WHO publikuje wytyczne dotyczące etycznego wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
W ruchu w kierunku etycznego zarządzania postępem generatywnym sztuczna inteligencja (AI) w opiece zdrowotnej Światowa Organizacja Zdrowia (WHO) wydała kompleksowe wytyczne dotyczące dużych modeli multimodalnych (LMM). Modele te, zdolne do akceptowania różnorodnych danych wejściowych, takich jak tekst, filmy i obrazy, zostały przyjęte bezprecedensowo na platformach takich jak ChatGPT, Bard i Bert wejdą do świadomości publicznej w 2023 roku.
Wytyczne WHO, obejmujące ponad 40 zaleceń, skierowane są do rządów, firm technologicznych i podmiotów świadczących opiekę zdrowotną, a ich celem jest zapewnienie odpowiedzialnego stosowania LMM w celu promocji i ochrony zdrowia populacji. Dr Jeremy Farrar, główny naukowiec WHO, podkreślił potencjalne korzyści płynące ze stosowania tego leku generatywna sztuczna inteligencja technologii w opiece zdrowotnej, ale podkreślił potrzebę przejrzystych informacji i polityk pozwalających zarządzać powiązanym ryzykiem.
LMM, znane z naśladowania komunikacji międzyludzkiej i zdolności do wykonywania zadań, które nie są wyraźnie zaprogramowane, mają pięć szerokich zastosowań w opiece zdrowotnej, zgodnie z opisem WHO. Należą do nich diagnostyka i opieka kliniczna, wykorzystanie pod kierunkiem pacjenta do badania objawów i leczenia, zadania biurowe i administracyjne w ramach elektronicznej dokumentacji zdrowotnej, edukacja medyczna i pielęgniarska poprzez symulowane spotkania z pacjentami oraz badania naukowe i opracowywanie leków w celu identyfikacji nowych związków.
W wytycznych zwrócono jednak uwagę na udokumentowane ryzyko związane z LMM, w tym na wytwarzanie fałszywych, niedokładnych lub stronniczych informacji. Stwarza to potencjalną szkodę dla osób, które opierają się na takich informacjach przy podejmowaniu kluczowych decyzji zdrowotnych. Jakość i stronniczość danych szkoleniowych, dotycząca czynników takich jak rasa, pochodzenie etniczne, pochodzenie, płeć, tożsamość płciowa lub wiek, mogą zagrozić integralności wyników LMM.
Poza indywidualnymi zagrożeniami WHO dostrzega szersze wyzwania dla systemów opieki zdrowotnej wynikające z LMM. Obejmują one obawy dotyczące dostępności i przystępności cenowej najbardziej zaawansowanych LMM, potencjalne „skłonności do automatyzacji” ze strony pracowników służby zdrowia i pacjentów oraz bezpieczeństwo cybernetyczne luki w zabezpieczeniach zagrażające informacjom pacjentów i wiarygodności algorytmów sztucznej inteligencji w świadczeniu opieki zdrowotnej.
Potrzebujesz zaangażowania interesariuszy we wdrażanie LLM
Aby stawić czoła tym wyzwaniom, WHO podkreśla potrzebę zaangażowania różnych zainteresowanych stron podczas opracowywania i wdrażania LMM. Wzywa się rządy, firmy technologiczne, podmioty świadczące opiekę zdrowotną, pacjentów i społeczeństwo obywatelskie do aktywnego udziału w zapewnianiu odpowiedzialnego korzystania z technologii sztucznej inteligencji.
Wytyczne zawierają szczegółowe zalecenia dla rządów, nakładając na nie główną odpowiedzialność za ustalenie standardów w zakresie opracowywania, wdrażania i włączania LMM do praktyk w zakresie zdrowia publicznego i medycyny.
Wzywa się rządy do inwestowania w infrastrukturę non-profit lub infrastrukturę publiczną lub udostępnianie jej, włączając w to moc obliczeniową i publiczne zbiory danych, dostępną dla programistów z różnych sektorów. Zasoby te byłyby uzależnione od przestrzegania przez użytkowników zasad i wartości etycznych. Należy stosować przepisy, zasady i regulacje, aby zapewnić, że LMM w opiece zdrowotnej spełniają obowiązki etyczne i standardy praw człowieka, chroniąc takie aspekty, jak godność, autonomia i prywatność.
W wytycznych sugeruje się także wyznaczenie agencji regulacyjnych, istniejących lub nowych, do oceny i zatwierdzania LMM i zastosowań przeznaczonych do użytku w opiece zdrowotnej, w ramach ograniczeń dostępnych zasobów. Ponadto w przypadku wdrożeń LMM na dużą skalę zaleca się obowiązkowe audyty po wydaniu i oceny skutków przeprowadzane przez niezależne strony trzecie. Oceny te powinny uwzględniać kwestie ochrony danych i praw człowieka, a wyniki i skutki zdezagregowane według cech użytkownika, takich jak wiek, rasa lub niepełnosprawność.
Kluczowe obowiązki powierzono także twórcom LMM. Wzywa się je do zadbania o to, aby potencjalni użytkownicy oraz wszystkie bezpośrednie i pośrednie zainteresowane strony, w tym świadczeniodawcy, badacze naukowi, pracownicy służby zdrowia i pacjenci, byli zaangażowani od wczesnych etapów Rozwój AI. Przejrzyste, włączające i ustrukturyzowane procesy projektowania powinny umożliwiać zainteresowanym stronom zgłaszanie kwestii etycznych, wyrażanie obaw i wnoszenie wkładu.
Ponadto LMM powinny być zaprojektowane tak, aby dobrze działałydefiwykonywane zadania z niezbędną dokładnością i niezawodnością, aby ulepszyć systemy opieki zdrowotnej i wspierać interesy pacjentów. Programiści muszą także posiadać zdolność przewidywania i rozumienia potencjalnych wyników wtórnych swoich aplikacji AI.
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Kumar jest doświadczonym dziennikarzem technicznym ze specjalizacją w dynamicznych skrzyżowaniach AI/ML, technologii marketingowej i nowych dziedzin, takich jak kryptowaluty, blockchain i NFTS. Dzięki ponad 3-letniemu doświadczeniu w branży Kumar zdobył udokumentowane doświadczenie w tworzeniu fascynujących narracji, przeprowadzaniu wnikliwych wywiadów i dostarczaniu kompleksowych spostrzeżeń. Doświadczenie Kumara polega na tworzeniu treści o dużym wpływie, w tym artykułów, raportów i publikacji badawczych dla czołowych platform branżowych. Dzięki unikalnemu zestawowi umiejętności, który łączy wiedzę techniczną i opowiadanie historii, Kumar przoduje w przekazywaniu złożonych koncepcji technologicznych różnym odbiorcom w jasny i wciągający sposób.
Więcej artykułów
Kumar jest doświadczonym dziennikarzem technicznym ze specjalizacją w dynamicznych skrzyżowaniach AI/ML, technologii marketingowej i nowych dziedzin, takich jak kryptowaluty, blockchain i NFTS. Dzięki ponad 3-letniemu doświadczeniu w branży Kumar zdobył udokumentowane doświadczenie w tworzeniu fascynujących narracji, przeprowadzaniu wnikliwych wywiadów i dostarczaniu kompleksowych spostrzeżeń. Doświadczenie Kumara polega na tworzeniu treści o dużym wpływie, w tym artykułów, raportów i publikacji badawczych dla czołowych platform branżowych. Dzięki unikalnemu zestawowi umiejętności, który łączy wiedzę techniczną i opowiadanie historii, Kumar przoduje w przekazywaniu złożonych koncepcji technologicznych różnym odbiorcom w jasny i wciągający sposób.
