Dirbtinio intelekto (AI) modeliai revoliucionizavo įvairias pramonės sritis, įskaitant sveikatos priežiūrą, siūlydami beprecedentines galimybes inovacijoms ir pažangai. Tačiau šiems privalumams lydimi keli etiniai iššūkiai, kuriuos reikia kruopščiai apsvarstyti. Šie iššūkiai apima reguliavimo priežiūrą, autoritetą ir šališkumą, teigia pramonės ekspertas Will Shapiro, duomenų mokslo viceprezidentas kompanijoje Flatiron Health.
## Etiško AI besikeičiantis kraštovaizdis
AI kraštovaizdis nuolat kinta, ir su generatyvaus AI atsiradimu iškilo naujų galimybių ir rūpesčių sąlygos. Nors darbo srautų automatizavimas ir verslo žvalgyba yra ilgai įsitvirtinę domenai, jų išvestinės kriterijai ir supratimas yra santykinai sustiprėję. Kita vertus, generatyvusis AI yra ankstyvose stadijose, reikalaujantis didesnio dėmesio etikai ir saugumui.
Pakilios srities įmonės, tokių kaip OpenAI ir jos generalinis direktorius Samas Altmanas, pabrėžė reguliavimo struktūrų ir gairių svarbą generatyvinio AI tinkamam naudojimui. Atsižvelgiant į šių algoritmų sukeliamų haliucinacijų potencialą, būtina pripažinti jų turimą įgimtą autoritetą, nepaisant jų išvesties tikslumo ar patikimumo.
## Atsargus šališkumo požiūris
Vienas iš pagrindinių rūpesčių, įgyvendinant mašininio mokymosi ar AI algoritmus, yra šališkumo problema. Plačiai naudojamas generatyvinio AI modelis Generative Pretrained Transformer Architecture (GPT) rodomas pasirodė esantis šališkas daugelyje dimensijų. Kad būtų užtikrinta, jog AI įrankiai ir modeliai pagerintų sveikatos pasekmes visiems asmenims ir nepratęstų nelygumų, būtina spręsti ir ištaisyti šį šališkumą.
## Aukštos kokybės duomenų ir tikrinimo vaidmuo
Norint sumažinti riziką, susijusią su šališkais AI algoritmais, esminis tampa aukštos kokybės autentinių duomenų prieinamumas. Pavyzdžiui, kompanija Flatiron Health jau daugiau nei dešimtmetį atidžiai ištraukė duomenis iš medicininių žiniaraščių. Šis griežtas procesas palengvino etikečių kūrimą, kurios gali būti naudojamos mašininio mokymosi modelių veiksmų ir kokybės tikrinimui. Patikimi ir patikimi duomenų šaltiniai yra būtini užtikrinant atskaitingumą ir etišką AI naudojimą sveikatos priežiūroje.
### DUK
1. Kodėl reguliavimo priežiūra ir autoritetas yra svarbūs AI modeliuose?
Reguliavimo priežiūra ir autoritetas atlieka svarbų vaidmenį užtikrinant, kad AI modeliai būtų naudojami etiškai ir atsakingai. Jos padeda nustatyti gaires ir struktūras, kurios reguliuoja tinkamą AI technologijos taikymą, ypač jautriose srityse, kaip antai sveikatos priežiūra.
2. Koks yra šališkumo svarba AI algoritmuose?
Šališkumo ištaisymas AI algoritmuose yra esminis norint išvengti nelygybės sveikatos pasekmėse. Siekiant teisingumo ir įtraukties galime užtikrinti, kad AI įrankiai pagerins įvairių grupių gerovę, o ne palankų vien kažkam.
3. Kaip kokybės duomenys veikia AI modelių tikrinimą?
Aukštos kokybės autentiniai duomenys svarbūs validuojant AI modelių išvestį ir veikimą. Patikimi duomenų šaltiniai suteikia patikimą vertinimo matą, pagal kurį galima įvertinti modelius. Šis validavimo procesas padeda įtvirtinti pasitikėjimą išvestimis ir skatina etišką AI technologijos naudojimą.
### Šaltiniai:
– Flatiron Health: flatiron.com
– OpenAI: openai.com
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com