WHO、医療における生成 AI の倫理的使用に関するガイドラインを発表
生成的進歩の倫理的ガバナンスに向けて 人工知能 医療における (AI) テクノロジーに関して、世界保健機関 (WHO) は、大規模マルチモーダル モデル (LMM) に関する包括的なガイダンスを発行しました。これらのモデルは、テキスト、ビデオ、画像などの多様なデータ入力を受け入れることができ、次のようなプラットフォームで前例のない採用が見られています。 ChatGPT、バード、バートは 2023 年に世間の注目を集めるようになります。
40 を超える勧告で構成される WHO のガイダンスは、政府、テクノロジー企業、医療提供者を対象としており、国民の健康の促進と保護のために LMM の責任ある使用を確保することを目的としています。 WHOの主任科学者であるジェレミー・ファラー博士は、次のような潜在的な利点を強調しました。 generative AI しかし、関連するリスクを管理するための透明性のある情報とポリシーの必要性も強調しました。
LMM は、人間のコミュニケーションを模倣し、明示的にプログラムされていないタスクを実行する能力で知られており、WHO が概説しているように、医療分野で 5 つの広範な用途を示しています。これらには、診断と臨床ケア、症状と治療を調査するための患者主導の使用、電子医療記録内の事務および管理タスク、模擬患者との遭遇を通じた医療および看護教育、新しい化合物を特定するための科学研究と医薬品開発が含まれます。
ただし、このガイダンスでは、虚偽、不正確、または偏った情報の作成など、LMM に関連する文書化されたリスクが強調されています。これは、重要な健康上の意思決定を行うためにそのような情報に依存している個人に潜在的な危害をもたらす可能性があります。人種、民族、祖先、性別、性自認、年齢などの要素に関するトレーニング データの品質と偏りにより、LMM 出力の整合性が損なわれる可能性があります。
WHO は、個人のリスクを超えて、LMM に起因する医療システムに対する広範な課題を認識しています。これらには、最先端の LMM の入手しやすさと手頃な価格、医療専門家と患者による潜在的な「自動化バイアス」、および サイバーセキュリティー 脆弱性は患者情報と医療提供における AI アルゴリズムの信頼性を危険にさらします。
LLM の導入には関係者の関与が必要
これらの課題に対処するために、WHO は LMM の開発と展開を通じてさまざまな利害関係者の関与の必要性を強調しています。政府、テクノロジー企業、医療提供者、患者、市民社会は、AI テクノロジーの責任ある使用を確保するために積極的に参加することが求められています。
このガイダンスは政府に具体的な推奨事項を提供し、LMM の開発、展開、公衆衛生および医療行為への統合に関する基準を設定する主な責任を政府に負わせています。
政府は、さまざまな分野の開発者がアクセスできるコンピューティング能力や公開データセットなどの非営利または公共インフラストラクチャに投資または提供することが求められています。これらのリソースは、ユーザーが倫理原則と価値観を遵守していることが条件となります。医療分野の LMM が倫理的義務と人権基準を確実に満たし、尊厳、自律性、プライバシーなどの側面を保護するために、法律、政策、規制が採用される必要があります。
このガイダンスでは、利用可能なリソースの制約内で、医療用途を目的とした LMM およびアプリケーションを評価および承認するために、既存または新規の規制当局を割り当てることも提案されています。さらに、大規模な LMM の導入には、独立した第三者によるリリース後の監査と影響評価を必須とすることが推奨されます。これらの評価には、年齢、人種、障害などのユーザーの特性ごとに分類された結果と影響とともに、データ保護と人権に関する考慮事項が含まれている必要があります。
LMM の開発者も重要な責任を負っています。潜在的なユーザーと、医療提供者、科学研究者、医療専門家、患者を含むすべての直接的および間接的な利害関係者が、治療の初期段階から関与することを保証することが求められています。 AI開発。透明性があり、包括的で構造化された設計プロセスにより、関係者が倫理的な問題を提起し、懸念を表明し、意見を提供できるようにする必要があります。
さらに、LMM は適切にパフォーマンスを発揮するように設計する必要があります。defi医療システムを強化し、患者の利益を促進するために必要な精度と信頼性を備えたタスクを実行します。開発者は、AI アプリケーションの潜在的な二次的な結果を予測して理解する能力も備えている必要があります。
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Kumar は経験豊富なテクノロジー ジャーナリストであり、AI/ML、マーケティング テクノロジー、および暗号、ブロックチェーン、 NFTs. 業界で 3 年以上の経験を持つクマールは、説得力のある物語を作成し、洞察力に富んだインタビューを実施し、包括的な洞察を提供するという実績を確立してきました。 Kumar の専門知識は、著名な業界プラットフォーム向けの記事、レポート、研究出版物など、影響力の高いコンテンツの作成にあります。 技術的な知識とストーリーテリングを組み合わせた独自のスキルセットを備えたクマールは、複雑な技術概念を明確かつ魅力的な方法で多様な聴衆に伝えることに優れています。
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