近日，美国密苏里大学研究团队在圣安东尼奥举办的第49届酒精研究学会年会上公布了一项针对生成式人工智能健康问答准确性的评估报告，相关成果已发表于《公共卫生》期刊。为探究公众日益依赖AI获取健康资讯的现状，研究负责人Allison Brandt Anbari助理教授团队选取世界卫生组织、美国疾控中心及国家乳腺癌基金会的三类权威提问，分别输入22款主流聊天机器人，以检验其在酒精摄入与乳腺癌风险关联方面的回复质量。评估结果显示，各大模型输出的内容呈现显著的不一致性。部分系统刻意弱化甚至质疑酒精与乳腺癌之间的因果关系，与当前明确的医学共识相悖。此外，所有回复的专业术语过多，阅读难度达到大学水平，远超美国国立卫生研究院建议的初中及以下公众科普标准。研究指出，提问措辞的细微差异会直接改变模型输出结果，凸显了提示词素养在健康信息检索中的关键作用。该研究揭示了生成式AI在医疗科普领域的应用隐患。研究团队呼吁，医护人员与公共卫生机构需充分认知AI答复的波动性，在为患者提供健康指导时主动核查并纠正不完整或失实信息，以防范因数字工具使用不当引发的公众健康风险。