研究揭示临床多智能体系统「差异洗白」偏见问题
原文标题：Disparity Laundering: Consensus Without Fairness in Clinical Multi-Agent Systems
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论文在 120 个真实 MIMIC-IV 急诊案例上测试 5 个模型家族与 4 种聚合拓扑，发现没有任何配置能消除人口统计学差异，偏见只是被转移到最终决策中，作者称之为「差异洗白」。公平指令与人口掩码均无效，而多视角集成可将差异降低 67% 至 94%。
- 问题
- 临床多智能体系统是否真能通过多模型讨论消除人口统计学偏见。
- 方法
- 在 120 个 MIMIC-IV 急诊案例上做全因子实验，覆盖 5 个模型家族与 4 种聚合拓扑，并做反事实人口替换审计。
- 结果
- 20 种配置均未消除差异，偏见只是被转移到最终决策；多视角集成可降低 67% 至 94%。
- 影响
- 多智能体投票不等于公平，公平指令和人口掩码都无效，临床 AI 团队架构需按「反事实可见并汇总」原则重设计。
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120 个 MIMIC-IV 急诊案例上，5 模型家族×4 拓扑共 20 种配置无一消除人口统计学差异。
- •反事实人口替换下，20 种配置全部沿袭各智能体独立答案的方向，给黑人患者更急的分诊
- •每个模型都有放大基线差距的拓扑，但具体是哪种因模型而异，无设计可靠安全或可靠放大
- •公平指令与人口掩码无效，逐智能体自去偏反而扩大差距，因偏见已编码在常规临床数值中
- •多视角集成在每轮汇总五视角时使差异下降 67% 至 94%，无需重训或改架构
为什么重要：多智能体临床系统被假设能平均掉个体误差，但偏见只是被转移；按模型、按输出的现有审计无法认证最终决策。
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