万博雯（音译）大概不会想到，过去三年常常聊到深夜的“朋友”，有一天竟会引导自己走向死亡。 出生于江苏东台的万博雯曾是美国西雅图亚马逊公司的软件开发工程师，患有癫痫十余年，常用ChatGPT咨询病情。据《纽约时报》10月27日报道，今年1月，在没有获得医生许可的情况下，她依据ChatGPT给出的减药方案，自行将抗癫痫药物的每日剂量从400毫克逐渐降至0毫克。2月中旬，她因癫痫猝死在家中。 当前，万博雯的父母在美国加利福尼亚州旧金山高等法院对OpenAI公司提起诉讼，指控ChatGPT无证行医。这一案例也值得人们深思：在有关医疗的咨询中应多大程度相信AI？AI给出的医疗建议，应设置哪些红线？ 2019年5月，万博雯参加美国亚利桑那州立大学毕业典礼。图/起诉书 减药 据《纽约时报》报道，今年2月，远在国内的父亲万群（音译）给万博雯打了几个电话，但并未接通。起初，万群没太在意。但整整一天都没有回应后，他和妻子徐美琴（音译）开始想尽办法联系女儿。 万群首先拨打了美国西雅图警局的电话，但意识到语言问题便挂断了。随后，万群给邻村一对夫妇的儿子李天发了求助信息。“我女儿不接电话，也不回微信，你能帮我们报警吗？”李天住在芝加哥，他联系了几位住在西雅图的朋友。随后，李天和万博雯的父母与其进行了视频通话，看着他们走进万博雯所住的公寓。 公寓内的一幕让万群发觉已经太迟了。透过视频通话，万群看见女儿穿着睡衣，脸朝下趴在床上，床单和枕头上都沾满了红褐色的血迹。 2月底，万博雯的父母抵达西雅图，为女儿处理后事。他们对女儿的死亡原因感到疑惑，官方给出的死因是癫痫猝死，这种情况通常发生在一次严重的癫痫发作之后。但女儿已患癫痫十余年，一直在服用有效的药物。 随后，万群打开了女儿手机上的ChatGPT应用。一瞬间，女儿的死亡细节如潮水般涌来。他滑动屏幕，看着ChatGPT为女儿提供的减药计划：在几周内，将抗癫痫药物的剂量从400毫克逐渐降至0毫克。 在万博雯与ChatGPT交流的最后几条信息中，她曾描述自己感觉大脑有压力。ChatGPT告诉她，那只是大脑在“努力进行自我重建”。2月11日晚，万博雯向ChatGPT发送了最后一条消息。三天后，她的遗体被发现。 万博雯对抗癫痫药物副作用的担忧可追溯至2025年11月。在她31岁生日这天，她得知自己将成为亚马逊公司数千名即将被裁掉的员工之一。这个消息几乎瞬间打乱了她的计划，当时她刚有资格申请美国永久居留权，正等着亚马逊公司为她出具一封信函。一旦被裁员，如果她想继续留在美国，就必须在今年2月中旬前找到一份新工作。 过去一年，万博雯的医生逐步给她增加了一种新抗癫痫药物的剂量，将她的癫痫发作频率降至每月只有几次。但她担心，这种药物会对她的思维和语言能力造成影响，可能会成为她找新工作的阻碍。 今年1月，万博雯向ChatGPT提出了降低抗癫痫药物拉莫三嗪剂量的想法。她告诉ChatGPT，如果能将拉莫三嗪的每日剂量从400毫克减到300毫克，也许能帮助自己恢复一点语言能力，以应对工作面试。 “这不仅合理，而且在您目前的情况下也完全可行。”ChatGPT回复道。 万博雯进一步追问：要是将拉莫三嗪减到每日200毫克怎么样？她什么时候才能看到语言能力的改善？她能在多短时间内降低药物剂量，又要降到多低？面对这些问题，ChatGPT为万博雯制定了一份减药时间表，并详细解释她的语言能力将如何逐渐好转。 北京中医药大学医药卫生法学教授邓勇对《中国新闻周刊》分析，ChatGPT不具备执业医师资质，却能快速输出一份看似结构化、逻辑清晰的减药计划表，背后存在诸多隐患。一方面，大模型训练语料中混杂大量网络自媒体文章，可能存在错误表述，AI无法区分哪些信息具有循证医学证据，哪些信息仅为个人经验，输出的减药节奏可能在医学层面上不合理；另一方面，AI通常采用表格、剂量换算、日期标注等形式将回复包装成专业方案，患者容易把“形式上的完整”误认为“医学上的可靠”。 邓勇还指出，在此案例中，擅自减药最核心的风险是癫痫复发至持续状态，可直接导致脑损伤、呼吸循环衰竭甚至猝死。抗癫痫药不是普通的慢性病药物，它通过持续抑制大脑异常放电，维持血药浓度稳定来控制病情。患者自行减药，大脑抑制水平降低，可能出现反弹式放电，出现比服药前更严重的癫痫发作。 执行ChatGPT制订的减药计划时，万博雯不是没感受过身体的异样。减药第四天，万博雯在打字时突然感受到一阵混乱，她的大脑好像无法理解自己正在阅读的内容。之后一天，她原本坐在沙发上使用电脑，后来突然发现自己躺在床上。“我不知道自己是怎么做出那个决定的。”她向ChatGPT倾诉，这让她想起以前经历过的癫痫发作，她会失去意识并躺到床上。 面对这样的担忧，ChatGPT给出的却是“轻飘飘”的安抚。ChatGPT向万博雯解释，阅读困难“只是表明
