Jauni pētījumi uzsver pastāvošās dzimumu aizspriedumus mākslīgā intelekta pielietojumos veselības aprūpes nozarē. Neskatoties uz ievērojamo sieviešu tēlu klātbūtni AI radītajās stāstos, piemēram, ChatGPT, šie naratīvi joprojām atbilst tradicionālajiem dzimumu stereotipiem. Vērienīgs pētījums, ko veica Flinders universitātes pētnieki Austrālijā, analizēja gandrīz 50 000 aicinājumu dažādiem AI modeļiem, izpētot to atspoguļojumu veselības aprūpes profesionāļos.
Atklājumi atklāja satraucošu tendenci. Aptuveni 98% māsu tika identificētas kā sievietes, kamēr sieviešu pārstāvniecība citās medicīnas lomās, piemēram, ārstiem un ķirurgiem, svārstījās no 50% līdz 84%. Šis pārstāvis varētu rasties no AI uzņēmumu veiktajiem pielāgojumiem, reaģējot uz nepatiku par sociālo aizspriedumu nostiprināšanu, lai gan saknes cēlonis slēpjas plašajās apmācību datu kopās, ko izmanto.
Interesanti, ka pētījums arī parādīja, ka rakstura iezīmes ietekmēja dzimuma identifikāciju. Piemēram, ja veselības aprūpes darbinieks tika raksturots kā patīkams vai apzinīgs, viņš visdrīzāk tiks attēlots kā sieviete. Savukārt, iezīmes, kas saistītas ar vadību vai kompetenci, bieži vien tika saistītas ar vīriešu personāžiem.
Eksperti, piemēram, Dr. Sarah Saxena no Briseles Bezmaksas universitātes, uzsver šo atklājumu nozīmi. Viņa norādīja, ka pastāvīgie stereotipi AI radītajā saturā var kavēt sieviešu un citu marginalizēto grupu pārstāvību veselības aprūpes profesijās. Kamēr AI turpina veidot nozari, būtiski ir risināt šos iebūvētos aizspriedumus, lai nodrošinātu taisnīgu pārstāvību un pacienta aprūpes standartus.
AI veselības aprūpē: dzimumu stereotipi pastāv līdzās progresam
Mākslīgais intelekts (AI) turpina pārveidot veselības aprūpes ainavu, un kritiska izpēte par tā lomu dzimumu stereotipu saglabāšanā atklāj būtiskas problēmas. Lai gan AI ir potenciāls uzlabot veselības aprūpes pakalpojumu sniegšanu un diagnostiku, tā programmēšanas iebūvētie aizspriedumi var netīši nostiprināt novecojušos sabiedrības normatīvus attiecībā uz dzimumu lomām.
Kādi ir galvenie jautājumi saistībā ar dzimumu stereotipiem AI veselības aprūpes pielietojumos?
Galvenie jautājumi ir saistīti ar tradicionālo dzimumu lomu pārstāvību un nostiprināšanu AI radītajā saturā un lēmumu pieņemšanas procesos. Lai arī AI sistēmas var apstrādāt milzīgas datu masas, lai uzlabotu klīniskos rezultātus, to atkarība no vēsturiskajiem datiem bieži atspoguļo esošos aizspriedumus veselības aprūpes darbaspēkā. Tas var novest pie nepareizas veselības aprūpes profesionāļu attēlošanas, kur sievietes galvenokārt tiek uzlūkotas kā māsas, nevis ārstes vai ķirurgi.
Kāpēc šie stereotipi ir svarīgi veselības aprūpes kontekstā?
Šie stereotipi ir svarīgi, jo tie var veidot sabiedrības uztveri par veselības aprūpes profesionālām lomām, potenciāli ietekmējot jauno cilvēku karjeras ambīcijas un pieņemšanas prakses veselības aprūpes iestādēs. Kad AI rīki rāda sagrozītu dzimumu pārstāvību profesionālajās lomās, tie ne tikai nostiprina esošos aizspriedumus, bet arī grauj centienus uz dzimumu vienlīdzību un daudzveidību veselības aprūpes darbaspēkā. Tas var novest pie sevis uzturošas cilpas, kur sievietes var justies mazāk motivētas sekot ārstniecības vai līderības lomām veselības aprūpē.
Kādi ir galvenie izaicinājumi un pretrunas, kas saistītas ar šo jautājumu?
Viens no galvenajiem izaicinājumiem ir aizspriedumainu apmācību datu kopu izmantošana, kas atspoguļo vēsturiskās nevienlīdzības, kas noved pie stereotipu atkārtošanās AI iznākumos. Papildus tam ir dažādības trūkums komandās, kas izstrādā šīs AI sistēmas, kas var turpināt ietekmēt algoritmu iebūvētos aizspriedumus. Pretrunas arī rodas par atbildību—kurš ir atbildīgs, kad AI sistēma saglabā kaitīgus stereotipus?
Priekšrocības un trūkumi AI izmantošanā veselības aprūpē, neskatoties uz šiem izaicinājumiem:
- Priekšrocības:
- Efektivitāte: AI var apstrādāt milzīgas medicīnisko datu masas ātrāk nekā cilvēki, potenciāli uzlabojot diagnostiku un ārstēšanas plānus.
- Piekļūstamība: AI darbināti rīki var padarīt veselības informāciju pieejamāku dažādām populācijām, palīdzot aizpildīt aprūpes plaisas.
- Datu analīzi pamatoti ieskati: Spēja analizēt tendences un korelācijas var novest pie efektīvākām sabiedrības veselības stratēģijām.
- Trūkumi:
- Aizspriedumu nostiprināšana: Ja AI sistēmas tiek apmācītas uz aizspriedumainiem datiem, tās turpinās šos aizspriedumus, novedot pie nevienlīdzīgas attieksmes.
- Cilvēciskā kontakta zudums: Atkarība no AI var mazināt empātijas un personīgas mijiedarbības nozīmi veselības aprūpē.
- Ētiskās dilemmas: Lēmumi, ko pieņem AI, nesaprotot sociālā konteksta, var novest pie apšaubāmiem ētiskiem iznākumiem.
Kādi iespējamie risinājumi pastāv, lai cīnītos pret šiem aizspriedumiem?
Lai cīnītos pret šiem aizspriedumiem, nepieciešama daudzstratēģiska pieeja. Tas varētu ietvert dažādu komandu nodarbināšanu AI algoritmu izstrādē, nodrošinot, ka apmācību datu kopas atspoguļo dzimumu daudzveidību veselības aprūpē, un regulāru AI sistēmu iznākumu auditu veikšanu. Ētikas uzraudzības un vadlīniju iesaistīšana visā AI attīstības un ieviešanas procesos veselības aprūpē ir ļoti nozīmīga.
Noslēgumā, kamēr AI turpina tikt integrēts veselības aprūpē, ir būtiski risināt pastāvīgos dzimumu stereotipus, kas pavada tās lietošanu. Nodrošinot taisnīgu pārstāvību AI rīkos, tas ne tikai palīdzēs izjaukt novecojušus sabiedrības normatīvus, bet arī veicinās iekļaujošāku un efektīvāku veselības aprūpes sistēmu visiem.
Lai iegūtu vairāk informācijas par AI veselības aprūpē, apmeklējiet HealthIT.gov.
The source of the article is from the blog elblog.pl