摘　要：信任关系在医疗临床实践中有着至关重要的作用。用于医疗诊断的人工智能，由于其算法缺乏足够的透明性，在临床应用中面临着如何建立信任的问题。这一问题可以进一步分为“医生-机器”与“患者-机器”两个方面。相比于“破除算法黑箱”进路以及将人工智能视为“第二意见”的进路，“人机耦合”进路能够更好地刻画人工智能与人类的关系。根据这一进路，理想的医疗诊断人工智能应当能够作为医生认知过程的一部分，与医生共同组成一个紧密耦合的认知系统。这使得该系统，而非机器，成为需要被信任的对象。这一进路为潜在的医疗人工智能信任问题提供了一种可能的解决方案。

关键词：医疗人工智能 算法黑箱 人机信任 人机耦合

摘　要：智能心理治疗是依托聊天机器人模式独立进行心理诊疗的智能系统，具有便捷、高效、价格低廉、可获得性高的优势。因其服务对象的特殊性，在隐私保护、数据安全、数据偏见、机器幻觉等技术性困境上具有放大效应。加之，过度依赖导致的自我效能下降、结构化模型难以实现真正的个性化治疗、主体性难题造成的情感欺诈与法律隐患，均不利于心理治疗目标的实现。因此，从技术研发、使用、监管三个层面构建多主体共治的风险防治路径势在必行，即优化智能心理治疗功能与应用模式迭代以提升诊疗质量；增强使用者心理健康保健与数智素养库存以保障技术效用；完善准入与监管流程并建立智能系统的督导机制。

关键词：智能心理治疗 聊天机器人 人机交互 伦理风险

摘　要：当前，抑郁症的诊治面临巨大挑战，精神卫生服务供需严重失衡，基于人工智能的对话智能体提供了一个前景广阔的解决方案。然而，技术发展也带来一些局限，引发了人们对使用者健康潜在负面影响的担忧。本文探讨了对话智能体在抑郁症诊治中的应用所面临的五大伦理挑战：准确性、数据安全与隐私、固有偏见、情感鸿沟和患者依赖问题，并从审查与评估、数据伦理、角色定位、人机交互以及监管与信任的维度，提出了相应的治理策略，旨在确保对话智能体在改善患者健康的同时，有效规避潜在风险，推动其健康、安全地应用。

关键词：对话智能体 人工智能 精神卫生 抑郁症 伦理