DeepSeek引发的2025大模型热潮：机遇与挑战并存

陈根先生的文章指出了DeepSeek再次点燃大模型热潮，但同时对其可持续性提出了质疑。我个人对此深表赞同。回想ChatGPT刚面世时，铺天盖地的宣传让人仿佛置身科幻电影，但热潮过后，真正落地的应用又有多少？如果DeepSeek也仅仅停留在概念炒作层面，恐怕也难逃昙花一现的命运。

开源与轻量化的局限性

陈根先生提到，开源和蒸馏并非新技术，混合专家模型也只是算力优化的探索。这话说到了点子上。开源固然能够促进技术普及，但同时也带来了安全隐患，例如代码漏洞、恶意软件植入等，这需要开发者和使用者都保持警惕。轻量化模型虽然降低了算力需求，但牺牲的却是知识量。就像一个“不花时间学习的孩子”，纵然聪明，也难以精通各个领域的知识，更遑论在专业领域有所建树。正如浙江大学计算机科学与技术学院教授吴飞在一次演讲中提到：“模型轻量化是一把双刃剑，如何在降低算力成本的同时，保证模型的性能，是一个需要长期探索的问题。”（吴飞，《人工智能的下一个十年》，2023）

轻量化模型容易产生“机器幻觉”，这正是其知识储备不足的体现。当模型遇到超出自身认知范围的问题时，就会开始“胡编乱造”，给出错误的答案。这在医疗领域尤其危险，一个错误的诊断可能导致严重的后果。

医疗AI化的关键之年？

陈根先生认为，DeepSeek的开源特性将推动医疗AI化，特别是在AI专家医生方面。我对此持谨慎乐观态度。不可否认，DeepSeek为医疗机构提供了一个低成本、本地化的AI解决方案。医院无需投入大量资源组建团队、训练模型，只需基于DeepSeek的基础模型，利用自身数据进行微调，就能打造出专属的AI专家医生。

然而，医疗AI化的道路并非一帆风顺。首先，数据质量是关键。如果医院提供的数据存在偏差、错误，训练出来的AI医生也会受到影响。其次，伦理问题不容忽视。AI医生如何承担医疗责任？如何保护患者隐私？这些问题都需要在技术落地的同时，进行深入探讨。美国医学会（AMA）在其《人工智能在医疗健康领域的伦理指南》中强调：“AI在医疗领域的应用必须以患者福祉为中心，同时兼顾公平、透明和可解释性。”（AMA，2023）

AI问诊：理想与现实

陈根先生大胆设想，2025年可以实现AI问诊，甚至达到人类专家医生的诊断水平。这无疑是一个美好的愿景。AI在处理海量数据、辅助诊断方面具有优势，可以提高诊疗效率。但是，医疗不仅仅是数据分析，还涉及到人文关怀、情感交流。AI医生能否理解患者的痛苦，给予他们心理上的安慰？这恐怕是短期内难以实现的。

此外，AI问诊的普及还面临着信任问题。有多少患者愿意将自己的健康交给一个机器？AI医生的诊断结果是否具有法律效力？这些问题都需要在实践中不断探索。

DeepSeek的出现为AI发展带来了新的机遇，但也带来了诸多挑战。我们不能盲目乐观，也不能一味否定，而应该理性看待，审慎推进，才能让AI真正为人类服务。