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报告概述

本报告由世界数字技术学院（WDTA）于2026年WSIS论坛发布，旨在应对生成式AI作为健康知识新入口带来的机遇与挑战。报告提出核心理解：可信AI需要内部可信度（知识本身质量）与外部可信度（AI系统对知识的呈现）双重保障。基于信任、公共利益、循证等共享原则，报告明确了五个优先行动领域，包括建设可信AI-ready健康知识基础设施、强化负责任的AI健康传播、建立监测预警机制、促进多语言和本地化公平、以及与开发者平台合作。报告同时呼吁政府、卫生机构、学术界、技术社区等各方共同承担责任，构建一个从被动防错到主动建设可信生态的数字健康未来。

报告的核心结论

生成式AI改变了健康知识的获取方式，但带来信息风险。

生成式AI正成为人们获取健康知识的新入口，但AI生成的信息可能不完整、不准确、脱离上下文或受商业扭曲，进而影响个人行为、临床判断、社区信任和政策决策，这构成了新的公共利益挑战。

可信度需要从知识生产延伸到AI中介传播的全链条。

报告强调两个维度：内部可信度指健康知识本身的质量与透明度；外部可信度指知识经由AI系统选择、摘要、翻译、推荐时仍能保持可见、可溯源和准确呈现。两者缺一不可。

国际合作是构建可信AI健康信息体系的关键。

没有单一国家或组织能独自解决这一挑战。报告呼吁在国际层面开展合作，建立监测与早期预警机制，以检测AI系统中的错误信息、安全遗漏和信任来源误传，并提升全球南方的数字健康能力。

AI系统不应边缘化来自全球南方的健康知识。

报告要求AI系统支持多语言访问、本地相关性，并提升低中收入国家、非英语语言、本土社区和未被充分代表人群的健康知识可见性，确保数字健康治理的全球包容性。

技术开发者应与卫生权威机构协同保障透明度与安全。

AI开发者和数字平台需与卫生机构、学术界和公民社会合作，增强来源透明度、安全防护、证据可追溯性和公共利益问责，以避免AI赋能的环境损害公众健康。

报告回答的关键问题

生成式AI如何影响健康信息的传播？

生成式AI成为健康知识新入口，它能综合回答、解释和建议，但也可能导致信息不完整、不准确或脱离上下文。报告指出这会影响个人行为、临床决策和公共卫生，因此需要建立双重可信度保障——既保知识本身质量，也保AI呈现的准确性。

如何确保AI生成的健康信息可信？

报告提出两个维度：内部可信度要求健康知识本身具有质量、透明度和公共价值；外部可信度要求知识在AI系统中保持可见、可溯源、有上下文。具体行动包括建设AI-ready健康知识基础设施、强化负责任的AI传播、建立监测预警等。

全球南方的健康知识在AI时代如何被保护？

报告强调AI系统不应边缘化低中收入国家、非英语语言和本地社区的健康知识。要求通过多语言支持、本地相关性设计、以及公平参与机制，确保全球南方的健康知识在AI环境下同样可见、可理解、负责任地使用。

社会各界在可信AI健康信息体系中的责任是什么？

报告指出政府应将其视为数字健康治理优先事项；卫生机构需加强知识可见性；学术界应开发评估方法；技术平台需支持透明度与安全；资助者应投资公共基础设施；公民社会应参与治理。各方协同才能实现全球可信数字健康未来。

完整报告包含什么

  • 核心理解：解释为何生成式AI给健康知识带来新的责任，并区分内部可信度与外部可信度。
  • 共享原则：包括信任、公共利益、循证行动、透明问责、公平包容、国际合作六项原则。
  • 五大优先行动领域：详细阐述构建AI-ready健康知识基础设施、强化责任传播、建立监测预警、促进多语言与本地公平、与开发者合作等行动。
  • 各方责任：分别对政府、卫生机构、学术界、AI开发者、资助者、公民社会等提出具体行动呼吁。
  • 倡议承诺：倡议将作为开放国际平台，支持概念、标准、工具、伙伴关系和试点活动。
  • 发布背景与日期：2026年7月6日于日内瓦ITU蒙特布兰大楼的WSIS论坛发布。

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