間并非單向的反映論關(guān)系，而是呈現(xiàn)出復雜的交互作用，主體對客體的認識不但取決于客體自身的狀態(tài)，也同樣受到主體以何種方式觀察客體的影響。而身體哲學和主體間性思想的提出，則再次將主體對另一主體認識的復雜性提上議事日程。眾所周知，哲學的發(fā)展總體上經(jīng)歷了從前主體性到主體性再到主體間性的歷史進程。古代哲學屬于前主體性的本體論哲學，重點關(guān)注世界是什么；近代哲學屬于主體性哲學，在主客二分基礎(chǔ)上重點關(guān)注認識論問題，隨著時代的發(fā)展,主體性哲學的歷史局限性日益凸現(xiàn)，過度關(guān)注主體對客體的征服和改造而忽視主體與主體之間的關(guān)系，現(xiàn)代醫(yī)學的發(fā)展也是如此，患者多數(shù)時候被簡單當作客體，對其疾病以各種理化手段直至手術(shù)加以征服性治療，身體哲學的提出使得病患的主體性得以顯示，但現(xiàn)代醫(yī)學仍然存在重機器數(shù)據(jù)輕身體感受的總體性傾向，臨床的金標準一方面為判斷疾病提供可靠依據(jù)，另一方面也在很大程度上束縛了醫(yī)生的主觀能動性，如何在臨床診療中突出認知主體地位，關(guān)注現(xiàn)實的身體感受，依然值得認真研究。身體哲學并非要排斥理化檢測及各種儀器設(shè)備的醫(yī)學價值，而是呼喚醫(yī)學重回診療的現(xiàn)場與當下，醫(yī)學診斷治療的過程，最終依然應(yīng)該回歸主體間的身體感受，即便是儀器判斷生命體征一切正常的病人，其實際的身體感受才是醫(yī)學成敗的價值所在[30]。作為萬物之靈的人體,其復雜程度遠勝于微觀世界，患者不單是簡單的客體，在整個診療活動中，同時也是主體性存在。再引入現(xiàn)代哲學的主體間性思想,將更有助于從深刻的意義上反思醫(yī)學的診療活動。當以主體間的存在來認識醫(yī)患關(guān)系時，孤立的個體性主體就變?yōu)榻换ブ黧w，人的生存本質(zhì)也得以新的詮釋。生存不再是主客二分基礎(chǔ)上簡單的醫(yī)學主體征服患者客體的單向度的活動,而是醫(yī)學主體與患者主體的交互行為。此外，主體間性還涉及自我與他人、個體與社會的關(guān)系,主體間性不再把自我看作原子式的個體,而是看作與其他主體的共在,主體間性即交互主體性,是主體與主體間的共在關(guān)系；如果再考慮到人體感受的情境性、交互性與可變性，很多時候同樣的疾病，不同患者身體感受差異很大，同樣的治療措施，不同的患者身體響應(yīng)程度也截然不同，很難設(shè)想僅靠教科書或各種指南就可以不變應(yīng)萬變完成復雜的診療行為。不妨和現(xiàn)代航空的AI自動駕駛相類比，當上升到巡航高度之后，自動駕駛的確可以很大程度上減輕甚至代替人工駕駛，但面對場景復雜的起飛與降落，多數(shù)時候依然需要人的全方位參與，醫(yī)學AI也是如此，其需要處理的問題有時比飛機的起飛降落還要復雜，主體間性使得醫(yī)學AI至少目前還難以脫離人類智慧，作為獨立存在的醫(yī)學主體和患者主體以及其他主體共同完成醫(yī)學診療的全部交互性活動。

3.3 醫(yī)學AI的認識論與方法論反思

20世紀40年代以來，面對日益增長的非線性科學問題，復雜性方法逐漸成為研究以前難以處理的自然與社會現(xiàn)象的全新科學手段。凡是無法用還原方法處理的問題，都可以嘗試采用復雜性方法予以分析。從方法論的意義上看，要透過紛繁復雜的外部世界，深入探討事物的深層復雜規(guī)律，復雜性方法正在開辟一條新的道路，使人們能夠以一種全新的、復雜性的視角來詮釋他們所“熟知、熟悉”的人類世界[31]。

毋庸置疑，世界具有復雜性?，F(xiàn)代技術(shù)的不斷發(fā)展，其復雜程度也與日俱增，以技術(shù)作為存在方式的人類，其所面臨問題情境的復雜性也在不斷增加。從復雜性哲學視域出發(fā)，已有學者從大數(shù)據(jù)識別的復雜性、疾病的動態(tài)復雜性和醫(yī)療實踐的技藝性與臨床情境性難以智能化三個方面分析了醫(yī)學AI在方法論和認識論上的優(yōu)勢和問題[32]。

迄今為止，人類對自身的認識還很不完善，人體作為一個復雜系統(tǒng)，其健康和疾病也具有高度的復雜性，在現(xiàn)代醫(yī)學沒有誕生之前，人類已經(jīng)走過數(shù)百萬年的進化之路，并沒有因為醫(yī)學的缺失而導致物種滅絕，隨著人類文明的進步，現(xiàn)代醫(yī)學AI可以發(fā)揮數(shù)據(jù)量大、信息特征完備的優(yōu)勢，運用智能機器去發(fā)掘數(shù)據(jù)信息之間的相關(guān)性，對錯綜復雜的醫(yī)學信息進行高效地處理和分析，對各種復雜的非線性關(guān)系通過統(tǒng)計聚類、大數(shù)據(jù)處理等方法，逐漸排除不確定性，為醫(yī)生的診斷提供最優(yōu)的決策參謀。然而，從復雜系統(tǒng)的視角看人體，疾病始終都在動態(tài)變化中，除了病原體自身在變化，整體的疾病狀態(tài)也時刻都在變化中。有些病入膏肓的患者，回家后未完全遵照醫(yī)囑卻又逐漸緩解甚至自愈的案例也并非鮮見。由此可見，現(xiàn)代醫(yī)學基于因果關(guān)系的邏輯推理對疾病進行診療的處理辦法，從認識論和方法論上看，在源頭上就具有某種不完備性，而醫(yī)學診斷所遵循的循證醫(yī)學線性模式，往往也有可能忽視疾病過程及其影響因素的多因性與動態(tài)性。醫(yī)學AI無非是集眾多醫(yī)生智慧與經(jīng)驗之大成，完成對個體患者的診斷或治療，其內(nèi)在邏輯再完備，數(shù)據(jù)再豐富，也無法完全應(yīng)對時刻處于動態(tài)變化中的治療操作者、患者及家屬以及診療條件的波動等，各方面不確定因素的動態(tài)疊加，使得再智能的機器也難以獲取全面的信息，更遑論非線性問題與線性程序疊加處理在技術(shù)上是否具有可行性的問題。因此，疾病的動態(tài)復雜性、診療的過程敏感性以及各種突發(fā)狀況的出現(xiàn)，使得在醫(yī)學領(lǐng)域，始終在綜合思考中運動的人類智慧依然具有不可替代的優(yōu)越性。機器和算法不能完全替代醫(yī)生的判斷，機器輸出數(shù)據(jù)的臨床意義仍然要由醫(yī)生來最終判定。醫(yī)學AI可以協(xié)助醫(yī)生增強分析數(shù)據(jù)的能力，但根據(jù)AI給出的治療建議一般還缺乏醫(yī)患互動維度的綜合判斷，因此，AI必須和醫(yī)生相結(jié)合，才能實現(xiàn)更少錯漏和更大獲益的臨床效果，從精確的診斷升級為高效的治療。

從認識論和方法論上看，建立在還原論基礎(chǔ)上的西方現(xiàn)代醫(yī)學，正在面臨整體論新的挑戰(zhàn)。還原論世界觀強調(diào)為了認識整體必須首先認識它的組成部分，整體的特性可還原為部分特性的疊加，甚至直到20世紀中葉的系統(tǒng)科學依然在整體上屬于還原論，不同點在于其更加強調(diào)為了把握整體而進行分析與還原。作為現(xiàn)代自然科學哲學基礎(chǔ)的還原論，其本質(zhì)上是構(gòu)成論或既成論，即主張高層次物質(zhì)由低層次物質(zhì)構(gòu)成，整體等于部分之和，認識了部分就等于間接認識了整體等。這樣的認識論和方法論，對于相對簡單的事物或系統(tǒng)，實踐證明是有效的，也是合理的，但隨著科學技術(shù)的進步，特別是系統(tǒng)科學的進一步發(fā)展，當人們的認識由一個個細節(jié)發(fā)展到需要進一步查明這些細節(jié)之間的內(nèi)在聯(lián)系時，需要把個別的知識綜合起來時，人們發(fā)現(xiàn)，當面對眾多復雜性的事物或系統(tǒng)時，還原論就顯示出明顯的局限性與片面性，很多時候不但無能為力，有時甚至還錯漏百出，部分之和等于整體的分析方法，本質(zhì)上已經(jīng)難以處理系統(tǒng)的整體涌現(xiàn)性。正是在這個意義上，復雜性方法和整體論思維也作為一種新的科學研究范式而登上歷史舞臺，超越還原論不但是實踐的需要，也成為一種歷史的必然[33]。

人類思維不但可還原為數(shù)學和邏輯等理性思維，同時也包含大量非理性思維的成分，人類特有的反思能力、主動探索能力和創(chuàng)造力，無論算法能力多強的圖靈機AI，也都無法通過簡單的邏輯運算加以全面還原。從某種意義上看，醫(yī)學AI中黑箱原理的運用就是整體論思維的一次成功嘗試?？梢哉f，AI正是人類對其自身與客觀世界互動關(guān)系的認識達到一定程度后通過技術(shù)手段創(chuàng)造出的一種全新的認識世界和改造世界的方法。但這種新方法在處理整體性和動態(tài)性問題時，依然離不開人類智慧的不斷加持。事實上，無論是早期體能技能的替代，還是晚近的智能增強，所有技術(shù)都有賴于人類主體的能動參與，無需人類介入的醫(yī)學AI機器，維持一段時間的替代工作雖已成現(xiàn)實，但依然無法作為具有生命特征的主體脫離人類而獨立存在，因而在方法論上也是難以成立的。

4 走向人機一體智慧醫(yī)療新紀元

人是社會實踐的主體，人的發(fā)展問題，既是歷史和時代命題，也是哲學的根本問題。實現(xiàn)人的全面發(fā)展，是馬克思主義追求的根本價值目標。隨著科學技術(shù)的持續(xù)進步，AI的技術(shù)瓶頸正在不斷被突破，醫(yī)學AI還有廣闊的發(fā)展前景，“智慧醫(yī)療”的概念已不再是紙上談兵。技術(shù)的發(fā)展一方面給人類帶來巨大的福祉，同時也引發(fā)了人歸何處的哲學反思。在技術(shù)的發(fā)展過程中，首先應(yīng)該重視人與技術(shù)關(guān)系的再協(xié)調(diào)。一方面，人是技術(shù)的發(fā)明者和使用者；另一方面，技術(shù)對人的重要性也越來越大，人與技術(shù)的關(guān)系正在從單向的應(yīng)用向雙向互動中轉(zhuǎn)變。

醫(yī)學AI作為人類智能增強性技術(shù)，本質(zhì)上依然具有工具的性質(zhì)?；赝夹g(shù)的進步歷程，從對人類體能技能的替代，發(fā)展到今日對人類智能的增強，AI技術(shù)比以往任何技術(shù)都距離人類智慧更加接近，因此，也更加迫切需要理性思維智慧的介入與匡正，在大力發(fā)展醫(yī)學AI的同時，同步關(guān)注技術(shù)方案、應(yīng)用規(guī)范的倫理考量，及時開展技術(shù)風險及預(yù)期治理的哲學反思，將成為AI健康走向未來的必由之路。跳出未來學家們簡單的樂觀主義或悲觀主義立場，從具體問題入手，強化人的主體性作用和建設(shè)性參與，正視人類智慧的唯一性和獨有性，以負責任創(chuàng)新的守正姿態(tài)不斷創(chuàng)造符合人類社會正義需求的醫(yī)學AI，才可能開創(chuàng)人機一體智慧醫(yī)療的新紀元。