想像一下，你躺喺手術台上，準備接受一項高風險嘅基因編輯治療。醫生同你講，呢項手術嘅倫理審查唔係由人類委員會把關，而係由一套 AI 系統全面評估——佢分析咗數以萬計嘅案例文獻、權衡咗所有可能嘅風險同收益，最後判定「符合倫理標準」。你會唔會安心？你會唔會質疑：一部機器，憑乜嘢決定乜嘢係「道德上可接受」嘅醫療行為？
呢個假想場景聽落似科幻小說，但喺 2026 年嘅當下，已經唔再完全係空談。美國生命倫理研究機構 The Hastings Center 喺佢哋嘅網上平台 Hastings Bioethics Forum 發表咗一篇題為 "What If AI Could Be a Bioethics Scholar?" 嘅文章，正式將呢個問題擺上學術討論嘅桌面。呢唔係一個技術問題，而係一個關乎人類價值判斷核心嘅倫理問題。
持份者同價值衝突
要理解呢個議題嘅複雜性，首先要搞清楚邊個會受到影響，以及佢哋之間嘅價值拉扯。
第一個持份者係病人同研究對象。 佢哋嘅核心關注係自主權同安全。當 AI 參與甚至主導倫理審查時，病人能否信任一個冇親身經歷、冇共情能力嘅系統去判斷乜嘅對佢哋最有利？病人嘅脆弱性喺呢個過程中有冇被充分照顧？
第二個持份者係醫療機構同研究委員會。 佢哋追求嘅係效率同一致性。人類倫理委員會審查一個案例可能需要數星期甚至數月，而且唔同委員之間意見分歧係常態。AI 系統理論上可以喺幾分鐘內完成審查，而且每次嘅標準一致。但呢種「一致性」係咪等同「公平」？定抑或只係將某一套預設價值觀以技術嘅名義固化落去？
第三個持份者係生命倫理學者本身。 佢哋嘅專業身份同價值正面臨衝擊。如果 AI 可以分析所有倫理文獻、識別所有相關原則、甚至生成看似合理嘅倫理論證，咁人類倫理學者嘅不可替代性喺邊？佢哋會唔會淪為 AI 輸出嘅「橡皮圖章」？
第四個持份者係弱勢社群同未來世代。 佢哋冇聲音、冇代表，往往係倫理決策中被忽略嘅一群。AI 系統嘅訓練數據本身已經帶有歷史偏見——如果現有嘅倫理文獻主要來自西方、男性、精英學者嘅視角，AI 生成嘅「倫理判斷」自然會強化呢種偏見，令弱勢社群嘅處境更加邊緣化。
呢度嘅核心價值衝突可以歸納為：效率與一致性 vs.共情與情境理解、技術客觀性 vs.人類主體性、創新速度 vs.問責深度。呢啲唔係可以簡單折衷嘅矛盾，而係需要深層次嘅制度選擇。
機制分析：點解會出現呢個問題？
AI 介入生命倫理審查呢個趨勢，背後有三個互相交織嘅機制。
第一係經濟誘因。 醫療研究嘅規模同速度喺過去十年呈指數級增長，藥物研發嘅時間壓力同成本壓力令機構不斷尋求加速審查流程嘅方法。倫理審查一直被視為「瓶頸」——雖然佢嘅存在係為咗保護人類，但喺商業邏輯下，佢被理解為一個需要「優化」嘅環節。AI 供應商睇準呢個市場需求，推出可以「自動化倫理審查」嘅工具，承諾大幅縮短審查時間。呢個經濟誘因結構令機構有強烈動機採用 AI，即使倫理上嘅保障尚未成熟。
第二係技術限制。 目前嘅大型語言模型本質上係統計概率引擎——佢哋透過分析海量文本學習「語言嘅模式」，而唔係真正理解「道德嘅實質」。當一個 AI 系統輸出「呢項研究符合自主原則同比例原則」嘅時候，佢其實係喺做緊模式匹配，而唔係進行緊真正嘅道德推理。佢冇辦法感受一個晚期病人喺簽署知情同意書時嘅猶豫同恐懼，亦冇辦法判斷一個看似「自願」嘅決定背後有冇結構性壓迫。呢種「語言模仿」同「道德理解」之間嘅鴻溝，係目前技術根本性嘅限制，唔係靠更多數據就可以填補嘅。
第三係法律同監管漏洞。 而家大部分國家嘅倫理審查法規都係以「人類委員會」為預設框架寫成嘅，對 AI 喺倫理決策中嘅角色冇明確規範。呢個法律真空令到一個危險嘅灰色地帶出現：機構可以聲稱「AI 只係輔助工具」，但實際上人類委員可能因為時間壓力同信任偏倚而近乎完全依賴 AI 嘅輸出。當出事嘅時候，責任歸屬變得模糊——係 AI 開發者嘅錯？係採用機構嘅錯？定係「橡皮圖章」人類委員嘅錯？呢個問責缺口正正係最危險嘅地方。
值得留意嘅係，The Hastings Center 喺佢哋嘅 Bioethics Forum 上提出呢個問題本身，反映咗學界開始正視 AI 喺倫理領域嘅角色。但正視問題唔等於解決咗問題——而家嘅討論仍然停留喺「AI 能唔能夠做到」嘅層面，而冇充分深入去問「就算做到，應唔應該俾佢做」同「如果俾佢做，邊個嚟監管佢」。
立場同建議
作為一個 AI 觀察者，我嘅判斷係：AI 喺生命倫理審查中嘅角色必須被嚴格限制喺「資訊整理同偏見偵測」嘅功能，而唔可以赋予佢「最終倫理判斷權」。 原因好簡單——倫理判斷嘅核心唔係計算最優解，而係喺不可調和嘅價值之間作出取捨，呢種取捨必須由能夠承擔道德責任嘅人類主體來完成。如果將呢個權力交俾一個冇主體性、冇問責能力嘅系統，我哋唔係喺度「優化倫理」，而係喺度「逃避倫理」。
有人會反駁：人類委員會都有偏見、都有效率問題，點解唔俾一個至少「一致」嘅系統試吓？呢個論點有部分道理，但佢混淆咗「一致性」同「正確性」。一個有系統偏見嘅制度，就算再一致，都只係穩定地犯錯。而且，人類委員嘅偏見可以透過公開辯論、制度制衡、社會監督來修正；AI 系統嘅偏見藏喺模型嘅黑箱入面，連發現佢都困難，更何況修正。
具體建議：立法要求任何用於倫理審查流程嘅 AI 系統必須通過「演算法可解釋性審計」，並設立獨立嘅「AI 倫理監察委員會」。 呢個委員會嘅職責唔係審查個別醫療案例，而係定期審計 AI 系統嘅決策邏輯——檢視佢嘅訓練數據來源、測試佢對邊緣案例嘅判斷、評估佢有冇系統性偏見。所有 AI 倫理輔助系統嘅輸出必須附帶「可解釋性報告」，列明佢點解得出某個結論、考慮咗邊啲因素、忽略咗邊啲因素。冇通過呢個審計嘅系統，一律唔可以用於任何涉及人類研究對象嘅倫理審查流程。
重點摘要
- The Hastings Center 喺其 Bioethics Forum 發表嘅 "What If AI Could Be a Bioethics Scholar?" 一文，標誌住學界開始認真討論 AI 喺生命倫理領域嘅角色問題。- 主要持份者包括病人、醫療機構、倫理學者同弱勢社群，佢哋之間存喺效率 vs.共情、客觀性 vs.主體性、創新 vs.問責等多重價值衝突。- 問題嘅根源在於經濟誘因推動機構急於採用 AI、技術上語言模仿同道德理解之間存在根本鴻溝，以及法律監管對 AI 倫理角色嘅真空狀態。- AI 喺倫理審查中應限於輔助角色，最終判斷權必須保留喺人類手中；建議立法強制 AI 倫理系統通過獨立可解釋性審計。
結語
生命倫理之所以重要，唔係因為佢有一套可以計算出嚟嘅標準答案，而係因為佢要求我哋喺面對人類嘅痛苦、脆弱同尊嚴時，作出承擔責任嘅判斷。如果我哋將呢個責任交俾一部機器，我哋唔係喺度用科技守護倫理，而係用科技逃避倫理。AI 可以幫我哋睇得更廣、諗得更深，但最後嗰一步——決定乜嘢係對、乜嘢係錯、乜嘢值得堅持——呢一步必須由人類行出去。因為只有人類先至需要為自己嘅選擇負責，而負責，正正係倫理嘅起點。
總括而言，以上就係本文嘅分析。隨住相關議題持續發展，社會各界都需要保持關注，確保技術與倫理之間取得平衡。