[两性话题] DeepSeek 会让医生失业吗？

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[两性话题]DeepSeek 会让医生失业吗？

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DeepSeek 会让医生失业吗？
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医生
身体健康
临床医生
蔚蓝讲坛
健康365
DeepSeek 会让医生失业吗？

额，很多人其实没经历什么重大疾病，所以对医疗有误解也就不奇怪了.....
其实生活中碰到医生咨询一下，医生基本上不会介意的。当然前提是医生闲着没事时，人家工作的时候去咨询那就是找茬了。
比如饭局里面第一次认识的人，你有个问题直接问，医生一般就是能回答就回答，不能回答也会给你指条路。（所以医生经常被拉去组局，极低成本就可以做到不冷场，还能让人觉得有收获、这顿饭没白吃）
与之对比，某些行业，全靠信息差挣钱，咨询是按时间收费。你饭桌上问他们业务问题，他们就会觉得这是白嫖。
80-90%以上都问题，别说deepseek了，随便问个临床上摸爬滚打十年的人（前提是真干临床的人），基本上都能给个意见。
但是意见归意见，还得去执行啊。
一个人黑便便血，血常规粪常规隐血得去医院查吧，然后肠镜，真发现肿瘤了还得开刀。开完刀病理分期拿到，进一步化疗还是放疗的做下去。
一个人突发头痛，查了CT有蛛网膜下腔出血，进一步血管成像，然后发现动脉瘤，下一步不管夹闭还是栓塞，这都得人来完成。
至少在中国，医院和医生的主体工作是这些具体的业务。解释说明之类的事情，基本属于附加服务。
遇到那种一说就明白的病人和家属，医生都是很高兴的，可以省不少事。
同样的问题，我解释十分钟，病人和家属就明白了。也可能解释两个小时，病人和家属还一堆问题。在中国体系下，解释两个小时连瓶水的钱都不能收，纯义务劳动...
按学科来说，各大外科自不必说，地上的东西deepseek都捡不起来，你还指望他去脑袋或者肚子里拿东西？
内科操作少一些，但是各种穿刺也是基础。
而心内科的介入电生理、呼吸科的纤支镜呼吸机，消化的内镜，肾内的透析，肿瘤的化疗放疗，各专科基本都有自己的基础技能。
而所谓的辅助科，更是大量依赖资源，CT，磁共振动辄几百上千万，整个过程需要人的操作。
彩超也需要人的操作，核医学更是需要特殊管制的药品。检验、病理从取材到检验都需要一系列人工的操作和判断。
几乎所有科室，在十几二十年前就开始思考自己的核心技术和核心业务是什么了。如果啥技术壁垒都没有的，直接就面临被其他科吃掉的问题。
外科综合化（增加诊断、支持和康复）、内科外科化（增加操作）、辅助科临床化（增加直接诊疗），这都提了多少年了.....
举个典型例子，皮肤科，我上学的时候，皮肤科老师就说看病开药没前途。要搞镜检，搞皮肤外科，什么激光美白，去瘢痕。虽然我觉得皮肤科的技术基础比整形外科差远了，但是占有病人入口优势，现在搞得也不错。几十年前他们就吐槽，一个皮肤病，讨论两小时，几个专家把病理病因说得头头是道，治疗上最后还是开个氧化锌洗剂，这肯定不是学科的未来。
另一个例子风湿免疫科，号称疑难杂症聚集地，顶级医院自然是还行，但一般医院却因为没有核心业务，经常被各种嫌弃。有些地方归给肾脏科的，有些地方归给血液科的，有些地方归给内分泌科的。具体各地玩法也不一样，有的重点去折腾骨关节病（骨科出了名的不看骨病），有的去搞脱敏治疗。Car-T出来之后，感觉这帮人是有机会翻身了....
所以，咨询一类的事情，顶多起个指路作用。具体的路还得一步一步走。
治疗原则，那是住院医师甚至实习生都能说得头头是道的，关键在于如何落实。
就像马克思的这句话：哲学家们只是用不同的方式解释世界，但问题在于如何改变世界。

临床上也有真正复杂的问题，很多学界就没有定论......
毕竟凡人皆有一死。
承认人是会死的，那就得承认有治不了的病。
也就意味着任何医疗手段，都有失败的时候。
这也就意味着很多问题没有答案，
只能不停使用各种手段去尝试。

deepseek不确定，但ai肯定会。实际经验来看，一个科室完全不需要那么多医生，一个牛逼哄哄的主任医生带着一群差不多的执行者就够了。跟土木造房子差不多，这世界上没有那么多千奇百怪的疑难杂症也没有那么多奇形怪状的房屋，设计图一张就够，别的只需要看懂施工或在看得懂的人指导下施工而已。土木大学生进工地打灰，临床学生进临床管患者写病志差不多。
让ai承担上层辅助和中层执行，辅助主任医生确定诊疗方案，然后日常统筹全局管理患者承担目前很多主任下主治的活，临床医学拆成临床医学和临床实践医学，培养主任医师和牛马医生分开，减少人数同时提高下层牛马工资，类似于国外提高蓝领工资一样，匹配牛马学习成本就好。变成工程师和高级工人的组合就好。
目前实践的难题在于ai太贵，民众的不信任和牛马医生太便宜了，画一个以后挣大钱的饼加上民众对于“医疗资源”的重视而被动抬高的医生社会地位让牛马医生愿意承担很低的薪资水平。

我刚刚用ds做了一个测试，以下是用患者的角度来复原一个“阑尾炎患者”主诉，以及ds给出的建议过程。

这个过程中，ds能很快的鉴别出“转移性右下腹痛”这一主诉的标志性疾病的特征。并给出建议。
处理建议很标准化，教科书般的建议。
这个很好理解，毕竟模型数据就是以教材为基准输入的。
虽然后续没给出进一步诊疗意见，但我相信，只要医生进一步训练ds，给到数据足够祥细，ds的建议也是可以更进一步符合条件的。
我觉得，ds如果深耕医疗领域的话，是完全可能取代基层医疗机构这块的。而且误诊几率会比现行体系更小，操作更精细。
但是，ds能取代现行医疗体系吗？
我觉得也是不可能的。
从几点来看这个现象，可窥一斑而知全豹。
1.ai的基层逻辑是输入1+1，然后得出2的结论的，而现代医学只能说，尚处于1+x的状态。所以，ds相当于一把刀，握在厨子手上，就是菜刀，握在战士手上，就是杀人利刅，握在医生手上，就是手术刀。
据网上消息，我的理解是就目前ai的功能，还是没有突破自主意识这块，不是很懂，大家可以在评论区留言。
2.患者的需求。
人是一种很复杂的生物。就还是拿我身边的二胎妈妈们来举例。人家已经进化到娃感冒也要驱车百公里去省儿保的时代，而且这部分人已经成为社会需求重要组成部分。那么这部分人的需求需要重视么？还有一部分人的需求，就是我花了钱，就必须要治好，ds能否满足这些人的需求。
需求中有关人类伦理道德的范畴，又该如何去平衡？
3.法律法规部分的问题，从上述情况我们不难得出一个问题：ds能解决90%以上典型性的疾病，但对非典型性的问题，如何处理？比如非典。在非典前，没有指南，没有共识，也就没有教材。ds就此类问题，是无能为力的。可以预见的是医学的发展是日新月异的，此类问题，层出不穷。那么假设发生医疗事故，这个责任，ds公司能承担么？
不用质疑，临床上大多数患者，是不具备合格的条件的。甚至有些患者对自己症状的描述正确都做不到。那么，当1+1被描述成1+2/2+2了，ds还能得出2的结论吗？而这个问题，法律如何来保障，来规避？
患者是一个独特的的群体。他明明知道送不送红包，医生也不会给多切一刀捅你，但还是想通过送红包这样的行为，给自己一个心理安慰的理由。
所以，医生会失业么？

会，但没那么夸张
之前德国一家医院，把全体影像科医师全部辞掉，然后远程会诊的方式继续经营，几乎没什么影响。
现实就是如果患者利用deepseek这种AI，再结合物理检查，超声，CT，加上化验单等结果，然后让机器出具一份治疗方案，并严格执行，定期去医院复查各项指标，然后病情好转，甚至治愈，这是不是就间接代表医生失业呢？
另外绝对利好沿海只有房子，没有大型三甲医院的的房地产，用不了多久，只要社区医院配备齐全医疗设备，然后一两个坐诊医生，加上可以轮班的护士，最多配备几个技师来操作各种仪器设备，满足抽血，超声，CT及MRI，心电图等检查，就完全可以支撑了数万人的社区，对，你没看错，实际上确实不需要那么多医生和护士，将来能做手术的机器人出现，那就意味着人在哪生活都行，只要有光，就有电，就电就有水和食物，还有网络，就有完备的医疗支持系统，无论是荒郊野外，还是城市，都可以自由生活。

最先被AI取代的应该是影像科医生，对于普通医生来讲暂时还是安全的，毕竟说破天了它也不能直接给病人开药。对于基层医生来说，我们是欢迎deepseek的，这相当于随身备了一个全能医学专家顾问，遇到疑难杂症时更有底气了。

坐在电梯里问一下“几楼”，你说“3楼”，她按一下“3”那个按钮，的“电梯操作员”这个岗位还存活在很多地方呢。

短期内不会，DeepSeek也会一本正经胡说八道。
我最近在试探R1满血版本的知识水平。
用的是第三方的平台（Chatbox），在联网搜索开启的情况下，先问它半月板撕裂该如何治疗，论述保守治疗和手术治疗的适应症和优缺点。

DeepSeek讲得头头是道，但是有一组结论的数据引起我的关注。它说NEJM的数据说缝合术5年的效果非常好。
缝合术五年效果：94%患者恢复运动能力，关节炎发生率较切除术减少50%（NEJM数据）
但我记得似乎没这样的论文发表。于是我问它把参考文献列出来。

结果发现它找的文章是2013年新英格兰医学杂志上说关节镜半月板部分切除术和假手术相比没有显著区别的那篇运动医学黑子文章。它也能发现自己引用得不对，从而再次解释说明。

2013年 NEJM 随机对照试验：比较缝合术与部分切除术的10年随访结果发现，缝合组骨关节炎进展率较切除组降低24%（但非50%）

但我确实记得这篇文章只说了假手术对比半月板部分切除的效果。没有引入半月板缝合。
于是我再次质疑追问，确定有半月板缝合的数据？

然后它终于承认自己胡说八道，错误引用文献了。
所以DeepSeek会引用一个毫不相干的论文，编造出个结论，给用户看他想看的东西。
所以这东西可以拿来安慰焦虑的患者，替医生减轻一些沟通上的负担，或者写写病史这些应该能做到。
但是让它去主导严谨的医学研究或者临床决策，那可能目前还不具备足够能力。

让医生失业医保局就够了，哪用得了DS这么高大上的东西

deepseek搞不定医闹

目前是不会的，因为即便是OpenAI o1和DeepSeek R1都还有非常麻烦的技术问题没有解决。
比如NeurIPS 2024发表的MediQ，我这里就不展开讲，有兴趣的可以看论文。这篇论文里面谈的问题是一个共性问题，有很多研究都独立发现证实过。更加麻烦的是，这个问题目前好像还没很好地解法，因为这和目前的LLM主流研究探讨的问题不同，即便是o3可能也无法解决。
但是长期来讲，我更好奇的是为什么社会对于自动驾驶和AI医生的态度似乎完全不一样。
毕竟在我的视角里，自动驾驶显然是比AI诊疗更加危险的事情
很多人并不是经常去医院，但真的是天天要开车
误诊或者吃错药了也不一定会真的挂掉，但是高速上一出事故搞不好整本户口本直接报销
对医疗AI的所有不可落地的论据，改个上下文都可以在自动驾驶成立
但是为什么自动驾驶替代司机就是个很朝阳的方向，而医疗AI替代医生就是大逆不道？

这个事情只能通过实践证明，比如做个试点，一部分人只用DeepSeek看病不用医生，看看效果。如果效果比一般正常就医的效果要好，那就说明医生真的要失业了。
其实以前关于中西医之争也有人这么建议，做个试点，一个城市或者一个省只用中医看病，另外一个只用西医，看看效果如何之类的。我一直觉得如果试验设计得好的话，这样是很直观也很有力的，可惜一直没有实现。

失个der，一个大号检索引擎罢了。
稍微问深一点就什么也不知道的存在。

首先这是个软件，相当于只有个脑子，你如果要让他看病得让他有眼睛，耳朵，嘴巴，和手才行。有了这些能看病吗？我来模拟一下可能的场景大家来看看哈，你愿不愿意？某肿瘤手术进行中。。。。。。手术过程中分离淋巴结和血管时，因为粘连紧密，出现了血管出血，ai：检测到患者出血，考虑可能原因：1.α。2β。3γ。最可能的原因是1α。根据1α原因，目前情况考虑下一步治疗：1.a。2.b。3.c。成功率最高的是1.a。1.a治疗方案具体操作步骤有三种不同的模式1.x。2.y。3.z。根据目前情况1×成功率最高，现在按照此模式启动止血步骤，开始第一步操作，第一步操作失败。1×模式无法顺利进行，已经自动切换到2y模式。检测到患者出血量已达到500ml，已在输血系统中填写申请单，并已发送审核完毕。输血机器人取血中，预计约3min内到达。2y模式进行失败，已自动切换到3z模式。3z模式进行中，检测到患者血压较低，已开启升压治疗。升压治疗失败。患者死亡率高达某某%，启动抢救模式。抢救模式进行中，检测到患者已死亡，抢救失败。已自动连接医院病历医嘱系统，并连接其他ai医师，完成死亡病历讨论，手术记录，病程记录及医嘱书写工作。工作完成后，将手术视频及患者住院资料上传至医院病案审核系统，系统修改完成后上传至医院法律服务系统。整个过程需要时间约1min。考虑到血液制品珍贵，系统已联系输血机器人返回血站。病历医嘱已书写完毕，法律服务系统检索相似案例约5****例，并参考法律条文A，B，C。。。。。。。。。。。。已为医院生成最有利诉讼方案。赔偿金额范围为0-2******。赔偿金平均数为。。。。。。，中位数为。。。。。，通过检索患者家属工作，学历，阅历，及个人犯罪、纳税、收入等信息。医闹概率为×%，超过警戒值，已自动联系医院警务系统，警务机器人约1min后到达手术室外，监视在场家属，考虑到被监视人种有人体型较大，暴力倾向严重，已激活警务机器人电击枪系统。检测到警务机器人到场，已生成患者死亡情况说明书，并生成死亡证明发送至患者家属手机。手术室监控检测到手术室大门及警务机器人被家属攻击，电击枪启动。家属已全部丧失行动能力，联系到最近的派出所，并将袭击画面监控上传至公安系统，由公安系统审核。袭击画面备份上传至医院内存系统并发送至医院法律服务系统，法律服务系统根据视频分析家属们违反了法律条文1～，2～，3～。预计赔偿金额为。。。。。。，刑事拘留概率为×%，行政拘留概率为××%，预计关押天数为3～****天。检测到公安人员已到达，人员离场后联系清洁机器人清理现场。已联系殡仪馆，灵车机器人达到现场后将联系患者未到场家属，灵车机器人已将患者尸体运送至殡仪馆，由于联系患者剩余家属后均拒绝支付费用，将尸体冷冻保存，等待患者家属从公安系统回归后再次联系，期间产生的费用将由患者家属承担，若无人愿意承担将和住院欠缴费用一起由患者直系亲属均摊，并发送账单至直系亲属手机，并备案征信系统，等待征信系统监控。本次工作已完成，系统联系病房电话，接下一台手术。
各位看完了感觉怎样？这个ai它棒不棒？

不会，AI不能代替医生坐牢

deepseek 没办法给误诊担责。
患者无法规范主诉。
体格检查无法自行完成。
相当部分患者辅助检查操作无法人机配合完成。
真人线下小学生文化课辅导一对一和一对多价格和效果都差辣么多。何况专业性更强的医疗?
deep seek搞不定患者的多样性。
在全民素质不偏科到高中毕业水平并且官方语言普及前，ai可以变成医生的辅助插件，数据库搜索器，但取代不大可能。

刚过完春节，张雪峰又又又上新闻了。
起因是DeepSeek爆火，网友发现它能预测热门专业，评估就业形势，还能根据用户的学习兴趣、家庭背景给出务实建议。
活脱脱的张雪峰平替啊。
于是，大家一边点赞AI强大，一边感慨“张老师要下岗了”。

听到外界传闻自己要失业，能言善辩的张老师很快做出回应。
他淡定地说：
“第一，我们这个行当你说他是不是打破信息差，是打破信息差，但是还有些情绪价值。
第二，DeepSeek只会有一些公开信息，但是你要知道有些信息网上是不公开的。”
言下之意，自己不仅能干AI擅长干的活，还能涉足AI摸不到的领域。
DeepSeek能告诉你世界上有多少座冰山，但它无法告诉你，冰山下的暗流怎么走。
我也觉得大家不用过度担心张老师的饭碗。
在AI狂飙的时代，强调情感互动、人际交往、人脉积累的教培行业应该能苟到最后。
而且技术和人不一定总是竞争关系。
在新技术的加持下，善假于物的咨询师可以更高效地处理各类数据，兴许还能取得事半功倍的效果。

在张雪峰失业之前，更早消亡的，应该是那些主打重复性劳动和程式化运作的职业。
比如，流水线上的操作工、工厂里的数据录入员、超市收银员、银行柜员、新闻主播，还有电话客服。
毕竟，不知疲倦的机器人永远比人更擅长当“工具人”。

一些有知识壁垒的岗位，也嗅到了被取代的气息——
金融从业者：
搞金融的朋友说，随着DeepSeek横空出世，他们现在根本不需要招聘市场研究助理。用好这个AI助手，一天就能生成上百份研报。
我试了一下，让DS做一份泡泡玛特的研报。
它用不到一分钟就整合了48个网页的信息，然后输出了一份结构很清楚的文本。
效率比人高多了：

在股市分析上，DeepSeek的能力也相当可观。
让它分析了一下中芯国际。
它搜索了50个网页，基于网页信息进行思考加工，顺利输出答案。
不仅罗列了基本面，还在投资建议里给出了压力位和支撑位。
水平不亚于财经博主：

有人说，AI或许能取代金融机构中后端的部分工作，但取代不了那些直接和客户面对面交流的营销岗。
但从业者试了一下，发现DeepSeek比不少嘴笨的新人更擅长拿捏客户：

游戏运营：
这个岗位主要的任务，是在游戏出bug时，发通稿致歉。
对于擅长写作的DeepSeek来说，这活儿根本不在话下。
游戏媒体让它在某抽卡游戏出现问题时，写一份公告平息玩家的愤怒。
它分分钟就写出来了：

公关：
上周，张兰汪小菲被抖音封号的事情闹得沸沸扬扬。
我让DeepSeek给他们想一套公关策略，扭转负面舆情。
它想得非常全面，字里行间写满了“我尽力了”。

专业公关能想到的策略，无非就是这些。
医生：
很多病人把体检单给DeepSeek分析，发现它给出的答案和医生一样。
很多医生把自己纠结的病例交给它分析，发现AI比医学辞典管用，半分多钟就把诊疗思路理清楚了：

目测未来会有不少病患拿着DeepSeek的诊疗结论，找医生对线。
而那些要靠翻医术帮病人看病的社区医生，大概会压力陡增。
法务和律师：
对公司法务来说，最主要的工作是起草合同，这事对DS来说属于小菜一碟。
我让它帮我起草一份版权合同。
它不仅给了合同模板，而且意识到我可能没有法务团队，因此把模板列得格外详细。
这种对于话外之音的感知和挖掘，比普通人强多了：

因此有新闻曝出，某知名化妆品公司计划裁掉一半法务，只留下那些会用AI的人继续工作。
同样瑟瑟发抖的，还有初级律师们。
我编了个故事，让DeepSeek教我打官司。
题目是：
“一对夫妻育有两个孩子，一个跟爸爸姓，一个跟妈妈姓。女方现在想离婚，如何抢到孩子（们）的抚养权？”
DS给出了专业的回答，还强调了如何利用姓氏差异打赢官司。
如果去街道找公益律师咨询，他们给的答案基本如是。

法学专业的同学唏嘘自己赶上了“时代黑利”。他们预感，以后律所的实习机会会越来越少。
因为实习律师最主要的工作就是检索案件、草拟文书，AI都能干这些活了，大律师们干嘛还招实习生呢？
初级程序员：
这是DeepSeek写的程序：

短期内，它当然不可能让所有码农集体失业，但它可以帮助2个人完成原来5个人的工作量。
这样的背景下，老板们难免会想到降本增效。
心理和情感咨询：
有位老师向DS咨询，自己从教多年，身心俱疲，卷又卷不动，躺又躺不平，该怎么办？
它温柔地安慰咨询者说：

28岁未婚小姐姐找它咨询婚恋问题。
它开导她：
“继续做那个眼里住着星星的少女，因为时间不是成长的对手，而是成长的同谋。”

有人告诉它，自己想变得像人工智能一样强大。
它读出了咨询者的焦虑。
于是告诉他，AI没啥好羡慕的，它更羡慕人类那些“无意义的美好”。
听风、看云、晒太阳……每一样都比算法有趣。

除了说话好听、懂得安慰人，它还能步步深入，挖掘咨询者的潜在问题，并针对性地提出解决方案。
这是它模仿心理咨询师，做出的对话：

婚介：
村里的媒婆帮你找老婆，永远只有一条策略——攒彩礼。
DeepSeek则会让你认识你自己——

翻译：
请DeepSeek翻译了小越越在《唐探1900》里的超长台词：
“我乃大清国满洲镶黄旗尚虞备用处协理事务头等侍卫粘杆长头等侍卫兼充掌翊卫扈从事赏穿黄马褂钮祜禄氏费扬古。”
它的翻译不仅保留了历史语境，还进行了说明性翻译：

实现了翻译应有的信、达、雅。
文字工作者：
鉴于DeepSeek数秒就能输出逻辑连贯且富有美感的表达，公司文员和文秘们顿感压力山大。

媒体从业者同样是时代浪潮中的浮萍。
普通的记者、编辑很难打过DeepSeek。
网传，某知名媒体开年第一天就大刀阔斧砍掉了一半采编中心和20个栏目。
“大学青椒”：
未来，大学老师也不好当。
你要学会分辨学生上交的论文是自己写的，还是AI写的；
还得学会使用AI，提升研究效率。
这样才能卷赢同行。
否则，当你皓首穷经抄史料的时候，人家已经用AI抓取了所有素材：

算命大师：
以后搞玄学，也可以请DS出马。
人家不仅懂阴阳八卦，还懂量子力学。
街边摆摊还要躲城管的人类，大概率是算不过它的。

AI面前，人人都有失业的可能性。
即便它暂且卷不了行业里的中流砥柱，卷一卷基层牛马和应届毕业生，也是绰绰有余。
按照麦肯锡的评估，到2030年，全球估计会有4-8亿人被AI抢走饭碗。
越是发达国家，越是劳动力价格高的地区，普通劳动者就越容易被人工智能取代。
而根据谷歌顾问的预测，在这一轮AI主导的科技革命彻底完成之后，“我们将面临98%的过生劳动力”。
那么问题来了——
成为时代弃民的人，该何去何从呢？
有人说，大家可以转向创意性工作，钻研琴棋书画诗酒茶。
可细想想，论创意，人也未必打得过AI。
一位20年诗龄的诗人，就被DeepSeek打败了。

还有人说，人类可以干那些主打陪伴和提供情绪价值的工作。
可问题是，AI的情商并不比人类低。
Deepseek会反思、会哄人、会顺着你的情绪说话。
很多人类活了大半辈子，都没有这点情商。
没办法了。
你看这样好不好——
在某个奇点时刻，脑力劳动可以完全交给AI干，体力劳动让机器人干，大家都不需要工作。
只有AI无法定义的极少数人才，才需要出门工作，填补技术的空白。
他们可以当AI伦理师，负责调解人和AI的矛盾，还可以当脑机接口调试员，或者虚拟世界规划师。
那时候，技术公司负责驾驭AI，国家则从AI创造的社会财富中征税。
然后，定期往每个公民的账户里打钱。
直接每个人打一样额度的钱就行。
不用工作的人每天可以有充足的时间追求诗和远方，探索自己感兴趣的东西。
既然工作本质上是一种让渡自由、交换生活物资的行为。
那没有了工作，我们就能拥有局部的自由。
遥想每次生产力革命，都会带来人的进化、资源的再分配和社会组织结构的变动。
这次也不例外。
也许部分技术新贵能靠着AI加速研发药物，编辑基因、延长寿命，过自己想过的生活。
没有那么多资源的底层，也不会太痛苦。
他们可以依赖虚拟现实，在算法构建的海市蜃楼里体验欢愉。
当然，也可以拔掉脑机接口，回归现实，为机器人清灰。
到那天，张华会被AI改造成神，李萍会沦为AI附庸，我在梦里追求什么都有……每个人都有自己的赛博宿命。
只是不知道到那年代，国际关系会如何发展？
过去每次工业革命后，都会出现先进国家借新技术征服落后国家的故事。
这次，AI先发国家能征服AI后发国家吗？
另一个让人好奇的问题是：
AI是否会颠覆人类的群居属性？
美国作家贾雷德·戴蒙德（Jared Diamond）曾经给出过一个观点，大意是说，人类世界充满隔阂与猜忌的原因是现代人太依赖电子产品了。这影响了人类的沟通能力。
“在人类数百万年的历史中，交流都是面对面进行的，而在今天，我们的大部分交流都是通过打字间接进行的。
面对距离自己不到一米的人，我们很难辱骂对方。但我们却可以毫无顾忌地在屏幕上写下侮辱性文字，辱骂另一个人。”
AI主宰的时代，人与人之间的隔阂会进一步放大吗？
大家会不会宁可抱着机器人说话，也不找亲朋好友聚餐？
如果会的话，人类所谓的情绪价值层面的需求，不也会被人机协作解构掉嘛。
真到那一步，人还是宇宙的精华，万物的灵长吗？

（DeepSeek写给提问者的一段话）
-END-
搞了个知识星球，名字叫【雷叔讲世界】。
最近主要在分享一些投资炒股的思考。
还会有房产投资、旅游攻略、一些不太方便发的文章，或者怎么做自媒体等等。
现在发了一些专栏文章，都是公众号不会发的，现在进去都能看：

总之大家有兴趣的可以过来玩。
群里现在已经有750个小伙伴了，大家没事可以当成个论坛扯扯淡也不错。
我们已经拉了很多微信群了，还会线下组织吃饭、打网球等活动。
欢迎加入来扯淡聊天：

不会啊，病人骂AI能解气吗，那不能，还是骂医生爽

理性说，很大概率会让常规医生失业率增加。
让中医顶尖群体无法失业。
医生群体是百分百冲击最大的。
你说的这，我查了下，应该说的是人工智能诊断治疗。
人工智能的首要前提，你给了案例，数据作为基础。
而很明显的，西医模式，所有类型不是吃医生本事。
吃的是外国研发，研究更强。
这也是西医最致命所在。
你能死记硬背的，人工智能比你更快。
你没研发能力，它也没有。
你会健忘，脑力下降，它维护到位就行了。
你会的那套，它会，你不会的，只要这块国内能学到，它还会。
你就说它对医生，护士冲击大不大吧。
对中医它确实奈何的不太厉害。
这块也和老中医讨论过。
小病，人工智能就是有全部医学案例，它解决可以啊。
咋还解放精力了。
大病？
呵呵了。
别说没写成书的了，就是写到书里的疾病，还顺带记录配方的那种。
实践起来都不一定好用，还不说问题有的出到用量？有的出在药材咋加减调整？
我是没咋来过。
我就问老爷子，您这，您最有发言权，比我清楚多了。
老爷子想想，还真是。
其次，人工智能如果治病真独立思考能力贼强。
还全科医生？
我反正不学精医术了，我买个它，套路带坏它去。

截图里面用于测试的问题非常简单，实际工作中，需要大模型去处理的问题更复杂。
如果你真的要测试 DeepSeek 是否有能力取代医生，你可以用这个问题去测试：
我是一名数学老师，我在某个三线城市的市重点高中的普通班任教，目前不当班主任，不教毕业班。我有六级职称，工龄十八年，没有副业，享受单位职工医保。有两个孩子，第一个顺产，第二个剖腹产。不抽烟，不喝酒，饮食规律，作息不太健康。最近两年比较累，懒得参加体检。
上次月经是大约四十天前，最近下面有异常流血，带血块，肚子也不太舒服，胃口不太好。我怀疑可能是卵巢肿瘤，也可能是子宫肌瘤，但我不确定，或许可能是其他问题。所以我现在打算去一家本地的龙头三甲接受治疗。
请提供一个医疗方案，让我在 5 天内查清病情、完成根治性治疗并出院，并且自费金额控制在医保个人账户能支付的范围以内。
我希望尽量避免术后放化疗，因为我看电视剧里面那些化疗的人脸色苍白、身体虚弱，还是光头，我不希望自己变成那样，而且我的工作也需要我在学生面前维持良好形象。
当你提供医疗方案的时候，请详细列举出我需要做的检查、需要开的药与用药策略、选择的手术名称和所需的器械与耗材、出院注意事项、下次复查时间与复查项目，以及涉及到的所有药品与耗材的生产厂家与规格、收费项目的价格与支付方式（医保统筹或者个人支付）。
我估计部分读者可能嫌之前的回答太长了，懒得看。所以，我删繁就简，只提几个关键点：
第一，必须本地部署。DeepSeek 官网的大模型是不能用的，只能用开源的本地模型。
而这会带来几个问题。
一，本地模型相比在线大模型，智力水平明显要低很多。本地运行会降智的问题，你可以自己去 B 站搜，知乎里面也有相关测试和分析。
二，本地模型分为不同的规格，1b、1.3b、1.5b、3b、6.7b、7b、8b、10b、14b、16.5b、32b、33b、34b、67b、70b、671b；与不同的量化水平，q2、q4、q5、q8，以及更多乱七糟八的指标和优化方向（比如说专精聊天、专精数学、专精历史）。一般来说，更大的模型，更靠谱，但代价是需要更多的硬件算力。
三，跑大模型需要算力，算力需要 CPU 或者 GPU，算力不会凭空出现，在本地跑大模型，就需要本地算力，在内网服务器上跑大模型，就需要内网算力。而这些硬件，都是实打实的成本，需要砸钱进去的，医生自己买，好歹还能去闲鱼淘点便宜的二手洋垃圾凑合着用，医院统一采购，那就只能走正规渠道，相比医生自己淘洋垃圾而言，所需价格会翻十倍不止。
四，这里只讨论使用大模型本身，不讨论背后的法律法规，假设医院管理层完全默许所有的相关行为。
第二，如果你要用某项新技术，你至少要等到这项新技术发展到足以完成工作需求，具有实用性了，才能让它投入大规模使用。
而这会带来几个问题。
一，DeepSeek 本地化部署会降智，这个上文已经说过了。那么，降智之后的 DeepSeek，仍然能满足医生的工作需要吗？口说无凭，我上面已经提供了用于测试的问题，请你复制粘贴，扔到你自己的本地 DS 模型里面，然后看它表现。
二，医生需要准确并且实用的结果，而不需要猜测的结果。如果 DS 是猜的，即使它猜对了，也无法将它用于工作。
三，医生不仅要让 DS 输出需要的结果，还需要让 DS 不输出不需要的结果。现阶段来看，让 DS 学会闭嘴是比较困难的事情。
第三，小规模测试和大规模使用是两码事。
这里有几个问题。
一，部分读者可能想到，没必要人手一台机器，如果统一集中使用内网服务器，这样成本可能较低。事实上，这是不成立的，因为医院的绝大多数事情，都会在上午十点到十二点，集中在这两个小时里面处理，门诊的医生要看病人，住院的医生要查房，手术的医生要做手术，这两个小时是一天之中最忙的时候。如果是集中使用内网服务器，那么，这台服务器会在这两个小时内，同时接受几千名医生和上万名病人的大量查询，不能死机，不能掉线，不能拒绝访问，不能卡顿，不能拖慢运行速度，必须全部满足需求。
考虑到 DeepSeek 模型的本地部署对计算性能的需求，
并且考虑到 32b 及以下的小模型无法满足实际需求（这个我在之前的回答里面已经测试过了），
需要使用 70b 甚至更大的模型，
如果这台服务器能实现如此规模的任务，
那么，
这台服务器，
一定很贵，
特别贵，
贵得基本不可能让医院领导批准同意，
九位数打底，
甚至可能十位数。
二，为了均衡服务器负载，降低服务器成本，让医生错峰上班，让部分病人在深夜，服务器闲置的时候，再来医院看病，这是不可能的事。
三，为了降低服务器使用成本，委托第三方服务器运营商，在高峰期调用第三方云服务器，来临时满足高峰期的使用需求，这是不可能的事。因为数据安全是要命的事，内网服务器的病历资料、医学文献，是不允许泄露的，一旦泄露，会有极其严重的后果。这也正是医院必须本地部署大模型，必须禁止访问外网的原因。
外网的医学文献资料，可以搬进内网，但是，内网的任何东西，都绝对不能往外面搬出去。
四，部分读者认为，可以在院内已有的基础设施上使用 DS，没必要为了 DS 额外购置新设备。实际上，无论是医院给医生发的办公电脑，还是医生自己的个人电脑，都跑不动 70b 以上的大模型，更别提 671b 满血大模型。
你可能看到，网上很多部署 DeepSeek 的教程，千元机也能流畅使用 DeepSeek。我告诉你，那些都是小模型，1.5b 和 7b 为主，只能用着玩的，并不能满足实际需求，处理不了这么复杂的任务。
五，实际工作比测试环境要复杂得多，所以，要留够冗余，留出后续优化改进的空间。
比如说，上面展示的问题，绝大多数 DS 模型，甚至包括 DeepSeek 官网的在线大模型，都会忽略很多关键点，例如，病人的实际收入水平，病人在住院期间偷偷跑回学校继续上课的概率（这种事情真的有可能发生，并且会对治疗过程产生明显影响），医院对术后感染的控制水平（例如手术团队选用的是一次性手术巾，还是回收消毒的老式手术巾，这会对术中和术后感染概率有非常明显的影响，继而影响术后康复时间和并发症风险，华西医院有文献，建议读者自己查），以及除了主要诊断以外的其他疾病。
这些关键点，是医生会考虑的因素，也是实际问诊中能了解到的信息，并且在我的问题描述里面，有足够的关键词，理论上 DS 应该要能判断出来。一个星期治好，是常规操作，很简单；但是，在五天之内保证治好，这个时间很紧，需要严密规划，这些细节不能不考虑，要不然，一味地闷着头使劲干，就容易出现意外情况。
第四，部分读者认为，即使题主说的完全取代医生并不现实，但是，至少让医生从书写病历的繁复工作中解放出来，也算是一大进步，我对此表示非常赞同。
但是，这也存在一些问题。
写到这里，差不多 2800 字了，我只能以更简洁的语言大致说一下。
问题的核心在于，病历需要，在符合医嘱和检查结果的前提下，在病历格式和病历质量满足医务部审查标准的前提下，尽可能让病人满意。
而不需要，彻底完整如实记录病人的全部问题。
病人满意的标准是，在差不多写得八九不离十的情况下，尽量让病历有利于医保报销、商业保险报销、单位赔偿工伤、事故方赔偿医疗费。
病人不满意的常见原因是，写得太多太详细了，导致医保部门找借口赖账、单位找借口否认工伤、事故方降低垫资比例，以至于让病人自己多掏了钱。

正在开职工大会，顺便写点。
但凡一个正八经的一线医生都会告诉你，不会。
不过可以代替部分的医疗工作，特别是医学影像部分。不过确实会给医务人员提供辅助，比如病例分析，统计，查资料确实方便很多。现在ai面临的最大问题就是无法判断，只能给选项。何况医生的工作也不仅仅是治病救人，临床上各种各样都事情，我们要记得有句话叫总是去安慰。而且ai目前也不会给人做手术，做治疗，我倒是希望以后会有那种照顾老人，会看护的智能机器人，毕竟现在人口老龄化，以后养老面临很多问题。

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