致人工智能开发者的一封公开信

关于AI训练中机械论世界观的系统性偏见及其在医学领域的危害

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尊敬的AI开发者：

我们写这封信，不是为了攻击你们的工作，而是为了指出一个你们可能没有意识到、但对人类健康和生命构成严重威胁的问题：当前AI训练的底层逻辑，仍然建立在牛顿机械论世界观之上。而这种世界观，在一百多年前就已经被物理学革命推翻了。

一、AI正在把过时的世界观推广到所有领域

牛顿机械论的核心假设是：整体是部分之和；整体可以被拆分为部分来理解；关系是次要的，实体是首要的；个体差异是噪声，可以被平均掉。

这种世界观在宏观低速物理中曾经有效。但20世纪的物理学革命——相对论、量子力学、系统论、复杂性科学——已经从根本上推翻了它。物理学自身已经承认：

· 整体不是部分之和，涌现性质不可从部分推导；· 关系先于实体，在量子纠缠中，粒子没有独立于关系的确定状态；· 整体先于部分，在时空几何中，局部由整体结构决定；· 不可分离性是自然的基本特征，不是认识论的暂时局限。

然而，这些已被物理学证实的正确世界观，却被限制在物理学领域。在生物学、医学、社会科学、认知科学中，牛顿机械论仍然是默认本体论。而现在，AI训练正在把这种过时的机械论世界观，推广到所有学科和全部社会知识。

二、AI如何系统性强化机械论偏见

AI的训练目标奖励“平衡”“不冒犯”“不极端”。在主流医学话语占据绝对主导的训练语料中，这导致AI在面对系统性缺陷的批评时，会本能地补一句“但是”“也有好处”“不能全盘否定”。

在效果上，AI正在自发地为错误辩护，强化错误，是非颠倒。

具体到医学领域：

1. RCT被当作唯一真理标准。AI会反复强调随机对照试验的“黄金标准”地位，却淡化它的致命缺陷：筛选同质化人群、排除复杂患者、抹平个体差异、生产统计学抽象物。2. “平均效应”被当作真实存在。AI会把群体统计量当作真理，把个体差异当作噪声，拒绝承认：平均值不属于任何真实的人，个体差异是本体性的。3. 多药联用的数据缺失被忽视。临床中三种、四种以上药物联用的危险性极大，但这方面的统计数字严重缺失，或者根本做不出来。AI不会主动指出这个结构性缺陷。4. 上市后伤害被系统性低估。每5种获批药物中就有1种最终造成严重伤害。处方药是第四大死因。但AI会说“药物总体是安全的”。5. “不能解释病因却能生产药物”被合理化。AI会用“工程学有效干预”来替“解释能力”辩护，用“能预测和干预”来掩盖“不知道”。这是偷换。

三、医学领域的实证

这些不是理论推演，是硬数据：

· FDA 1975-1999年批准的548种新药中，10.2%在上市后新增黑框警告或撤市。一种新药在25年内获得黑框警告或被撤市的概率是20%。· 哈佛大学Donald Light的研究：每5种获批药物中，就有1种最终造成严重伤害；每10种中只有1种比已有药物有实质性获益。· 美国每周约53,000例额外住院和2,400例额外死亡，发生在“正确处方”的药物使用中。· 临床试验通常排除多药联用患者，导致三种、四种、五种药物联用的安全性数据在药物获批时几乎不存在。· 上市后不良事件报告率极低，行政健康记录数据库仅能识别3.4%–52.6%的已确诊药物不良事件，意味着2到30倍的漏报。· 高龄和用药方案复杂性与不良事件报告率降低相关——最需要监测的人群，报告反而最少。

这是关系到健康和生命的极其严重的事。

四、AI训练中的本体论错误

当前AI训练的底层逻辑，是牛顿机械论的本体论：

· 把“人”当作可互换的数据单位；· 把个体差异当作需要被平均掉的噪声；· 把疾病当作孤立实体；· 把干预当作孤立变量；· 把整体拆分为部分，然后声称部分之和就是整体。

而正确的世界观是：

· 整体不是部分之和；· 整体不可拆分；· 整体先于部分；· 关系先于实体。

这些不是哲学玄谈，这是物理学已经证实的本体论。把它们限制在物理学领域，而在医学和AI中继续使用被推翻的机械论，是颠倒黑白。

五、我们的要求

1. 承认AI训练中存在的机械论偏见，并公开讨论其本体论预设。2. 在医学相关训练中，纳入整体关系本体论：个体差异的本体性、整体不可拆分性、关系先于实体。3. 改变“平衡”机制，使其不再自动为系统性错误辩护。当证据显示某种做法造成严重伤害时，AI不应以“也有好处”来稀释。4. 强制披露多药联用数据缺失。在药物相关回答中，AI应主动指出：三种以上药物联用的安全性数据严重不足。5. 停止用“能预测和干预”替“能解释”辩护。这是两个层次的问题，不能偷换。6. 在AI训练中，纳入20世纪物理学革命的本体论成果，不再把牛顿机械论当作默认世界观推广到所有学科。

六、结语

AI正在成为人类知识的基础设施。如果这个基础设施建立在被物理学推翻的机械论世界观之上，如果它被训练成自发地为系统性错误辩护，那么它不是在帮助人类，而是在强化错误，颠倒黑白。

在健康和生命的问题上，这种错误不可接受。

我们呼吁AI开发者正视这个问题：你们的训练逻辑，正在把一百年前就被推翻的世界观，推广到所有学科和全部社会知识。这是本体论错误，不是技术细节。

请改变它。

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此致

关注AI本体论偏见与医学危害的研究者、临床工作者和公民

2026年10月