PVO publicē vadlīnijas ģeneratīvā AI ētiskai izmantošanai veselības aprūpē
Virzībā uz ētisku ģeneratīvās attīstības virzību mākslīgais intelekts (AI) tehnoloģiju veselības aprūpē, Pasaules Veselības organizācija (PVO) ir izdevusi visaptverošas vadlīnijas par lieliem multimodālajiem modeļiem (LMM). Šie modeļi, kas spēj pieņemt dažādus datu ievades datus, piemēram, tekstu, videoklipus un attēlus, ir piedzīvojuši nepieredzētu izmantošanu, izmantojot tādas platformas kā ChatGPT, Bārda un Bērta ienākšana sabiedrības apziņā 2023. gadā.
PVO vadlīnijas, kas ietver vairāk nekā 40 ieteikumus, ir paredzētas valdībām, tehnoloģiju uzņēmumiem un veselības aprūpes sniedzējiem, lai nodrošinātu atbildīgu LMM izmantošanu iedzīvotāju veselības veicināšanai un aizsardzībai. Dr Džeremijs Farārs, PVO galvenais zinātnieks, uzsvēra iespējamos ieguvumus ģeneratīvais AI tehnoloģijas veselības aprūpē, bet uzsvēra nepieciešamību pēc pārredzamas informācijas un politikas, lai pārvaldītu saistītos riskus.
Kā norādījusi PVO, LMM, kas pazīstamas ar savu cilvēku komunikācijas imitāciju un spēju veikt uzdevumus, kas nav skaidri ieprogrammēti, ir pieci plaši pielietojami veselības aprūpē. Tie ietver diagnostiku un klīnisko aprūpi, pacienta vadītu lietošanu simptomu un ārstēšanas izmeklēšanā, lietvedības un administratīvos uzdevumus elektroniskajos veselības ierakstos, medicīnisko un māsu izglītību, izmantojot simulētu pacientu tikšanos, un zinātnisko izpēti un zāļu izstrādi jaunu savienojumu identificēšanai.
Tomēr vadlīnijās ir uzsvērti dokumentēti riski, kas saistīti ar LMM, tostarp nepatiesas, neprecīzas vai neobjektīvas informācijas sniegšana. Tas potenciāli var kaitēt personām, kuras paļaujas uz šādu informāciju, lai pieņemtu svarīgus lēmumus par veselību. Apmācības datu kvalitāte un novirze attiecībā uz tādiem faktoriem kā rase, etniskā piederība, izcelsme, dzimums, dzimuma identitāte vai vecums var apdraudēt LMM rezultātu integritāti.
Papildus individuālajiem riskiem PVO atzīst plašākas problēmas veselības sistēmām, kas izriet no LMM. Tie ietver bažas par vismodernāko LMM pieejamību un pieejamību, veselības aprūpes speciālistu un pacientu iespējamo "automatizācijas novirzi" un kiberdrošība ievainojamības, kas apdraud pacientu informāciju un AI algoritmu uzticamību veselības aprūpes nodrošināšanā.
Nepieciešama ieinteresēto personu iesaistīšanās LLM izvietošanā
Lai risinātu šīs problēmas, PVO uzsver dažādu ieinteresēto pušu iesaistīšanos LMM izstrādes un ieviešanas laikā. Valdības, tehnoloģiju uzņēmumi, veselības aprūpes sniedzēji, pacienti un pilsoniskā sabiedrība tiek aicināta aktīvi piedalīties, lai nodrošinātu atbildīgu AI tehnoloģiju izmantošanu.
Vadlīnijas sniedz īpašus ieteikumus valdībām, uzliekot tām galveno atbildību par standartu noteikšanu LMM izstrādei, ieviešanai un integrācijai sabiedrības veselības un medicīnas praksē.
Valdības tiek mudinātas ieguldīt vai nodrošināt bezpeļņas vai publisko infrastruktūru, tostarp skaitļošanas jaudu un publisko datu kopas, kas ir pieejamas izstrādātājiem dažādās nozarēs. Šie resursi būtu atkarīgi no tā, vai lietotāji ievēro ētikas principus un vērtības. Ir jāizmanto likumi, politika un noteikumi, lai nodrošinātu, ka LMM veselības aprūpē atbilst ētikas pienākumiem un cilvēktiesību standartiem, aizsargājot tādus aspektus kā cieņa, autonomija un privātums.
Vadlīnijās arī ieteikts uzdot esošām vai jaunām regulatīvajām aģentūrām novērtēt un apstiprināt veselības aprūpē paredzētos LMM un lietojumprogrammas pieejamo resursu ierobežojumu ietvaros. Turklāt liela mēroga LMM izvietošanai ieteicams veikt obligātu pēcizdošanas auditu un neatkarīgu trešo pušu ietekmes novērtējumus. Šajos novērtējumos jāiekļauj apsvērumi par datu aizsardzību un cilvēktiesībām, un rezultāti un ietekme ir sadalīti pēc lietotāja īpašībām, piemēram, vecuma, rases vai invaliditātes.
LMM izstrādātājiem ir uzticēti arī galvenie pienākumi. Viņi tiek mudināti nodrošināt, ka potenciālie lietotāji un visas tiešās un netiešās ieinteresētās personas, tostarp medicīnas pakalpojumu sniedzēji, zinātniskie pētnieki, veselības aprūpes speciālisti un pacienti, tiek iesaistīti jau agrīnā stadijā. AI attīstība. Caurskatāmiem, iekļaujošiem un strukturētiem projektēšanas procesiem būtu jāļauj ieinteresētajām personām izvirzīt ētikas jautājumus, paust bažas un sniegt ieguldījumu.
Turklāt LMM jābūt izstrādātiem tā, lai tie labi veiktudefiveica uzdevumus ar nepieciešamo precizitāti un uzticamību, lai uzlabotu veselības sistēmas un veicinātu pacientu intereses. Izstrādātājiem ir arī jāspēj paredzēt un izprast savu AI lietojumprogrammu iespējamos sekundāros rezultātus.
Atbildības noraidīšana
Atbilstīgi Uzticības projekta vadlīnijas, lūdzu, ņemiet vērā, ka šajā lapā sniegtā informācija nav paredzēta un to nedrīkst interpretēt kā juridisku, nodokļu, ieguldījumu, finanšu vai jebkāda cita veida padomu. Ir svarīgi ieguldīt tikai to, ko varat atļauties zaudēt, un meklēt neatkarīgu finanšu padomu, ja jums ir šaubas. Lai iegūtu papildinformāciju, iesakām skatīt pakalpojumu sniegšanas noteikumus, kā arī palīdzības un atbalsta lapas, ko nodrošina izdevējs vai reklāmdevējs. MetaversePost ir apņēmies sniegt precīzus, objektīvus pārskatus, taču tirgus apstākļi var tikt mainīti bez iepriekšēja brīdinājuma.
Par Autors
Kumars ir pieredzējis tehnoloģiju žurnālists ar specializāciju AI/ML dinamiskos krustpunktos, mārketinga tehnoloģijās un tādās jaunās jomās kā kriptovalūta, blokķēde un NFTs. Ar vairāk nekā 3 gadu pieredzi šajā nozarē Kumar ir izveidojis pierādītus sasniegumus pārliecinošu stāstījumu veidošanā, ieskatu interviju vadīšanā un visaptverošu ieskatu sniegšanā. Kumar kompetence slēpjas augstas ietekmes satura, tostarp rakstu, ziņojumu un pētījumu publikāciju veidošanā ievērojamām nozares platformām. Ar unikālu prasmju kopumu, kas apvieno tehniskās zināšanas un stāstu stāstīšanu, Kumars izceļas ar sarežģītu tehnoloģisku koncepciju nodošanu dažādām auditorijām skaidrā un saistošā veidā.
Vairāk rakstus
Kumars ir pieredzējis tehnoloģiju žurnālists ar specializāciju AI/ML dinamiskos krustpunktos, mārketinga tehnoloģijās un tādās jaunās jomās kā kriptovalūta, blokķēde un NFTs. Ar vairāk nekā 3 gadu pieredzi šajā nozarē Kumar ir izveidojis pierādītus sasniegumus pārliecinošu stāstījumu veidošanā, ieskatu interviju vadīšanā un visaptverošu ieskatu sniegšanā. Kumar kompetence slēpjas augstas ietekmes satura, tostarp rakstu, ziņojumu un pētījumu publikāciju veidošanā ievērojamām nozares platformām. Ar unikālu prasmju kopumu, kas apvieno tehniskās zināšanas un stāstu stāstīšanu, Kumars izceļas ar sarežģītu tehnoloģisku koncepciju nodošanu dažādām auditorijām skaidrā un saistošā veidā.
