阴影算法（第3页）

**地点：广东潮州|时间：20xx年**

78岁的张伯是潮州知名老中医，行医50年。医院引入AI辅助诊断系统后，他的处方常被系统“纠正”：

-他开“当归补血汤”，AI提示：“剂量超标，建议减半。”

-他用“附子”温阳，AI警告：“剧毒药材，禁止使用。”

-他写“脉象：弦细无力”，AI自动改为“脉搏：78次分”，并建议“无需治疗”。

张伯怒而停诊：“**AI不懂脉象，不懂体质，不懂人情冷暖。**它只会看数据，而中医看的是人。”

他宣布：**凡经他手的病人，一律手写药方，不录入系统。**

病人排起长队，有人录下视频：“张伯的字，比AI的打印体更有温度。”

医院管理层施压，他回应：“**我宁愿被处罚，也不愿看着病人被算法误诊。**”

最终，医院为他设立“传统诊疗特区”，允许他继续手写处方。

**张伯说：“中医的‘智’，不在芯片里，而在指尖的脉搏中。**”

**启示：**

当AI试图将一切“标准化”，一位老医生用毛笔与药香，守护了医学的人文本质。他的抵抗，是对“技术万能论”最沉静的反驳。

####**故事六：莉娜与“被AI偷走的声音”——一位盲人女孩重建语音识别系统**

**地点：美国加州|时间：202X年**

莉娜，23岁，先天失明，依靠语音助手生活。她使用某主流AI语音系统读屏、发消息、导航。

但系统常将她的指令误解：

-“打开窗户”被识别为“打开微信”。

-“我要回家”变成“我要喝奶茶”。

-她说“我很难过”，系统回复：“检测到情绪低落，为您播放轻音乐。”——可她只想有人听她说说话。

更严重的是，她的语音被系统标记为“非典型用户”，降级为“低优先级服务”，响应速度变慢。

她联系客服，对方说：“系统自动优化，无法人工干预。”

**莉娜决定自己动手。**

她自学编程，在开源社区发起项目：“**Voice4All：为非标准语音重建AI模型**”。

她收集了300多位残障人士的语音样本，包括口齿不清者、方言使用者、语速缓慢者，训练出一个包容性更强的语音识别模型。

两年后，Voice4All被联合国残障权利委员会采纳，成为全球首个“残障友好型AI语音标准”。

**莉娜说：“AI说我不‘标准’，可谁定义了‘标准’？**

**我用我的声音，重新定义了智能。**”

启示：

当系统将“差异”视为“错误”，一位盲人女孩用代码证明：真正的智能，是理解所有声音的能力。