模拟伦理：使用 LLM 辩论面板对医疗困境的审议进行建模

本文介绍了 ADEPT，一个使用大语言模型（LLM）角色来模拟多视角伦理辩论的系统。ADEPT 组建由“AI 角色”构成的小组，每个角色体现一种独特的伦理框架或利益相关者视角（如义务论者、后果论者或残疾人权利倡导者），以对复杂的道德问题进行审议。通过一个关于在数量有限的呼吸机中优先分配患者的场景，展示了其应用，该场景灵感来源于稀缺医疗资源分配中的现实挑战。系统进行了两场辩论，每场各有六个 LLM 角色；它们仅在所代表的道德观点上有所不同：一场包含一位天主教生物伦理学家和一位关怀理论家，另一场则替换为一位基于规则的康德主义哲学家和一位法律顾问。两个小组最终都倾向于相同的政策——一个根据临床需求和公平性加权的抽签系统，关键在于避免了为重新分配而撤回呼吸机。然而，每个小组通过不同的论证路线得出了该结论，并且当基于义务和权利的声音出现时，他们的投票联盟发生了转变。对辩论记录的检查表明，成员构成的改变将注意力引向了道德损害、法律风险和公众信任，进而改变了四个持续参与角色的最终立场。本工作提供了三项贡献：（i）一个用于运行和分析生物伦理学中多智能体 AI 辩论的透明、可复现的工作流程；（ii）证据表明，即使事实输入保持不变，此类小组中包含的道德视角也能实质性改变结果；（iii）对这种 AI 介导的伦理审议与政策方法的启示和未来方向的分析。