考研英语二2017Text3常见问题深度解析

引言

考研英语二2017年的Text3是一篇关于人工智能伦理困境的文章，探讨了机器学习技术发展带来的社会伦理问题。很多考生在阅读和做题时遇到了不少困惑，本文将针对几个典型问题进行详细解答，帮助大家更好地理解文章内容，掌握解题技巧。

文章简介

本文选自2017年考研英语二阅读理解部分Text3，主要讨论了人工智能技术，特别是机器学习在医疗诊断领域的应用及其引发的伦理争议。文章首先介绍了IBM Watson在肿瘤诊断中的突破性应用，随后指出该技术可能带来的"算法偏见"问题，即机器学习模型可能因训练数据偏差而加剧医疗不平等。作者通过分析麻省理工学院的研究案例，揭示了人工智能在医疗领域的双刃剑效应，最后呼吁建立更完善的监管机制以平衡技术创新与社会公平。文章语言专业而不晦涩，逻辑清晰，是考研英语二阅读理解的典型范例。

常见问题解答

问题1：文章主要讨论了人工智能在医疗领域的哪些具体应用？

答：文章详细介绍了IBM Watson在肿瘤诊断中的实际应用案例。Watson通过分析海量医学文献和病历数据，能够辅助医生进行癌症诊断和治疗规划。具体来说，该系统可以快速整合来自《新英格兰医学杂志》等权威医学文献中的信息，结合患者具体病情数据进行比对分析，从而提供个性化的治疗建议。麻省理工学院的实验表明，Watson在肺癌诊断中可以达到85%的准确率，远高于传统诊断方法的效率。然而，文章也指出这种技术并非完美无缺，其诊断结果可能受到训练数据偏见的影响，导致对少数族裔患者的诊断准确性低于白人患者。

问题2：作者如何论证人工智能技术可能加剧医疗不平等？

答：作者通过麻省理工学院的研究案例有力地论证了人工智能技术可能加剧医疗不平等的问题。该研究发现，在分析过去十年的医疗数据时，Watson系统在诊断白人肺癌患者时表现出色，但在诊断少数族裔患者时准确率明显下降。究其原因，是由于训练数据主要来源于白人患者，导致系统在处理少数族裔病例时存在认知偏差。这种现象被称为"算法偏见"，即机器学习模型会无意识地复制训练数据中的不公平模式。作者指出，当这种带有偏见的系统被广泛应用于医疗决策时，可能使少数族裔患者获得的治疗机会少于白人患者，从而加剧医疗不平等问题。这一发现对人工智能技术的应用提出了重要警示。

问题3：文章最后提出了哪些关于人工智能监管的建议？

答：文章最后提出了建立更完善的监管机制以平衡技术创新与社会公平的建议。作者认为，人工智能技术虽然具有巨大潜力，但必须受到适当监管以防止其加剧社会不平等。具体建议包括：第一，建立跨学科专家小组，负责审查人工智能系统的训练数据和算法，确保其公平性；第二，要求医疗人工智能系统提供决策解释功能，让医生和患者了解诊断依据；第三，制定行业标准和认证制度，确保人工智能医疗产品的可靠性；第四，建立投诉机制，允许患者对不公平的算法决策提出质疑。作者强调，监管的目的不是扼杀技术创新，而是确保技术发展能够真正造福全人类，而不是加剧社会分裂。这种平衡视角为人工智能的健康发展提供了重要参考。