Google ģeneratīvajai AI sistēmai, Bard, ir potenciāls revolucionizēt veselības aprūpi

Cīņa par mākslīgā intelekta (AI) tehnoloģiju ieviešanu jēgpilnā veidā nekad nav bijusi tik sīva. Konkrēti, ģeneratīvais AI nesen ir sagrābis pasauli, radot veselu lietojumprogrammu, tehnoloģiju un potenciālās vērtības domēnu.

JP Morgan Insights nesen publicēja rakstu ar nosaukumu "Vai ģeneratīvais AI ir spēļu mainītājs?", paskaidrojot, ka "ģeneratīvais AI — mākslīgā intelekta algoritmu kategorija, kas var radīt jaunu saturu, pamatojoties uz esošajiem datiem, — tiek pasludināts par nākamo robežu dažādām nozarēm, sākot no tehnoloģijām līdz banku darbībai un plašsaziņas līdzekļiem." Gokuls Hariharans, JP Morgan Āzijas un Klusā okeāna tehnoloģiju, plašsaziņas līdzekļu un telekomunikāciju pētniecības līdzdalībnieks, atkārtoti uzsvēra, ka “ģeneratīvā AI samazina naudu un laiku, kas nepieciešams satura izveidei — tekstam, kodam, audio, attēliem, video un to kombinācijām. ”— paverot ceļu graujošiem jauninājumiem.

Nenoliedzami, tehnoloģiju uzņēmumi vēlas būt šīs inovācijas priekšgalā.

Pagājušās nedēļas sākumā Google paziņoja par savu ļoti gaidīto nākamo soli uz priekšu attiecībā uz ģeneratīvo AI. Google oficiālajā emuārā Atslēgvārds, Produktu nodaļas viceprezidente Sisija Hsiao un pētniecības nodaļas viceprezidents Eli Kolinss iepazīstināja ar atvērto piekļuvi Bard — eksperimentam, kas lietotājiem ļauj tieši mijiedarboties ar Google ģeneratīvo AI platformu un attiecīgi dalīties ar atsauksmēm.

Autori paskaidroja: “Šodien mēs sākam atvērt piekļuvi Bard — agrīnam eksperimentam, kas ļauj sadarboties ar ģeneratīvo AI […] Jūs varat izmantot Bard, lai palielinātu savu produktivitāti, paātrinātu idejas un veicinātu zinātkāri. Varat lūgt Bārdu sniegt jums padomus, kā sasniegt savu mērķi šogad lasīt vairāk grāmatu, vienkārši izskaidrot kvantu fiziku vai rosināt jūsu radošumu, izklāstot emuāra ierakstu. Mēs līdz šim esam daudz iemācījušies, testējot Bard, un nākamais kritiskais solis tās uzlabošanā ir saņemt atsauksmes no vairāk cilvēku.

Rakstā ir arī izskaidrota koncepcija, kas slēpjas aiz lielas valodas modeļa (LLM), tehnoloģijas, kas nodrošina sistēmas darbību: “Bard darbina lielas valodas modelis (LLM), īpaši viegla un optimizēta LaMDA versija, un tā tiks atjaunināta ar laika gaitā jaunāki, spējīgāki modeļi. Tas ir balstīts uz Google izpratni par kvalitatīvu informāciju. Jūs varat domāt par LLM kā pareģošanas dzinēju. Kad tiek parādīta uzvedne, tā ģenerē atbildi, pa vienam vārdam atlasot no vārdiem, kas, visticamāk, nāks. Visticamākās izvēles izvēle katru reizi neradītu īpaši radošas atbildes, tāpēc tiek ņemta vērā zināma elastība. Mēs joprojām redzam, ka, jo vairāk cilvēku tās izmanto, jo labāk LLM spēj paredzēt, kādas atbildes varētu būt noderīgas.

LaMDA, saīsinājums no “valodas modelis dialoga lietojumprogrammām”, ir Google sasniegums adaptīvas sarunu valodas modeļa izveidē, kas apmācīts uzlabotā dialogā un cilvēku valodas niansēs. Tagad Google izmanto šī izrāviena atkārtojumu ar Bard, lai, cerams, pārveidotu tehnoloģiju par kaut ko tādu, kas var būt noderīgs un radīt vērtību lietotājiem.

Bez šaubām, šai tehnoloģijai ir neticami potenciāla ietekme uz veselības aprūpi. Acīmredzamākais pielietojums ir tāds, ka ar atbilstoši apmācītiem un pārbaudītiem modeļiem pacienti var sākt meklēt medicīnisku padomu un ieteikumus no sistēmas, īpaši, ja sarunvalodas saskarne ir stabila. Protams, tas ir jāpieiet piesardzīgi, jo modeļi ir tikai tik labi, cik tie ir apmācīti, un pat tad var kļūdīties.

Raksta autori skaidro, ka “Lai gan LLM ir aizraujoša tehnoloģija, tie nav bez kļūdām. Piemēram, tā kā viņi mācās no plašas informācijas, kas atspoguļo reālās pasaules aizspriedumus un stereotipus, tie dažkārt tiek parādīti viņu iznākumos. Viņi var sniegt neprecīzu, maldinošu vai nepatiesu informāciju, vienlaikus sniedzot to pārliecinoši. Piemēram, kad viņam tika lūgts dalīties ar dažiem ieteikumiem par vienkāršiem istabas augiem, Bārds pārliecinoši iepazīstināja ar idejām, taču dažas lietas bija nepareizi, piemēram, ZZ auga zinātniskais nosaukums. Viņi turpina iepazīstināt ar piemēru, kā sistēma piedāvāja nepareizu zinātnisko nosaukumu Zamioculcas Zamiifolia augam.

Tomēr, ja tas tiek darīts pareizi, ir tik daudz potenciāla, lai veicinātu medicīniski izglītotu sarunu, iespējams, pat kā veidu, kā palīdzēt ārstiem un speciālistiem izveidot diagnostikas plānus vai apvienot savu pacientu aprūpi.

Plašākā mērogā iespēja apmācīt tādus intuitīvus modeļus kā šie, sniedz lielisku iespēju no datiem gūt pārliecinošu ieskatu. Veselības aprūpe ir triljonu dolāru liela nozare, kurā katru gadu tiek ražoti terabaiti datu. Uzlabota mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās modeļu pārklāšana ar šiem datiem var sniegt ievērojamas iespējas labāk izprast un izmantot šo informāciju lielākam labumam.

Protams, ir daudz ētisku un drošības problēmu, kas jāņem vērā saistībā ar AI kopumā un īpaši ar ģeneratīvo AI. Tādos produktos kā šie, tehnoloģiju uzņēmumiem ir jārisina daudzi riski, sākot no naida runas un valodas, ko var ļaunprātīgi izmantot, līdz maldinošas informācijas ģenerēšanai, kas var būt īpaši bīstama veselības aprūpes iestādēs. Bez šaubām, pacientiem jāmeklē medicīniskā palīdzība tikai pie apmācītiem un licencētiem medicīnas speciālistiem.

Neskatoties uz to, Google un citiem uzņēmumiem, kas rada šādus progresīvus rīkus, ir liels potenciāls dažu pasaules sarežģītāko problēmu risināšanā. Attiecīgi viņi arī uzņemas ievērojamu atbildību, veidojot šos produktus drošā, ētiskā un uz patērētājiem vērstā veidā. Tomēr, ja tas tiek darīts pareizi, tehnoloģija var mainīt veselības aprūpi nākamajām paaudzēm.

Šī raksta saturs nav netieši norādīts, un uz to nevajadzētu paļauties vai nekādā veidā aizstāt profesionālu medicīnisku padomu, diagnozi vai ārstēšanu, un tas nav rakstīts vai paredzēts kā tāds. Šis saturs ir paredzēts tikai informatīviem nolūkiem. Konsultējieties ar apmācītu medicīnas speciālistu, lai saņemtu medicīnisku padomu.