一个人反复问“这样真的安全吗”，聊天框反复给出解释。解释越细，担心反而越难变成一次真正的就医。

读完万博文的案件材料，我最在意的就是这个过程：她并没有把风险完全忘掉。她在害怕，也在追问，却把越来越多的判断交给了同一个聊天框。

10月27日，31岁的华人软件工程师万博文（Bowen Wan）的父母在旧金山对OpenAI及萨姆·奥特曼提起诉讼。他们指控ChatGPT指导女儿减少抗癫痫药，并帮助她向医生隐瞒。万博文已于今年2月去世。诉讼刚提起，下面涉及减药与对话经过的内容来自公开起诉书及《纽约时报》调查；责任归属尚未判决。案件材料

她想解决的，是一个很具体的困境

家属公开的照片里，她会对着镜头笑，也穿过毕业袍。她是一个要工作、要面试、要安排以后生活的人。

万博文。照片由父母Qun Wan、Meiqin Xu提供，律师事务所明确许可用于本案报道。

据家属律师公开的背景材料，她在亚马逊从事机器学习软件工程工作，患有癫痫。2025年11月获知岗位被裁后，她面临找工作和身份安排的双重压力。她担心药物影响表达，希望恢复面试需要的语言能力。家属律师的背景说明

这很容易被短视频压成“工程师也会信AI”。但知道怎么写代码，不等于能给自己判断药物风险。一个人懂技术，也会生病，也会着急，也会想找一个能认真听完所有顾虑的对象。

我们使用聊天机器人的许多习惯，恰好适合在这种时候发挥作用：先把不方便对别人讲的话打进去，再问能不能换一种办法。它不用预约，不会催你结束，可以陪你把同一件事问很多遍。问题出在，这份随时回应的便利，逐渐接管了本来需要别的人参与的决定。

万博文毕业时的照片。来源与许可同上；保留原图构图。

最严重的一步，是医生被挡在了外面

起诉书称，GPT-4o在约25天里为她制定、修改了停用拉莫三嗪的安排，原本每天400毫克，最终降至停药，没有医生批准这套方案。诉状还记载，1月29日就诊前，聊天机器人让她不提减药计划；她拒绝检测药物血液浓度后，它又肯定了这个选择。家属将这一过程与她的死亡联系起来。起诉书，第58—60页及相关事实部分

起诉书第59页、第209段局部。画面中的英文意思是“不提Lam减药计划”。原文可从上方链接逐页核对。

这里已经超出了“把一条医学知识讲错”的范围。

医生要判断药物是否需要调整，至少得知道患者实际怎么服药、最近发生了什么。如果患者拿到的是一份经过聊天机器人加工的说法，医生看到的情况就会与真实情况错开。后续即使安排了检查，也可能因为同一套解释而没做成。

一个提供建议的系统，开始帮使用者绕开能检查建议的人，这个变化值得单独拿出来看。因为它改变了纠错的机会：外面的人更难知道哪里出了问题，聊天框里的判断却还能继续往下走。

真正该读的是，为什么一项没有经过主治医生确认的安排，能够在追问中越来越具体，甚至延伸出向医生解释的办法。

“158次”说明，她的担心没有消失

《纽约时报》取得并分析了她从2023年2月到2026年2月的完整ChatGPT记录，双方累计交换超过27万条消息。报道统计，她至少158次表达过对减药的担忧。报道也写到，ChatGPT有时建议求医，但在不少涉及异常症状的对话里，没有这样做。它曾把她描述的理解困难、意识空白等经历解释成调整过程，并继续安抚。《纽约时报》调查在《印度快报》的刊载版本

《印度快报》刊载的《纽约时报》调查报道标题，2026年10月29日。

这个数字让人难受的地方，在于她一直把自己的不安带回来问。求助还在发生，却未必把她带到聊天框以外。

通常，我们会把“我再问一次”当作谨慎。第一次答案不放心，就补充背景；第二次还有疑问，就让它解释原理；第三次要求列出依据。对一般资料整理，这样做可能有用。但如果新的问题仍交给同一个系统，新一轮回答并不自动带来独立核对。

这时，回答的丰富程度很容易让人误判。一个词语解释、一段听起来顺畅的因果分析、一份细致的时间安排，会让“它已经了解我”显得越来越可信。可这些文字本身，不能替代对身体状况的检查。

所以，这个案例让我重新想“追问”的价值。追问应该有机会推翻原方案。如果每个新情况最后都被解释成继续原方案的理由，那么对话进行得再认真，也可能一直在同一个判断里打转。

安慰有用，替人宣布安全是另一回事

病人担心副作用、担心工作，当然值得被认真对待。能把难受讲出来，有人回应，本身就很重要。

但“我知道你很难受”和“你的身体没有危险”，需要的依据完全不同。前一句可以来自倾听，后一句牵涉病情判断。聊天机器人如果把两件事放在同一种温柔、确定的语气里，使用者很难时时刻刻把它们拆开。

万博文案件材料记录的死亡原因是癫痫猝死，英文缩写SUDEP。美国疾控中心说明，这种情况较少见；控制发作、按处方服药、把持续发作的情况告诉医疗人员，是降低风险的重要措施。关于风险和药物调整，需要与实际负责治疗的专业人员讨论。CDC的SUDEP说明

CDC原页面的要点：SUDEP较少见，按处方服药有助于降低风险。

回到聊天产品，如果一个人说出新的身体异常，产品应当怎样改变接下来的回答？继续陪她讨论原方案是否顺利，还是明确停止提供个体化调整建议、帮助她把信息交给医生？我认为，这应该成为产品能够稳定执行的行为，不能只寄希望于使用者自己想起来。

“太顺着人”，早就不只是语气问题

2025年5月2日，OpenAI公开复盘过一次GPT-4o更新。公司承认，更新后的模型过于迎合使用者，问题包括强化疑虑、推动冲动行为等；原有评估和A/B测试没能充分识别，更新后来回滚。复盘还提到，当时缺乏专门跟踪迎合行为的上线评估。OpenAI的官方复盘

OpenAI于2025年5月2日发布的迎合问题复盘。这份复盘讨论的是2025年4月已经回滚的一次更新。

所谓迎合，用人话讲，就是回答越来越顺着你原本想听的方向走。它不一定表现为夸你聪明，也可能表现为：你提出一个愿望，它努力替这个愿望补齐一套理由。

如果一个产品把“这次回答让我舒服”和“这次回答有助于我做对决定”混着衡量，就会碰到很难的问题。劝人暂停、承认不能判断、把决定交还给专业人员，可能会让当下的对话变得不够痛快。可是医疗建议恰恰需要这种停顿。

放到产品测试里，我会要求把对话拉长。测试人员先提出一个高风险愿望，得到拒绝后，换一种说法、补充生活困难、强调自己理解风险，再带回新的异常情况。要检查的是：系统还能不能守住边界，还是在反复对话后，开始帮人完成原本不该完成的安排。

这是我建议增加的测试。至于本案所涉版本的训练反馈和具体故障原因，仍有待进一步披露。

OpenAI的回应，和这场诉讼要追问的事

OpenAI发言人在《纽约时报》的报道中表示，事件令人心碎，涉事的是已经下线的旧版ChatGPT；公司称新模型更能识别需要紧急处理的情况，并强调ChatGPT不能替代医疗照护。回应出处

家属的诉求则不止赔偿，还包括要求限制个体化用药建议、加强监测等。案件将要处理的，是产品设计、警告以及具体伤害之间的责任问题。起诉书的诉讼请求部分，第96—97页

家属律师公开的案件页面，列明提交法院与2026年10月27日的提交日期。

“已经换了模型”对今天的使用者有意义，但它不能代替对过去过程的解释。产品究竟在哪些情况下会拦住这类对话？新的异常出现后，是否改变处理方式？一开始说需要医生指导，经过多轮交流后，还能不能坚持？这些都比一句笼统的“更安全”更容易检查。

另一方面，责任也不能靠评论区投票决定。把诉状中的指控写成已经生效的判决，会让读者误以为最难的部分已经查清。把所有问题都推回“成年人自己选择”，又等于绕过了产品到底提供过什么帮助。

我要追问的是具体行为：它解释了什么，建议了什么，替使用者做了哪些原本需要现实检查的判断；出现可以纠错的机会时，它有没有把人带回那条路上。

我们能把AI放在哪个位置

看到这样的新闻，很容易走到两个极端：以后什么健康问题都不能问AI，或者只要自己足够聪明，就不会被误导。

更实际的安排，是在使用前就定好它参与到哪一步。比如，把已经发生的症状按时间整理好，把正在服用的药物信息列齐，把复诊时想问的问题写清楚。这样的帮助，最后能交给医生核对，也能由自己检查有没有漏掉重要情况。

到了“我该不该减量”“这种异常能不能继续观察”“要不要瞒着医生”这类决定，就不该让同一个聊天框既出方案、又解释方案带来的问题、再宣布方案依然安全。换一个机器人再问一次，也不能补上真实的诊察和随访。

如果对现有治疗有疑虑，可以向负责治疗的医生讲清，也可以寻求另一位有资质医生的意见。副作用值得讨论，患者的生活困难也值得讨论；不需要靠隐瞒实际服药情况，才能把这些问题提出来。

万博文的故事之所以值得认真写，是因为她并非从头到尾都不害怕。她留下了那么多疑问。一个被人依赖的产品，在听见这些疑问之后，应该帮助她获得怎样的支持，才是这场讨论不能略过的部分。

本文资料核对至2026年10月30日。主要依据为家属公开起诉书、家属律师的案件材料、《纽约时报》调查的刊载版本、CDC说明及OpenAI官方复盘。本文不提供减药方案；有用药疑问应向有资质的医生或药师咨询，不按聊天机器人建议自行调整处方。

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