內地與港澳15家高校和科研機構發起成立生命科學開放聯盟
2025-10-26 20:51 3,936次浏览父親生病第一時間去直播間問「專家」 假道具假證書堆出假醫生亂象調查 「爸，那些『專家』是假的！藥根本沒用！」看著父親又一次籤收了快遞來的「神藥」，來自陝西的張昕(化名)既憤怒又無力。他的父親沉迷於某社交平臺上一名「醫學專家」的健康課程，被深度洗腦，已兩次花高價購買對方推薦的「神藥」。 面對家人的勸阻，老人異常固執：「人家講得有道理！藥盒上印著OTC(非處方藥的標誌)，是正規廠家生產的，怎麼可能是假藥？」 張昕曾根據父親提供的「專家」姓名和所謂任職醫院的信息，向該醫院官方渠道求證，得到的回覆卻是「本院無此醫生」。但就是這樣的「偽專家」，卻讓張昕的父親深信不疑，出現頭疼腦熱第一時間想的不是去醫院，而是在直播間裡「問專家」。 張昕父親的遭遇並非個例。近年來，一些網絡假醫生「偽專家」利用消費者的健康焦慮與信息差，以「正規」外衣包裝實施詐騙，其背後是一條圍繞假醫生身份認證、道具造假的灰色產業鏈。 直播劇本打造「專家」 一件網購的白大褂，一個偽造的胸牌，加上精心設計的劇本——在直播間裡，這些元素共同包裝出一個「三甲醫院專家」的形象，向消費者侃侃而談推銷著保健品。 這是此前在一家MCN機構工作過的劉女士向《法治日報》記者描述的場景，也曾經是她的工作內容。「三招搞定高血壓」「祖傳秘方根治糖尿病」「點擊連結領取定製中藥」……這些極具誘惑力的標題，正是這些「專家」每天在直播間上演的劇本。 張昕的父親正是被這些精心設計的劇本一步步俘獲。直播間裡，那個「專家」先是拋出幾個通俗易懂的醫學概念，瞬間建立起「專業」形象；接著，話鋒一轉，開始渲染各種常見老年病的「恐怖後果」，字字句句直戳老人的健康焦慮，如「腦梗心梗說來就來」「糖尿病併發症生不如死」「如果沒吃對藥，不但治標不治本還傷肝腎」…… 在老人聽得心驚膽戰之際，「專家」適時推出所謂的「最新科研成果」，信誓旦旦宣稱「幾個療程即可去根」「無任何副作用」，並輔以大量「患者」現身說法的「治癒」故事和「權威機構認證」。更讓老人深信不疑的是，對方反覆強調並展示藥盒上醒目的OTC標誌，將其包裝成「國家認證」「安全有效」的證據。「專家」還營造出名額有限、優惠即將截止的緊迫感，催促老人「抓住機會」「為自己的健康投資」。幾輪「健康講座」後，張昕的父親徹底被話術攻陷，對「專家」深信不疑。 張昕坦言，如果不是和醫院核實過「查無此人」，單看直播，誰能想到出鏡的醫生竟是假的呢？ 北京的楊女士是醫療健康科普直播的常客，看得多了，她發現一些直播間存在蹊蹺：「不少『網紅醫生』直播間裡壓根兒沒醫生，出鏡的基本是助理，用『加薇』『+威』等話術誘導觀眾添加社交帳號，引流到其他平臺私聊。問及具體疾病，助理往往避而不答。」 根據楊女士提供的線索，記者點進一個擁有100多萬粉絲、資質認證為「××醫院皮膚科××醫生」的直播間，發現該醫生博主主頁資料顯示為男性，但直播出鏡的卻是一名女性。對方在直播間自稱是××醫生助理，並通過一系列話術將直播間的用戶引導至另一個無資質認證且粉絲量較少的普通帳號，稱該帳號為專門的客服號，負責和用戶一對一溝通，並讓記者添加「醫生」的社交帳號進行付費諮詢。 還有一部分醫生的認證信息與實際情況大相逕庭。記者查閱公開資料發現，有的醫生在平臺上認證來自某知名醫院，但實際上在該醫院並無此人；有的醫生認證信息過期，已從認證醫院離職但未更新認證；有些人甚至直接盜用他人身份信息進行認證。 中國政法大學醫藥法律與研究中心主任劉鑫在調研時曾發現，同時認證為某一家縣級醫院的整形外科醫生有50多名。「縣級醫院科室的醫生一般只有五六個，50多名醫生不符合常理，其中顯然有很多醫生是虛假認證。」 醫院工牌隨意買賣 精心設計的話術、逼真的「專家」人設、漏洞百出的認證——記者近日調查發現，網絡假醫生背後，是一條分工明確、環環相扣的造假產業鏈。 記者在某電商平臺搜索「白大褂醫生服」，跳出大量服裝，包括白大褂工作服、護士服、深藍色手術服等，價格在20多元到400元不等。 記者隨機諮詢某商家，對方直言：「三甲醫院標隨便選，只需要提供醫院LOGO的源文件即可，印出來很真實。」 另一家售賣醫院工作牌的商家稱：「提供醫院名稱、照片、姓名、職位、工號即可定製，價格只需10元。」當記者問及能否「仿製晶片」時，對方直接回復「要多少個，可做成PVC銀行卡材質的」。 比道具更關鍵的是資質文件。記者注意到，在某論壇上，曾有服務商報價：PS醫師資格證150元/張，生成執業證書200元/份，製作帶電子章的在職證明300元。「最近查得嚴，只接民營醫院單子。」該服務商發來一份「××骨科醫院」空白模板，承諾「通過率90%以上」。 更隱蔽的是利用醫生多點執業政策的「掛靠」認證。 前述在MCN機構工作過的劉女士透露，受平臺政策影響，醫療自媒體帳號越來越難做，但對於某些要求，可以「上有政策下有對策」。根據一些平臺關於醫療認證帳號的認證規則，個人認證需要滿足「公立三級醫院主治醫師及以上專家」「民營三甲醫院主治醫師及以上專家」「綜合大學或醫科大學附屬民營三級醫院主治醫師及以上專家」等(滿足以上任一條件)。MCN機構利用「多點執業」政策(符合條件的執業醫師受聘在兩個以上醫療機構執業的行為)，將醫生「掛靠」至民營醫院後通過平臺認證。 「我以前運營的帳號就是通過『掛靠』某醫院，取得認證的醫生帳號。」劉女士說。 記者採訪發現，儘管一些平臺聲稱嚴格審核，但仍然存在一些漏洞。某平臺審核外包員工坦言：「每天要審幾百個醫療帳號，怎麼可能逐個去查驗衛健委的數據。」 AI濫用也是這個鏈條上的一環。有業內人士告訴記者，深度偽造技術製造的假醫生視頻人物表情自然、語言流暢，普通用戶難辨真偽。部分團隊甚至用「真人面具+AI換聲」通過活體驗證，系統誤判率很高。 持續完善相關政策 亂象頻發下，監管部門持續完善相關政策。 近日，中央網信辦、國家衛生健康委等四部門聯合發布《關於規範「自媒體」醫療科普行為的通知》，明確規定網站平臺應堅決清理假冒醫生身份開展科普等違法違規信息。該通知從分類核查認證帳號資質、清晰展示帳號資質信息、嚴格標註醫療科普信息來源、認真做好資質核驗工作、嚴禁無資質帳號生產發布專業醫療科普內容、強化網絡行為規範、嚴禁違規變相發布廣告、嚴處違法違規信息及帳號等方面，對網站平臺作出規範。 各大平臺積極響應新規。某平臺負責人告訴記者，他們會不定期排查認證資料，對資質造假、非法掛靠執業醫師證書等違法違規行為，採取取消認證、封禁帳號等處罰，並向有關部門舉報。 另一平臺負責人說，會嚴格實行醫生實名認證與專業資質核驗，僅限認證醫生發布非診療性醫療科普內容，並已上線管理體系對創作者專業度和合規性進行綜合評價與處置，根據帳號狀態對違規的創作者進行提醒整改和處置，包括但不限於限時封禁、永久封禁等處置措施，並定期公示。 「希望這些新規能落到實處，平臺審核再嚴一點，比如要求認證醫生『掃碼+刷臉』雙驗證，直播時能隨機彈出執業碼核驗，這樣至少能讓更多像我爸這樣的老人少被騙，別再花冤枉錢，更別耽誤了正規治療。」看著父親手機裡依然保留的「專家」課程連結，張昕期待著治理的「風」能儘快把被蒙蔽的受眾「吹醒」。 稿件來源： 法治日報法治經緯 本報記者 文麗娟 本報實習生 高紫琦
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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