国际可信人工智能健康与公共卫生倡议

核心理解

生成式人工智能成为健康知识新入口，带来机遇也引发挑战。可靠健康知识需在AI环境中保持可见、可理解、情境相关和负责任呈现，形成内部可信度（知识质量）和外部可信度（信息传递质量）。

共同原则

• 可信度：基于可靠知识、透明来源、恰当背景和负责任解读。
• 公共利益：服务于人民、社区、公共卫生和社会福祉。
• 循证行动：保留背景、不确定性、人群相关性、安全条件及实施考量。
• 透明度和问责制：支持用户了解信息来源和呈现方式。
• 公平与包容：支持多语言获取、本地相关性、全球南方参与。
• 国际合作：公共部门、私营部门、学术界、技术界和公民社会共同行动。

行动优先领域

1. 构建健康知识基础设施：结构化处理可靠健康信息，便于AI识别和使用。
2. 加强负责任AI健康沟通：避免虚假确定性，保留背景信息，区分一般信息与专业建议。
3. 建立监测预警能力：检测虚假信息、协同操纵、安全信息遗漏等。
4. 推进公平、多语种包容和地方相关性：避免边缘化低收入国家、非英语语言和代表性不足人群。
5. 与技术开发者合作：提升信息来源透明度、安全防护措施、证据可追溯性。

共同责任

• 政府与组织：将可信AI健康信息视为数字健康治理优先事项。
• 医疗卫生机构：加强可靠健康知识的可见性、可及性和负责任使用。
• 学术界：开发评估AI系统处理健康信息的方法。
• 技术开发者：支持透明度、可追溯性、安全性和问责制。
• 资助者：投资公共利益数字健康基础设施。
• 民间社会：参与塑造可信、包容的AI健康信息系统。

倡议承诺

“健康与公共卫生可信人工智能国际倡议”作为开放平台，推动对话、合作、研究、能力建设和实际行动，促进从被动应对虚假信息转向主动构建值得信赖的数字健康信息生态系统。

结论

生成式人工智能改变健康知识获取方式，需通过证据、公平、透明、问责和公共利益引导变革。全球社会共同参与，建设可信、包容、易理解和负责任的数字健康未来。