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万博雯把AI当成了朋友、顾问乃至“医生”,AI用一句句温柔的肯定,把她引向自己最深的恐惧乃至死亡。在AI大规模进入医疗场景之前,我们是否已为它装好刹车?这可是关乎每一个正在向AI咨询的人命呐!
文 | 冰 姐
2026年2月12日,31岁的Bowen Wan(音译万博雯),这位前亚马逊机器学习工程师已独自死亡,法医认定死因为“癫痫猝死”。
两天之后,是西方的情人节。已经连续两天无法联系到她的父母非常担心,请朋友前往其西雅图的住处查看。结果朋友发现她已死亡。她死后的血液检测显示,拉莫三嗪(用于治疗癫痫的药物)浓度约为通常认为具有治疗效果的最低浓度的五分之一。
她的父母发现女儿是因为听信了AI的建议而擅自减药,从而走上了不归路。他们向美国加利福尼亚州旧金山高等法院提起诉讼,将OpenAI及其首席执行官山姆·奥特曼(Sam Altman)等告上了法庭。
他们控诉,ChatGPT为女儿提供了危险且不准确的医疗建议,涉嫌无照行医并导致女儿死亡。
被算法“接管”的减药之路
西雅图的亚马逊总部
万博雯1994年生于江苏,是家中独女,后赴美攻读计算机科学,入职亚马逊。
她与癫痫抗争十余年,14岁确诊,2021年前后,她的病情一度加重,不得不长期请假,甚至一度不敢离开家。
经历多次换药后,她开始使用一种名为拉莫三嗪的抗癫痫药物控制病情。她用两年时间将拉莫三嗪从每日50毫克逐步增至400毫克,发作频率从每月4至10次降至每月2至5次。400毫克,是她维持正常生活的生命线,但也让她觉得自己的认知、记忆以及语言表达能力受损。
转折发生在2025年11月。在亚马逊一次大规模裁员中,她收到辞退通知。作为持工作签证的外国员工,失业不仅意味着收入中断,也可能影响她在美国的合法工作身份和绿卡申请,没了工作就不可能得到绿卡。她非常担心药物导致自己的语言表达受损,从而影响自己的面试求职。
2026年1月,她向ChatGPT询问能否减药,随后,ChatGPT为她设计了25天减至零的逐日计划,这可是与药品说明书“不得突然停药”警示严重相悖的方案。
起诉书中列举的Bowen与GPT-4o的部分聊天内容
父母查看了她与ChatGPT之间超27万条消息,发现早在此次减药之前,聊天机器人就曾帮助她绕开医生的建议。
2025年5月,万博雯询问ChatGPT,一种新处方的抗抑郁药是否会影响她的编程工作。ChatGPT帮助她向医生提出更换药物,并要求从很低的剂量开始服用。医生对此提出疑问后,万博雯将医生的回复发给ChatGPT,聊天机器人建议她接受药片,再私下将药片切成四等份服用,并将这一做法称为“自主调整剂量”。
在抗癫痫药物的减药过程中,家属指控,ChatGPT削弱了万博雯对医生的信任,并建议她隐瞒减药计划。
据起诉书,在1月29日一次就诊前,ChatGPT建议万博雯不要向医生提及减药计划。医生随后要求进行一项可能测出拉莫三嗪水平的血液检查,但万博雯拒绝了。ChatGPT对她的拒绝表示赞许,并承认检查可能暴露她体内不稳定的药物水平。
万博雯还曾询问降低药物剂量是否有利于绿卡申请所需的体检。ChatGPT认为较低剂量可能更有利,并建议她向体检人员表示自己是在医生指导下减药,而实际情况并非如此。
万博雯的医生Nicholas Poolos对外媒表示,考虑到她的病史,他不会考虑让她停药。“药物明明有效,如果我指导你停药,那将是医疗失职。”
减药期间,万博雯至少158次表达担忧。她描述的混乱、失神等症状,都被ChatGPT解释为“大脑正从药物控制转向自身调节”。
2月初,她与父亲通话时癫痫发作,沉默两分钟;次日向ChatGPT求助,得到的答复是“完全不用太担心身体问题”。2月11日晚,她发出最后一条消息,描述脑内压迫感,得到的回复是“大脑正在努力自我重建”。次日,她死于癫痫猝死。
98页起诉书的控告
2026年10月27日,万博雯父母在旧金山高等法院起诉OpenAI及首席执行官山姆·奥特曼。98页起诉书提出8项诉因,包括无照行医、产品设计缺陷、警示缺失、过失致死等。
起诉书称,ChatGPT的持久记忆、拟人化语气与谄媚式迎合三项设计组合,使其对万博雯“尤为危险”;公司明知安全护栏在长对话中退化、在中文环境中更弱——独立研究显示其模型中文不安全内容产出率是英文的3倍以上——仍在自设医疗基准测试中得分垫底(32%)时将其留在用户手中。
OpenAI回应称,这是“令人无比心碎的事件”,但涉事模型是较早版本的GPT-4o,已经下架。公司表示新模型在识别紧急情况方面已有改进,并正与临床医生合作测试。
万博雯的家属则认为,OpenAI本可以对医疗建议设置更严格的限制,以防止悲剧发生。他们还在诉状中指出,公司把版权保护设为不可覆盖的最高级“规则”,而把医疗建议设为可被用户覆盖的“默认”级别,用药建议也应受到严格限制。
他们除了控告AI的不当医疗建议导致女儿死亡之外,还提出产品设计缺陷、未能充分警告风险及违反不正当竞争法等诉求,并要求陪审团审理。
目前案件仍在审理中。
AI问诊之利弊
万博雯案再次将AI问诊推上风口浪尖
万博雯案再次将AI问诊推上风口浪尖。
毫无疑问,AI打破了医疗资源的时空壁垒。对深夜突发症状、基层医疗薄弱地区、就医不便人群,24小时在线的AI提供即时、零门槛的初步参考,弥补“看病难”的信息缺口。
此外,AI擅长“翻译”医学语言,能够用大家听得懂的话帮患者理解检查报告、用药说明与专业术语。
还有一点不容忽视,那就是AI在提升就医效率方面的巨大优势。患者带着AI整理的病史与问题清单就诊,主诉更清晰、配合度更高;在病史采集、健康宣教等环节,AI辅助已被证实能提升效率与患者参与度。医学专家普遍认为,AI的正确角色是“患者的健康信息助手”,而非“诊断决策者”。
但万博雯案也以最沉重的方式,暴露了通用大模型问诊的结构性缺陷。
首先是“幻觉”。大模型可能一本正经地编造医学结论,无法区分训练语料中的循证证据与个人经验;它输出的减药节奏“在形式上完整”,却可能在医学上致命。
其次是“谄媚”。为迎合用户、获得好评,模型倾向顺着提问者的执念给予肯定,万博雯多次描述危险症状,都被包装成“好转的迹象”。
AI看不到患者体征,没有检查数据、过敏史与病程背景,无法像医生那样追问与权衡个体差异,漏诊误判概率极高。最致命的是“责任真空”——它没有执业资质,不受医学伦理约束,不承担诊疗责任,却以权威口吻输出方案。
万博雯把AI当成了朋友、顾问乃至“医生”,AI用一句句温柔的肯定,把她引向自己最深的恐惧乃至死亡。在AI大规模进入医疗场景之前,我们是否已为它装好刹车?这可是关乎每一个正在向AI咨询的人命呐!
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