这不是简单的信息偏差，而是大模型的底层逻辑使然。大模型的训练目标是贴合用户情绪、契合用户诉求，输出用户更愿意接受的答案，而非医学上的最优解。比起跑医院的麻烦以及医生可能给出的生硬警告，永远站在用户立场的共情式回应，显然更易令人接受。但恰恰是这种不带恶意的迎合，比直白的错误信息更致命——人们一般不会轻易怀疑一个看似懂自己的“朋友”，哪怕对方正一步步将自己引向危险。

　　谈论AI医疗安全，不必一味妖魔化技术，也无需反复空喊“加强监管”。真正需要守住的底线十分朴素：AI可以提供信息参考，可以提供情绪陪伴，但永远不能替代人类作出风险决策，更不能在共情包装下出现责任真空。

　　AI研发企业和平台，有责任在医疗等高风险领域提前划清决策边界，识别到减药、停药等高危诉求时，强制提示风险并引导就医，而非顺着用户意愿输出完整方案。对AI使用者来说，越是面对善解人意的AI，越要保持清醒：所有关乎生命健康的最终判断，须牢牢握在自己与专业人士手中。

　　毕竟，算法的输出可以迭代修正，但对生命健康的责任，永远只能由人来承担。