▲猜病小遊戲。（圖／官網）
記者吳立言／綜合報導
近期，一款名為《猜病》的AI小遊戲在網路上引發熱議。玩家在遊戲中扮演醫生角色，透過與AI病人的對話，根據其描述的症狀進行診斷。該遊戲結合了語言模型、問答邏輯與醫學知識，成為結合娛樂與教育的新型態生成式AI應用範例。
玩家需在有限回合內，透過提問與分析，猜出AI病人罹患的疾病。每次對話開始前，AI會隨機從數百種疾病資料中挑選一種，並在回答玩家問題時模擬真實病人症狀反應。
根據開發者在知乎平台公開的文章分析，《猜病》的核心推測可能採用了下列技術組合：
大型語言模型（LLM）作為主體：目前回應風格與表現高度擬人化，語句流暢並能針對提問給出合邏輯的醫療資訊，推測使用如 ChatGPT（OpenAI GPT-4） 或 Claude（Anthropic Sonnet/Opus） 為核心模型。
指令工程與Prompt設計：遊戲中AI病人能根據不同病症給出一致性高且有邏輯關聯的回答，顯示其背後提示詞設計精細，可能對模型設定了角色、背景與症狀模擬規則。
疾病資料庫或微調模型：為了讓 AI 能正確模擬症狀細節與回答醫學問題，極可能結合了開源醫學資料（如ICD-10分類、PubMed、Medline），或透過RAG（檢索增強生成）架構串接知識庫。
推論控制與防呆機制：當玩家問出過於精準或重複的問題時，AI偶爾會以「我不清楚」、「我不是醫生」等模糊語句回答，這類設計顯示其後端已有針對模型「幻覺」（hallucination）風險設下約束機制。
儘管《猜病》以輕鬆遊戲形式呈現，背後仍涉及醫療資訊模擬與推理。這類應用確實有助於提升大眾對健康議題的興趣，但語言模型並不具備真正的臨床判斷能力，遊戲內容亦難保絕對準確。民眾在遊玩時應清楚區分「模擬」與「現實」，避免將遊戲中的推理誤認為醫療建議。若能搭配專業審核與內容說明，《猜病》可望成為寓教於樂的新型AI工具，但使用上仍須保持理性與警覺。
