综述：数字心理健康领域中可信赖与符合伦理的人工智能——是空想还是可实现的目标？

这篇综述探讨了AI在数字心理健康（digital mental healthcare）领域的双刃剑效应：既提升治疗有效性（effectiveness）、可及性（accessibility）和可扩展性（scalability），又面临透明度缺失、算法偏见（bias）和责任缺口（responsibility gaps）等伦理挑战。作者主张将"可信赖AI"（Trustworthy AI）定义为系统对自主性（autonomy）、无害性（nonmaleficence）、公平性（fairness）和透明性（transparency）等伦理原则的可量化遵循，并建议基于欧盟AI法案（EU AI Act）建立领域特异性评估指标。

　　

数字心理健康领域的人工智能革命与伦理困境

Abstract
人工智能（AI）在数字心理健康领域的应用正以前所未有的方式重塑治疗范式。这种技术突破不仅显著提升了干预措施的有效性（effectiveness）、可及性（accessibility）和可扩展性（scalability），更在抑郁、社交焦虑障碍（SAD）和物质滥用等疾病的治疗中展现出令人瞩目的辅助价值。然而，当算法开始参与诊断决策时，其"黑箱"特性引发的透明度危机、可能加剧社会不平等的系统性偏见，以及难以追溯的责任缺口（responsibility gaps），都迫使人们重新审视一个根本性问题：我们能否真正依赖这些系统提供既符合伦理又切实有效的医疗服务？

技术红利与医疗鸿沟
全球范围内约70%的精神疾病患者从未获得正规治疗，在美加地区这个比例也高达50%。AI赋能的数字干预措施通过降低经济与地理门槛，为弥补这一医疗鸿沟带来了曙光。特别是在COVID-19大流行期间，当传统医疗服务体系出现严重中断时，基于AI的解决方案展现出独特的韧性。这些系统不仅能突破时空限制提供持续服务，其非评判性的交互方式更降低了特定症状群体的求助心理障碍。

伦理迷宫中的AI应用
然而，技术乐观主义背后潜藏着复杂的伦理迷宫。当AI系统给出难以解释的诊断建议时，可能造成认知不公（epistemic injustice）——患者和临床医生都无从质疑其决策逻辑。更严峻的是，训练数据中潜藏的社会偏见可能通过算法放大，最终形成加剧健康不平等的恶性循环。欧盟高级别专家组（HLEG）提出的"可信赖AI"七大要求中，技术稳健性（technical robustness）与社会福祉（societal wellbeing）等原则正是针对这些风险。

信任悖论与技术物化
将人类社会的"信任"概念迁移至AI系统引发了哲学层面的争议。批评者指出，缺乏情感能力和道德主体性的算法本质上只能被评估为"可靠"而非"可信赖"。这种概念混淆可能导致新型算法家长制（AI paternalism）——当患者过度依赖系统决策时，其治疗自主权可能被无形剥夺。值得注意的是，传统医患关系中基于信任的层级结构本身就存在家长式医疗（paternalistic practice）的隐患，而AI的介入可能以更隐蔽的方式强化这种权力失衡。

可量化的伦理实践
作者提出突破困境的务实路径：将抽象的伦理原则转化为可测量的性能指标。例如，通过临床安全性量化无害性（nonmaleficence），用持续公平性审计评估算法偏见，以决策可解释性实现透明度。这种操作化框架不需要重新定义"可信赖性"，而是将欧盟AI法案（EU AI Act）中的关键要求（如人类监督、数据治理）与领域特异性指标相结合。特别在心理健康场景下，还需重点监测患者对治疗方案的自主选择权是否得到保障。

未来图景与未竟之问
当AI系统逐渐从筛查工具进化为具有共情回响能力的"数字治疗师"时，其伦理合规性的评估标准也需要动态演进。目前亟需建立跨学科研究网络，持续追踪两个核心问题：AI信任度的长期演变规律，以及伦理原则间的动态张力（如透明度要求与商业机密保护的冲突）。只有将这些抽象原则转化为贯穿AI全生命周期的具体实践，数字心理健康领域的伦理AI愿景才可能从美好空想变为可实现的未来。

Funding
本研究未接受任何公共、商业或非营利机构的专项资助。