WHO avaldab juhised generatiivse tehisintellekti eetiliseks kasutamiseks tervishoius
Liikumisel generatiivide edendamise eetilise juhtimise poole tehisintellekti (AI) tehnoloogia tervishoius, on Maailma Terviseorganisatsioon (WHO) välja andnud põhjalikud juhised suurte multimodaalsete mudelite (LMM) kohta. Need mudelid, mis on võimelised vastu võtma erinevaid andmesisendeid, nagu tekst, videod ja pildid, on olnud tunnistajaks enneolematuks kasutuselevõtuks selliste platvormidega nagu ChatGPT, Bard ja Bert sisenevad avalikkuse teadvusesse 2023. aastal.
WHO juhised, mis sisaldavad üle 40 soovituse, on suunatud valitsustele, tehnoloogiaettevõtetele ja tervishoiuteenuste osutajatele, eesmärgiga tagada LMMide vastutustundlik kasutamine elanikkonna tervise edendamiseks ja kaitsmiseks. Dr Jeremy Farrar, WHO juhtivteadur, rõhutas selle võimalikku kasu generatiivne AI tehnoloogiaid tervishoius, kuid rõhutas vajadust läbipaistva teabe ja poliitika järele, et nendega seotud riske juhtida.
LMM-id, mis on tuntud oma inimsuhtluse matkimise ja suutlikkuse poolest täita ülesandeid, mida pole selgesõnaliselt programmeeritud, näitavad tervishoius viit laialdast rakendust, nagu on välja toonud WHO. Nende hulka kuuluvad diagnoos ja kliiniline hooldus, patsiendi juhitud kasutamine sümptomite ja ravi uurimiseks, kirjalikud ja administratiivsed ülesanded elektroonilistes tervisekaartides, meditsiiniline ja õendusõpe simuleeritud patsientide kohtumiste kaudu ning teadusuuringud ja ravimiarendus uute ühendite tuvastamiseks.
Kuid juhised tõstavad esile LMM-idega seotud dokumenteeritud riskid, sealhulgas vale, ebatäpse või kallutatud teabe esitamine. See võib kahjustada inimesi, kes tuginevad sellisele teabele kriitiliste terviseotsuste tegemisel. Treeningandmete kvaliteet ja eelarvamused, mis puudutavad selliseid tegureid nagu rass, etniline päritolu, esivanemad, sugu, sooline identiteet või vanus, võivad kahjustada LMM-i väljundite terviklikkust.
Lisaks individuaalsetele riskidele tunnistab WHO laiemaid väljakutseid tervishoiusüsteemidele, mis tulenevad LMM-idest. Need hõlmavad muret kõige arenenumate LMM-ide ligipääsetavuse ja taskukohasuse pärast, tervishoiutöötajate ja patsientide võimaliku automatiseerimise eelarvamusi ning küberturvalisus haavatavused, mis ohustavad patsientide teavet ja AI-algoritmide usaldusväärsust tervishoiuteenuste osutamisel.
Vajame LLM-ide juurutamiseks sidusrühmade kaasamist
Nende probleemide lahendamiseks rõhutab WHO vajadust erinevate sidusrühmade kaasamise järele kogu LMM-ide väljatöötamise ja kasutuselevõtu käigus. Valitsusi, tehnoloogiaettevõtteid, tervishoiuteenuse osutajaid, patsiente ja kodanikuühiskonda kutsutakse üles aktiivselt osalema tehisintellekti tehnoloogiate vastutustundliku kasutamise tagamisel.
Juhendis antakse valitsustele konkreetseid soovitusi, pannes neile esmase kohustuse kehtestada standardid LMMide väljatöötamiseks, kasutuselevõtuks ja integreerimiseks rahvatervise ja meditsiinipraktikatesse.
Valitsusi kutsutakse üles investeerima või pakkuma mittetulunduslikku või avalikku infrastruktuuri, sealhulgas arvutusvõimsust ja avalikke andmekogusid, mis on kättesaadavad erinevate sektorite arendajatele. Need ressursid sõltuksid sellest, kas kasutajad järgivad eetilisi põhimõtteid ja väärtusi. Seadusi, põhimõtteid ja eeskirju tuleb rakendada tagamaks, et tervishoius kasutatavad tööturu meetmed vastavad eetilistele kohustustele ja inimõiguste standarditele, kaitstes selliseid aspekte nagu väärikus, autonoomia ja privaatsus.
Juhendis soovitatakse ka olemasolevate või uute reguleerivate asutuste ülesandeid hinnata ja heaks kiita tervishoius kasutamiseks mõeldud LMM-e ja rakendusi olemasolevate ressursside piires. Lisaks on suuremahuliste LMM-ide kasutuselevõtu puhul soovitatav läbi viia kohustuslik väljalaskejärgne audit ja sõltumatute kolmandate osapoolte mõjuhinnangud. Need hinnangud peaksid hõlmama andmekaitse ja inimõigustega seotud kaalutlusi, kusjuures tulemused ja mõjud on liigendatud kasutaja omaduste, nagu vanus, rass või puue, järgi.
LMM-ide arendajatele on usaldatud ka peamised kohustused. Neid kutsutakse üles tagama, et potentsiaalsed kasutajad ning kõik otsesed ja kaudsed sidusrühmad, sealhulgas meditsiiniteenuste osutajad, teadustöötajad, tervishoiutöötajad ja patsiendid, oleksid kaasatud juba varajases staadiumis. AI arendamine. Läbipaistvad, kaasavad ja struktureeritud projekteerimisprotsessid peaksid võimaldama sidusrühmadel tõstatada eetilisi küsimusi, väljendada muresid ja anda oma panust.
Lisaks peaksid LMM-id olema kavandatud nii, et need toimiksid hästidefiülesandeid vajaliku täpsuse ja usaldusväärsusega tervishoiusüsteemide täiustamiseks ja patsientide huvide edendamiseks. Samuti peab arendajatel olema võime ennustada ja mõista oma tehisintellekti rakenduste võimalikke teisesi tulemusi.
Kaebused
Vastavalt Usaldusprojekti juhised, pange tähele, et sellel lehel esitatud teave ei ole mõeldud ega tohiks tõlgendada kui juriidilist, maksu-, investeerimis-, finants- või muud nõuannet. Oluline on investeerida ainult seda, mida saate endale lubada kaotada, ja kahtluste korral küsida sõltumatut finantsnõu. Lisateabe saamiseks soovitame vaadata nõudeid ja tingimusi ning väljaandja või reklaamija pakutavaid abi- ja tugilehti. MetaversePost on pühendunud täpsele ja erapooletule aruandlusele, kuid turutingimusi võidakse ette teatamata muuta.
Umbes Autor
Kumar on kogenud tehnikaajakirjanik, kes on spetsialiseerunud AI/ML dünaamilistele ristumiskohtadele, turundustehnoloogiale ja sellistele arenevatele valdkondadele nagu krüpto, plokiahel ja NFTs. Üle 3-aastase tööstusharu kogemusega Kumar on loonud tõestatud kogemusi mõjuvate narratiivide koostamisel, läbinägelike intervjuude läbiviimisel ja põhjaliku ülevaate andmisel. Kumari teadmised seisnevad silmapaistvatele tööstusplatvormidele suure mõjuga sisu, sealhulgas artiklite, aruannete ja teaduspublikatsioonide loomisel. Unikaalse oskuste kogumiga, mis ühendab tehnilised teadmised ja jutuvestmise, suudab Kumar suurepäraselt edastada keerulisi tehnoloogilisi kontseptsioone erinevatele sihtrühmadele selgel ja kaasahaaraval viisil.
Veel artikleid
Kumar on kogenud tehnikaajakirjanik, kes on spetsialiseerunud AI/ML dünaamilistele ristumiskohtadele, turundustehnoloogiale ja sellistele arenevatele valdkondadele nagu krüpto, plokiahel ja NFTs. Üle 3-aastase tööstusharu kogemusega Kumar on loonud tõestatud kogemusi mõjuvate narratiivide koostamisel, läbinägelike intervjuude läbiviimisel ja põhjaliku ülevaate andmisel. Kumari teadmised seisnevad silmapaistvatele tööstusplatvormidele suure mõjuga sisu, sealhulgas artiklite, aruannete ja teaduspublikatsioonide loomisel. Unikaalse oskuste kogumiga, mis ühendab tehnilised teadmised ja jutuvestmise, suudab Kumar suurepäraselt edastada keerulisi tehnoloogilisi kontseptsioone erinevatele sihtrühmadele selgel ja kaasahaaraval viisil.
