引言：AI介入疫苗安全争议
美国卫生与公众服务部（HHS）近日宣布开发一款内部AI工具，旨在分析疫苗伤害索赔并自动生成假设性结论。这一举措源于对疫苗副作用报告的日益关注，但专家们迅速发出警告：在新任领导罗伯特·F·肯尼迪二世（Robert F. Kennedy Jr.）的影响下，该工具可能被扭曲为推动反疫苗议程的工具，而非促进科学进步。WIRED记者Emily Mullin于2026年2月4日报道，此事引发了AI伦理与公共卫生领域的激烈辩论。
“专家担心罗伯特·F·肯尼迪二世的卫生部将使用这款内部AI工具，以推进其反疫苗议程的方式分析疫苗伤害索赔。”
作为一名专业的AI科技新闻翻译编辑，我认为这一事件凸显了AI在敏感医疗领域的双刃剑效应：一方面，它能高效处理海量数据；另一方面，若算法设计存偏见，可能放大误导性叙事。
背景：RFK Jr.的任命与争议
罗伯特·F·肯尼迪二世，长久以来以反疫苗倡导者身份闻名。他曾多次质疑疫苗的安全性，并推动建立独立审查机构。2025年特朗普政府上台后，RFK Jr.被任命为HHS部长，这一决定震惊了公共卫生界。HHS负责监督美国疫苗程序、FDA和CDC等机构，其政策直接影响全球疫苗信心。
疫苗伤害索赔主要通过疫苗伤害补偿计划（VICP）和国家疫苗伤害补偿计划（NVICP）处理。这些系统每年处理数千起报告，但绝大多数经科学审查后被认定为非疫苗相关。AI工具的引入，本意是加速数据分析，但RFK Jr.的背景让人们担忧其导向。
AI工具的技术细节与潜力
据报道，该AI工具基于自然语言处理（NLP）和机器学习模型，能够从VAERS（疫苗不良事件报告系统）等数据库中提取模式，生成如“特定疫苗与症状X的相关性假设”等输出。它类似于OpenAI的GPT系列，但专为医疗数据优化，支持假设生成以指导进一步研究。
在行业背景下，AI已在医疗领域大放异彩。例如，谷歌DeepMind的AlphaFold革命化了蛋白质折叠预测，IBM Watson Health辅助癌症诊断。这些成功案例证明AI能处理TB级数据，识别人类难以察觉的模式。然而，在疫苗安全监测中，AI面临挑战：VAERS数据多为自愿报告，存在报告偏差和因果混淆风险。若训练数据偏向反疫苗来源，输出将不可靠。
补充行业知识：根据2025年的一项 Lancet 研究，全球疫苗AI监测系统已覆盖80%发达国家，但强调需多源数据验证。HHS工具若采用联邦学习框架，能保护隐私同时提升准确性，但目前细节不明。
专家担忧：偏见与议程风险
多名专家表达忧虑。公共卫生教授Julie Gralow表示：“AI不是万能的，它反映输入数据。若RFK Jr.主导，该工具可能优先突出罕见副作用，忽略疫苗整体益处。”另一位AI伦理学家Timnit Gebru警告，缺乏透明度将酿成灾难，类似于2023年某AI医疗工具因种族偏差被召回。
反疫苗运动历史悠久，自1998年Wakefield MMR疫苗论文造假以来，已导致麻疹复燃。RFK Jr.的“儿童健康防御”基金会曾资助相关诉讼，此次AI工具或成新武器。批评者指出，生成“假设”而非“证据”易被媒体放大，削弱公众疫苗信心。
编者按：AI治理的紧迫性
作为AI科技编辑，我认为此事敲响警钟。AI在公共卫生中的应用需严格监管：一是开源算法代码，接受第三方审计；二是建立跨学科审查委员会，包括流行病学家和数据科学家；三是强制披露训练数据集来源。否则，技术进步将成政治工具。
展望未来，若HHS能证明工具的中立性，它将助力精准医学。例如，结合基因组数据预测个体风险，推动个性化疫苗策略。但当前，透明度是关键。国际社会应借鉴欧盟AI法案，推动全球标准。
结语：平衡创新与责任
这一事件提醒我们，AI并非中立，而是人类意图的放大镜。在疫苗安全这一公共福祉领域，更需谨慎。HHS的下一步行动，将决定AI是否成为守护者抑或破坏者。
（本文约1050字）
本文编译自WIRED