Naujausi tyrimai akcentuoja nuolatinę lyčių šališkumą dirbtinio intelekto taikymuose sveikatos priežiūros sektoriuje. Nepaisant reikšmingo moterų personažų buvimo AI sugeneruotose istorijose, tokiose kaip ChatGPT, šios pasakojimai vis tiek laikosi tradicinių lyčių stereotipų. Išsamus tyrimas, kurį atliko Flinders universiteto mokslininkai Australijoje, analizavo beveik 50 000 užklausų įvairiems AI modeliams, tyrinėjant jų vaizdavimą sveikatos priežiūros specialistų.
Gauti rezultatai atskleidė neraminančią tendenciją. Apie 98% slaugių buvo identifikuojamos kaip moterys, o moterų vaizdavimas kitose medicinos srityse, kaip gydytojai ir chirurgai, svyravo nuo 50% iki 84%. Šis šališkumas gali kilti dėl AI kompanijų atliktų pakeitimų po neigiamų atsiliepimų dėl socialinių šališkumų sustiprinimo, nors tikroji priežastis slypi plačiuose mokymosi duomenų rinkiniuose.
Įdomu, kad tyrimas taip pat parodė, jog charakterio bruožai įtakojo lyčių identifikavimą. Pavyzdžiui, jei sveikatos priežiūros darbuotojas buvo charakterizuojamas kaip malonus ar sąžiningas, jie dažniau buvo vaizduojami kaip moterys. Priešingai, savybės, susijusios su lyderyste ar kompetencija, dažnai buvo siejamos su vyriškais personažais.
Mokslininkai, tokie kaip dr. Sarah Saxena iš Laisvo universiteto Briuselyje, pabrėžia šių išvadų pasekmes. Ji pažymėjo, kad nuolatiniai stereotipai AI generuojamame turinyje gali trukdyti moterų ir kitų marginalizuotų grupių atstovavimui sveikatos priežiūros profesijose. Kadangi AI toliau formuoja pramonę, būtina spręsti šiuos įgimtus šališkumus, kad būtų užtikrintas teisingas atstovavimas ir pacientų priežiūros standartai.
AI sveikatos priežiūroje: lyčių stereotipai išlieka nepaisant pažangos
Kaip dirbtinis intelektas (AI) toliau keičia sveikatos priežiūros sritį, kritinis jo vaidmens vertinimas tolesniam lyčių stereotipų palaikymui atskleidžia reikšmingus iššūkius. Nors AI turi potencialą pagerinti sveikatos priežiūros paslaugų teikimą ir diagnostiką, programavime įmontuoti šališkumai gali netyčia sustiprinti pasenusias visuomenines normas, susijusias su lyčių rolėmis.
Kokie yra pagrindiniai susirūpinimai dėl lyčių stereotipų AI sveikatos priežiūros taikymuose?
Pagrindiniai susirūpinimai susiję su tradicinių lyčių rolėmis AI generuojamame turinyje ir sprendimų priėmime. Nors AI sistemos gali apdoroti didžiulius duomenų kiekius klinikiniams rezultatams gerinti, jų priklausomybė nuo istorinių duomenų dažnai atspindi esamus šališkumus sveikatos priežiūros darbo jėgoje. Tai gali lemti neteisingą sveikatos priežiūros profesionalų vaizdavimą, kur moterys daugiausiai suvokiamos kaip slaugės, o ne gydytojai ar chirurgai.
Kodėl šie stereotipai svarbūs sveikatos priežiūros kontekste?
Šie stereotipai yra svarbūs, nes gali formuoti visuomenės suvokimą apie sveikatos priežiūros profesijas, potencialiai paveikdami jaunų žmonių karjeros siekius ir priėmimo praktiką sveikatos priežiūros įstaigose. Kai AI įrankiai rodo iškreiptą lyčių atstovavimą profesinėse rolėse, jie ne tik stiprina esamus šališkumus, bet ir silpnina pastangas siekti lyčių lygybės ir įvairovės sveikatos priežiūros darbo jėgoje. Tai gali sukelti savipriešinimo ciklą, kuriame moterys gali jaustis mažiau skatinamos siekti gydytojų ar lyderių vaidmenų sveikatos sektoriuje.
Kokie yra pagrindiniai iššūkiai ir ginčai, susiję su šiuo klausimu?
Vienas iš pagrindinių iššūkių yra šališkų mokymosi duomenų rinkinių naudojimas, kurie atspindi istorines nelygybes, todėl AI rezultatuose atkuria stereotipus. Be to, trūksta įvairovės komanduose, kurios kuria šias AI sistemas, kas gali dar labiau paveikti algoritmuose įmontuotą šališkumą. Ginčai taip pat kyla dėl atsakomybės—kas atsakingas, kai AI sistema palaiko žalingus stereotipus?
Privalumai ir trūkumai naudojant AI sveikatos priežiūroje, nepaisant šių iššūkių:
- Privalumai:
- Efektyvumas: AI gali apdoroti didžiulius medicinos duomenų kiekius greičiau nei žmonės, potencialiai gerindama diagnostiką ir gydymo planus.
- Prašymų galimybės: AI technologijos gali padaryti sveikatos informaciją labiau prieinamą įvairioms populiacijoms, padėdamos sumažinti priežiūros spragas.
- Duomenų pateikimas: Gebėjimas analizuoti tendencijas ir koreliacijas gali lemti efektyvesnes visuomenės sveikatos strategijas.
- Trūkumai:
- Šališkumų stiprinimas: Jei AI sistemos mokomos remiantis šališkais duomenimis, jos atnaujins šiuos šališkumus, lemiančius neteisingą gydymą.
- Žmogiško ryšio praradimas: Priklausomybė nuo AI gali sumažinti empatijos ir asmeninės sąveikos svarbą sveikatos priežiūroje.
- Etinės dilemūs: AI priimti sprendimai be socialinių kontekstų supratimo gali lemti abejotinus etinius rezultatus.
Kokios yra galimos sprendimų galimybės šiems šališkumams kovoti?
Norint kovoti su šiais šališkumais, reikalinga daugiapakopė strategija. Tai gali apimti įvairių komandų samdymą AI algoritmams kurti, užtikrinant, kad mokymosi duomenų rinkiniai būtų reprezentatyvūs lyčių įvairovei sveikatos priežiūroje, ir reguliariai audituojant AI sistemų rezultatus. Įtraukti etinį priežiūrą ir gaires viso AI sveikatos priežiūros kūrimo ir naudojimo proceso metu yra būtina.
Apibendrinant, kadangi AI toliau integruojamas į sveikatos priežiūrą, labai svarbu spręsti nuolatinius lyčių stereotipus, kurie lydi jo naudojimą. Užtikrinant teisingą atstovavimą AI įrankiuose, ne tik bus padedama sugriauti pasenusias visuomenines normas, bet ir prisidės prie labiau įtrauktos ir efektyvios sveikatos priežiūros sistemos visiems.
Daugiau informacijos apie AI sveikatos priežiūroje rasite HealthIT.gov.
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br