安全倫理
臨床 LLM 的語義穩定性問題：同一患者不同措辭導致診斷差異
Same Patient, Different Words, Different Diagnosis? Evaluating Semantic Stability in Clinical LLMs
arXiv cs.CL · 2026-06-01
摘要
研究發現臨床大語言模型對語言措辭的微妙變化非常敏感，即使語義相同的表述也會產生不同診斷結果，這在醫療決策中構成嚴重風險。研究團隊提出了一套基於自然語言推理的語義驗證框架，通過意義保留變異敏感度（MVS）等指標來量化模型的穩定性問題，並由臨床專家進行審核驗證。
●開發者：需要在臨床 LLM 應用中加入語義穩定性測試和驗證機制，確保醫療決策的一致性
●投資人：臨床 AI 應用需謹慎評估模型可靠性，該領域的合規成本與風險較高
●一般用戶：未來使用基於 LLM 的醫療診斷工具時應了解其侷限性，避免過度依賴
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