为解决AI在公共卫生领域应用中面临的伦理挑战，Esther-Maria Antao团队提出了一种基于人类理性（reason）的伦理框架，强调在AI全生命周期嵌入自主性（autonomy）、非恶意（nonmaleficence）、受益（beneficence）、公正（justice）和可解释性（explicability）五大原则。该研究发表于《npj Digital Medicine》，为平衡技术创新与伦理责任提供了实践指南，对构建可信的AI驱动型公共卫生体系具有里程碑意义。

　　在数字化浪潮席卷全球医疗健康的今天，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑公共卫生实践。从疫情预测到健康干预设计，AI技术为精准公共卫生（Precision Public Health, PPH）提供了强大工具，但同时也带来了棘手的伦理困境——当算法开始参与群体健康决策时，如何确保其选择符合人类价值观？这种矛盾在COVID-19大流行期间尤为凸显：接触者追踪技术引发隐私争议，风险预测模型可能加剧健康不平等，而AI生成的公共卫生建议又面临透明性质疑。

　　针对这一挑战，来自德国研究团队的Esther-Maria Antao、Aadil Rasheed等学者在《npj Digital Medicine》发表开创性研究，提出将人类理性（reason）作为AI伦理治理的核心锚点。研究团队创造性地融合亚里士多德的实践智慧（phronesis）与康德的绝对命令（categorical imperative）理论，构建了四阶段经验-理解-判断-决策框架，为公共卫生从业者提供了一套兼顾技术创新与伦理底线的操作指南。

　　研究采用理论构建与案例分析相结合的方法，重点考察了AI在公共卫生知识生产两大环节的应用：作为信息猎手（hunter-gatherer）的疾病监测系统和作为信息传播者（ripple-maker）的健康教育工具。通过解构WHO定义的精准公共卫生（PPH）五大核心功能，团队系统梳理了AI在流行病预测、风险分层、自然语言处理等场景中的伦理风险矩阵。

　　研究结果揭示，AI在公共卫生中的伦理挑战具有鲜明的领域特异性。在知识采集阶段（表2），数据驱动的疾病预防系统面临隐私保护与数字鸿沟的双重考验。例如利用AI进行接触者追踪时，算法对移动通信数据的依赖可能侵犯个体自主权（autonomy），而欠发达地区的数据缺失又会扭曲风险预测的公正性（justice）。在知识传播阶段，基于行为经济学助推（nudge）理论的AI健康教育工具，其算法偏九游娱乐见可能无形中剥夺特定群体的选择自由。

　　研究提出的四阶段框架（表3）为这些困境提供了突破路径。在经验（Experience）阶段，要求公共卫生专家参与数据筛选以注入人类直觉；在理解（Understanding）阶段需评估算法可解释性（explicability）；判断（Judgment）阶段强调性能指标的人为审核；最终决策（Decision）环节保留人类专业人员的裁量权。这种分层治理模式既非完全自动化也不过度依赖人工，而是追求亚里士多德所倡导的黄金中庸（golden mean）。

　　该研究的创新性体现在三个维度：首先，将哲学伦理学中的实践智慧（phronesis）概念首次系统引入AI治理领域，提出道德直觉不可算法化的核心论点；其次，创造性地将Beauchamp-Childress医学伦理四原则拓展为包含可解释性（explicability）的AI伦理五原则；最后，开发的迭代式伦理评估流程，通过持续反馈机制缩小规范伦理与实证应用间的鸿沟。

　　讨论部分警示，当前AI开发普遍存在的技术先行、伦理补位模式在公共卫生领域尤其危险。研究团队特别强调，在涉及群体健康干预时，AI系统必须内置道德断路器机制——当算法建议与公共卫生专业人员的伦理判断冲突时，人类决策应具有最终否决权。这种设计既符合康德伦理学中人是目的而非手段的根本原则，也回应了公众对机器决策的天然不信任。

　　这项研究为正在制定的全球AI卫生政策提供了重要参考。正如作者指出，当德国将人类监督条款写入《人工智能法案》（Artificial Intelligence Act）时，公共卫生领域的特殊伦理要求需要更精细的制度设计。该框架已被欧盟部分公共卫生机构采纳，用于评估AI筛查工具的伦理合规性，其方法论对中低收入国家应对数字健康转型中的伦理挑战同样具有启示价值。未来研究可进一步探索该框架在气候变化健康风险评估等新兴场景中的适用边界。