4月11日下午，东南大学第一百二十四期“温锐法学大讲堂”之实务高端论坛暨第五期公海gh555000aa线路检测二十周年院庆系列讲座在公海gh555000aa线路检测四楼会议室举行。湖北省科技信息研究院副研究员、《科技进步与对策》编辑部副主任陈晓峰以“人工智能进入医疗与科研创作：趋势、风险及治理思考”为题作专题讲座。本次讲座由刘建利副教授主持，高翔副教授担任与谈嘉宾。

讲座伊始，陈晓峰主任从技术演进的宏观视角切入，梳理了人工智能发展的不同阶段。他指出，随着任务型智能体（如OpenClaw）的出现，AI的功能已不再局限于单一的文本生成或资料查询，而是逐步嵌入工作流中发挥辅助作用。在此过程中，人的角色主要是运用经验与判断能力做出最终决策。由于技术定位发生了根本性改变，AI在医疗与科研场景中正从“工具”转变为“协作者”。

陈晓峰主任认为，医疗与科研工作具有高度的连续性，而任务型智能体所具备的记忆与流程处理能力，使其能够满足复杂且多元化的需求。从口述病历的自动生成到科研资料的整理分析，AI显著提升了生产效率。医疗与科研领域正从“使用AI”转向“管理AI”。然而，当AI进入文书撰写、医患沟通、科研协同等真实工作链条时，讨论的核心必须从“好不好用”转向“如何治理”。

随后，陈晓峰主任深入剖析了AI进入高风险场景后风险性质的变化。他以大模型在医学领域的应用为例指出，AI的“幻觉”及其对信息的压缩方式，对于高度精确的医疗场景可能带来致命隐患。当前，医疗领域对人工智能的深度依赖已成不可逆之势，治理的重点在于做好人机协同，即明确哪些环节可以借助AI辅助，哪些环节必须由人类独立完成。

陈晓峰主任强调，医疗实践与科研创作都建立在专业判断、证据链与责任闭环的基础之上，因此可以纳入同一治理框架进行理解。他主张治理环节必须前置，并提出了面向医疗与科研场景的结论性准入标准——“四可框架”：可用、可控、可审、可追责。四者缺一不可，否则不宜让AI进入高风险应用场景。

在与谈环节，高翔副教授高度评价了本场讲座对法学研究的启发意义。他指出，在急剧的技术变革背景下，传统医疗服务的权利义务结构正面临重构。在AI被默认大量使用的情形下，医生的说明义务是否发生转移、注意义务是否扩大、算法歧视应如何规制，均需要不同领域的专家学者协同参与规则制定。

随后的互动交流环节中，现场师生围绕任务型智能体的归责路径、敏感数据处理风险以及法学领域的智能体训练等问题，与陈晓峰主任展开了深入交流。陈晓峰主任指出，鉴于当前存在的技术鸿沟，信息输入者应承担相应的注意义务，并建议在敏感场景中优先采用本地化模型以控制风险。

讲座最后，刘建利副教授向陈晓峰主任表达了诚挚感谢。他总结指出，陈晓峰主任的讲座既分析了人工智能发展的最新趋势，又对AI在医疗与科研等高风险领域的适用边界进行了深入探讨，令人受益匪浅。本场讲座在现场师生的热烈掌声中圆满结束。

文字：祝寥若
摄影：张梦涵