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2025-11-19 13:12 6,795次浏览北京8月13日電 (記者 應妮)如何看待醫學的理性與非理性？為何醫學發達的現代社會卻容易引發健康焦慮？「當醫學遇見『非理性』」——「醫學文化史」系列新書分享會暨跨學科對話日前在京舉行，來自醫學界和文化界的知名專家、作家進行了深入探討。 對話會現場。 人民文學出版社供圖 人民文學出版社副總編輯孔令燕介紹，「醫學文化史」系列源自英國著名醫學史家、倫敦大學學院醫學史中心榮譽教授羅傑·庫特的宏大構想，由全球五十五位頂尖學者耗時八年撰寫，是首次系統梳理醫學文化史的開創性著作。2021年，人民文學出版社引進該系列，歷經五年翻譯與編輯，現已出版《醫學文化史：古代卷》《醫學文化史：中世紀卷》《醫學文化史：文藝復興卷》《醫學文化史：啟蒙時代卷》四冊，後兩冊《醫學文化史：帝國時代卷》《醫學文化史：現代卷》將於近期面世。 北京大學醫學史研究中心主任、「醫學文化史」系列譯叢主編張大慶指出，20世紀60年代「病人權力運動」催生了醫學史研究的重大轉向：從醫生主導的「自上而下」專業史研究，發展為融合患者視角的「自下而上」文化史研究。這一轉變使得普通人的醫療體驗和健康觀念進入學術視野，醫學史研究不再僅是醫學專業人士的領域，更多人文學者開始參與其中。面對醫學與文化的雙重複雜性，該叢書突破傳統通史體例，創造性採用環境、食物、疾病、經驗等八個主題貫穿各卷，全面涵蓋醫療健康領域的核心議題。該書價值在於揭示了醫學發展始終與文化演進緊密交織，通過呈現不同歷史時期人們對疾病的理解和治療實踐，幫助讀者認識到現代醫學觀念的歷史相對性，從而更理性地看待當代醫學的成就與局限。 中國作家協會副主席李敬澤從文學視角解讀醫學的文化屬性，認為醫學從來就是文化的一部分，涉及人對身體和生命的自我想像，「即使今天，我們的身體也並非完全交給理性和醫學」。面對現代醫學的局限性，他提出自己的理解：醫學始終面臨「可怕的絕對」，即某些疾病無法治癒、生命必然終結的終極命題。這使得醫學註定無法完全理性化，必須保留對非理性維度的包容。他認為「醫學文化史」系列圖書的價值正在於呈現這種張力：既包含有趣的「無用知識」，展示古人「奇怪」的治療方法，更以此為認知鏡鑑，幫助我們理解醫學發展的文化語境。他倡導寬容的醫學觀，即現代人應當接納理性治療與傳統經驗的共存，這種開放態度，恰恰體現了對醫學文化本質的深刻把握——它永遠是人類認識自我、應對生死這一永恆命題的文化實踐。 「醫學文化史」系列圖書書影。 人民文學出版社供圖 北京大學第六醫院副院長石川引用特魯多醫生墓志銘「醫學有時是治癒，常常是幫助，總是去安慰」，強調醫生需破除「萬能幻覺」，既要保持悲憫之心又要接受醫學的局限性。「例如對高血壓、糖尿病等慢性病及精神疾病而言，醫學更多是在尋求最佳管理方案而非徹底治癒。」他還從臨床實踐出發，分享了精神醫學發展中的文化啟示，重點剖析了精神醫學的特殊性——從希波克拉底的"黑膽汁"理論到中世紀的"驅魔"實踐，精神疾病認知始終與文化觀念緊密交織。 在對話中，張大慶還指出，當代醫學面臨一個顯著悖論：隨著檢測技術日益精密，人們發現的「異常指標」越來越多，但真正的健康感受卻可能不升反降。他以甲狀腺結節為例，現代儀器的高敏感性使得幾乎人人都有結節，但這種過度診斷反而可能引發健康焦慮，形成「健康主義悖論」——越是追求絕對健康，越容易陷入對健康的持續擔憂中。 這一現象背後是深刻的文化變遷。李敬澤指出，現代社會塑造了一種「絕對健康」的幻象，將健康異化為對各項指標的機械追求。「當人們用這種完美主義標準審視自身時，反而會陷入持續的不健康感。」他認為這種現象在臨床上表現為「疑病症」的增多，以及患者症狀描述的日益複雜化——文化水平越高、表達能力越強的患者，其症狀主訴往往越豐富多元。(完)
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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