异形设计在医疗AI中的应用：反对拟人化并倡导异形化患者面对AI的新范式

《npj Digital Medicine》：Promoting xenomorphic patient-facing AIs: The case against anthropomorphism in medical AIs

　　本文针对患者面对医疗人工智能（MAI）的拟人化设计趋势，提出了一种创新的异形化（xenomorphic）设计策略。研究人员通过分析拟人化设计的伦理困境、技术挑战（如“恐怖谷效应”）及医患关系（DPR）的本质，论证了异形化设计在避免与人类医生角色冲突、保护DPR独特性方面的优势。研究指出，异形化MAI可类比动物辅助疗法，为患者提供补充性的信任与支持，从而拓展治疗可能性并改善健康结局。这一研究为MAI的伦理设计与临床应用提供了重要理论依据。

　　

随着人工智能技术快速渗透医疗领域，患者面对医疗人工智能（MAI）的应用正从后台系统走向前台，直接与患者互动。然而，当前主流的拟人化设计策略——赋予AI人类外貌特征——引发了一系列伦理与实践挑战。拟人化设计基于简化论思维，试图将人类医患关系（DPR）中促进健康结局的要素机械地移植到非人类实体上，却忽略了医疗本质上是人类特有的关系性实践。更棘手的是，拟人化设计难以摆脱“恐怖谷效应”：当AI外观接近人类却未完全一致时，会引发患者的厌恶感，反而阻碍信任建立。

为解决这些问题，发表在《npj Digital Medicine》的研究提出了一种颠覆性思路：异形化设计。该策略主张为MAI赋予明显非人类（甚至外星生物般）的特征，如异常大的头部、四只手臂或鳞状皮肤，从而明确区分AI与人类医生的角色。研究团队通过多维度论证指出，异形化设计不仅能规避拟人化带来的偏见陷阱（如性别、种族刻板印象）和技术悖论，还可借鉴动物辅助疗法的成功经验，构建新型非人类治疗关系。例如，治疗犬与患者建立的亲密纽带已证实非人类关系对健康结局的积极影响，而异形化MAI有望以更智能的方式提供类似支持。

研究强调，医疗的核心是“促进人类完整性与繁荣的关系性过程”，而人类医生在这一过程中的独特性不可替代。异形化设计通过突出MAI的“他者性”，保护了DPR的 ontological 独特性，同时为患者开辟了互补性的健康促进途径。这种设计不是将MAI降级为工具，而是将其定位为能与患者建立亲密关系的智能实体，类似于人类对天使或外星生命的想象投射。

关键技术方法方面，作者主要基于文献综述与理论建模，分析了拟人化设计的三大实践路径（固定通用外观、基于患者特征的自适应外观、患者自定义外观）及其局限性，并引入机器人伦理学框架论证异形化设计的可行性。研究还结合了人类认知心理学（如社会认知理论）与医学人类学观点，探讨了人类将心理状态投射至非人类实体的先天倾向如何影响MAI设计。

研究结果部分，作者从三个层面系统阐述了异形化设计的优势：

1. 1.
   规避技术陷阱
   异形化设计彻底绕开了“恐怖谷效应”。拟人化AI在接近人类外观时易引发预测误差（人类神经系统中预期与实际感知的不匹配），而异形化MAI因明显非人类特征避免了此类认知冲突。此外，该设计减少了开发近乎人类外观AI所需的大量资源投入。
2. 2.
   削弱社会偏见
   拟人化设计常固化现有社会偏见（如将女性特征AI关联至护理任务）。异形化MAI提供了“从零开始”的设计机会，可通过中性特征降低性别、文化等偏见的影响。例如，避免使用特定族群的面部特征或职业服饰（如白大褂）可减少刻板印象的强化。
3. 3.
   保护医患关系
   通过明确区分人类医生与AI的角色，异形化设计降低了MAI对DPR的干扰风险。尽管不能完全避免患者用异形化MAI替代人类医生（尤其在医疗资源匮乏地区），但其非人类外观天然削弱了替代可能性，有助于维护DPR在健康促进中的核心地位。

结论与讨论部分指出，异形化设计虽存在局限性（如初始接受度挑战、人类仍可能对其拟人化投射），但其核心价值在于拓展医疗关系的多样性。正如动物辅助疗法曾被视为非常规却最终被广泛接受，异形化MAI有望成为医疗生态中的创新组成部分。未来需进一步探索异形化特征的具体实现方式（如颜色、形状的动态调整）及其对不同患者群体的适应性。这项研究为MAI的伦理发展提供了新范式，强调技术设计应服务于而非削弱人类医疗的关系本质。