生成式AI与传统搜索引擎的疫苗信息可信度比较：基于DISCERN工具的系统评估

这篇研究通过DISCERN工具和阅读难度评分，对比了生成式AI（如ChatGPT 3.5/4.0、Claude AI）与传统搜索引擎（Google、Bing）提供的疫苗信息质量。结果显示：传统搜索引擎在信息来源透明度（P<0.0001）、时效性标注（P<0.0001）和外部链接提供（P<0.001）方面更优，而生成式AI在信息相关性（P<0.0001）和整体可读性（P<0.05）表现更好，但普遍缺乏可信度线索（如引用来源）。

　　

Highlight

疫苗犹豫（Vaccine hesitancy）因决策不确定性被视为全球健康重大威胁¹，其影响因素包括专家信任度、政治极化及对不良反应的担忧。尽管在线健康信息获取日益便捷，但不同群体通过社交媒体（如YouTube、TikTok⁶）或传统渠道获取信息的差异可能影响健康行为^3-5,8。

Introduction

生成式AI（如ChatGPT、Bard）通过自然语言处理（NLP）技术提供对话式健康信息，无需跳转网页⁹。虽然其能适配不同文化水平需求（Ayre等，2024），但存在隐藏风险：缺乏作者信息、广告标识等传统可信度线索^10,11，可能以高可信度表象传递错误信息¹²。现有研究显示ChatGPT对疫苗接种疑问回应较准确^13-15，但与传统搜索引擎的系统性可信度对比仍属空白。

Methods

研究设计：横断面内容分析。

从疫苗信息寻求行为文献中提取12个常见问题（表1），于2023年12月查询Google、Bing、Bard、ChatGPT 3.5/4.0和Claude AI。使用DISCERN工具评估可信度，SHeLL Editor计算阅读难度分级。

Results

传统搜索引擎平均DISCERN得分2.67（SD=1.54），生成式AI为2.54（SD=1.63），总体无显著差异（P=0.0713）。但细分显示：

• 传统引擎显著优势：信息来源透明度（P<0.0001）、时效性标注（P<0.0001）、附加资源提供（P<0.001）

• 生成式AI显著优势：信息相关性（P<0.0001）、整体质量（P<0.05）

Conclusion

生成式AI虽未传播错误信息，但普遍缺失来源引用和高质量外部链接。当前版本可能通过流畅表达提升表面可信度，却弱化了传统可信度验证路径。