引言
人工智能（AI）在医学领域的快速发展既带来机遇也提出挑战。大语言模型（LLMs）凭借其类人交流能力，在诊断、治疗等应用外，正成为医学教育的重要工具。现有讨论聚焦两大领域：将AI伦理纳入医学课程的必要性，以及LLMs作为教学工具的潜力。本文重点探讨LLMs在医学伦理教育中促进美德培养的独特价值。
医学伦理教育面临资源匮乏的长期挑战，LLMs虽能传递基础伦理知识，但其在培养共情、关怀等美德上的有效性存疑。作者主张，通过微调模型、优化提示词设计、促进批判性互动等策略，可突破当前技术限制。同时强调LLMs应定位为"第二最佳"工具，而非取代人类教师。
医学伦理教育方法论
原则主义与非原则主义的融合
现代医学伦理教育需超越《生物医学伦理原则》等原则框架，纳入美德伦理学视角。詹姆斯·雷斯的四要素模型（道德敏感性、判断力、动机与品格）表明，伦理教育应同时培养能力与品格特质。非原则主义方法强调对患者独特情境的个性化响应，这与医学实践中建立有效医患关系的需求直接相关。
混合教学法的必要性
单纯非原则主义教学可能忽视基础权利与原则的掌握。医学伦理教育需整合原则认知（如知情同意）与美德培养（如共情能力）。阿尔贝托·朱比利尼等学者提出，伦理教育应兼顾认知目标（理解医疗价值观）与态度目标（培养必备美德），这种双重视角构成最优医学伦理教育模式。
LLMs与美德培养实践
LLMs的医学教育应用
研究显示，LLMs通过个性化学习系统、自动化评估等功能，能有效提升教育体验。如2000年代开发的MedEthEx专家系统，以及近年提出的"人工道德顾问"概念，均验证AI在伦理决策支持中的潜力。当前LLMs（如ChatGPT）已能生成体现同理心的医患沟通建议，但效果取决于提示词设计。
LLMs作为美德典范
基于琳达·扎格泽博斯基的典范主义理论，美德培养需通过效仿道德典范。LLMs可通过以下方式建模美德行为：
- 在伦理困境讨论中体现仁慈、诚实等"美德规则"
- 通过新亚里士多德哲学框架生成情境化道德响应
- 开发如"数字孔子"等跨文化伦理模型
实验显示，经优化提示词的ChatGPT能提供符合"打破坏消息"场景的共情沟通策略（如"这确实是个艰难消息，我将全程支持您"），证明LLMs的美德典范潜力。
LLMs作为道德顾问
学生需以批判性思维使用LLMs输出：
- 将LLMs的回答视为建议而非绝对权威
- 分析决策过程中的情境细节与价值权衡
- 识别输出中值得效仿与需质疑的内容
瓦西里基·拉希姆扎德等研究发现，当要求ChatGPT处理复杂医疗场景时，其回应多基于贝查姆与奇尔德里斯的"四原则"框架。这表明提示词设计直接影响LLM的伦理视角输出，需通过多样化提示词激发不同伦理框架的思考。
批判与回应
可行性争议
尽管LLMs无法完全替代人类教师，但其在资源匮乏环境中的实用性价值显著。通过以下改进可提升效能：
- 用跨文化道德视角训练模型（如整合儒家伦理）
- 建立教育机构反馈迭代机制
- 强化道德敏感性与价值多样性培养
动机与影响力
研究表明LLM建议的影响力不亚于人类建议。即便当前LLMs缺乏真实共情，其输出的"感知美德"仍可作为有效教学典范。例如通过文学伦理案例的教学经验显示，非人类典范（如虚构人物）同样能促进道德发展。
结论
LLMs在医学伦理教育中具有双重价值：
- 作为美德典范模型，促进道德知识获取
- 作为交互工具，培养医学生的道德品格
未来研究需验证特定提示词对美德培养的实际效果。LLMs不应成为权威标准，而应与人类教师协同工作。在资源约束下，这种混合模式为医学伦理教育提供创新路径。
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