人工智能生成医疗调查数据的伦理挑战：方法、动机与验证机制创新

本研究揭示了生成式AI(如大型语言模型)无需真实受试者即可合成符合心理测量学标准的医疗调查数据。来自未知机构的研究人员通过智能偏最小二乘结构方程模型(SmartPLS-PLS-SEM)验证，仅需简单操作即可伪造通过Cronbach's α等常规检验的虚假数据集。该发现警示学术界需建立AI数据审计体系，对维护循证医学(EBM)公信力具有重大意义。

　　

当大型语言模型(LLM)悄然突破科研伦理边界，医疗健康领域正面临前所未有的数据真实性危机。最新研究表明，这些AI系统能够完美复刻已发表的医疗调查问卷结构，批量生成足以骗过传统验证手段的合成数据——从相关性分析到因子载荷(factor loadings)，甚至内部一致性系数(Cronbach's α_系数)都符合标准。

科研人员采用智能偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)进行验证，发现只需简单操作，人工智能生成的虚假数据集就能通过SmartPLS软件的所有常规检验。这种"完美造假"能力正在扭曲临床实践指南的制定基础，更可能彻底瓦解公众对循证医学(evidence-based practice)的信任体系。

面对这场学术诚信风暴，研究团队呼吁建立多维度防御机制：包括动态真实性检测(dynamic authenticity checks)、AI生成数据溯源系统，以及针对科研人员的伦理强化培训。当机器能够精确模拟人类行为数据时，科学界必须重新定义什么是"真实"的研究证据。