Генеративная система искусственного интеллекта Google, Bard, может революционизировать здравоохранение

Гонка за осмысленным внедрением технологий искусственного интеллекта (ИИ) никогда не была такой ожесточенной. В частности, генеративный ИИ недавно покорил мир, создав целую область приложений, технологий и потенциальной ценности.

JP Morgan Insights недавно опубликовал статью под названием «Генеративный ИИ меняет правила игры?», объясняя, что «Генеративный ИИ — категория алгоритмов искусственного интеллекта, которые могут генерировать новый контент на основе существующих данных — был провозглашен следующим рубежом для различных отраслей, от технологий до банковского дела и СМИ». Гокул Харихаран, соруководитель отдела исследований технологий, средств массовой информации и телекоммуникаций в Азиатско-Тихоокеанском регионе в JP Morgan, вновь подтвердил, что «по сути, генеративный ИИ сокращает деньги и время, необходимые для создания контента — текста, кода, аудио, изображений, видео и их комбинаций. ” — прокладывая путь к прорывным инновациям.

Бесспорно, технологические компании хотят быть в авангарде этих инноваций.

Ранее на прошлой неделе Google объявила о своем долгожданном следующем шаге вперед в отношении генеративного ИИ. В официальном блоге Google Ключевое слово, Сисси Сяо, вице-президент по продукту, и Эли Коллинз, вице-президент по исследованиям, представили открытый доступ к Bard, эксперименту, который позволяет пользователям напрямую взаимодействовать с генеративной платформой искусственного интеллекта Google и соответствующим образом обмениваться отзывами.

Авторы объяснили: «Сегодня мы начинаем открывать доступ к Bard, раннему эксперименту, который позволяет вам сотрудничать с генеративным ИИ […] Вы можете использовать Bard, чтобы повысить свою производительность, ускорить свои идеи и разжечь свое любопытство. Вы можете попросить Барда дать вам советы, как достичь своей цели — прочитать больше книг в этом году, объяснить квантовую физику простыми словами или пробудить ваш творческий потенциал, набросав план сообщения в блоге. Мы многому научились, тестируя Bard, и следующим важным шагом в его улучшении является получение отзывов от большего количества людей».

В статье также объясняется концепция большой языковой модели (LLM), технологии, лежащей в основе системы: «Bard работает на основе исследовательской большой языковой модели (LLM), в частности облегченной и оптимизированной версии LaMDA, и будет обновляться с помощью более новые, более функциональные модели с течением времени. Это основано на понимании Google качественной информации. Вы можете думать о LLM как о механизме прогнозирования. При получении подсказки он генерирует ответ, выбирая по одному слову из слов, которые, вероятно, будут следующими. Выбор наиболее вероятного варианта каждый раз не приведет к очень творческим ответам, поэтому здесь учитывается некоторая гибкость. Мы по-прежнему видим, что чем больше людей используют их, тем лучше LLM предсказывают, какие ответы могут быть полезными».

LaMDA, сокращение от «Языковая модель для диалоговых приложений», — это прорыв Google в создании адаптивной языковой модели разговора, обученной расширенному диалогу и нюансам человеческого языка. Теперь Google использует итерацию этого прорыва с Бардом, чтобы, надеюсь, преобразовать технологию во что-то, что может быть полезным и создавать ценность для пользователей.

Без сомнения, эта технология имеет невероятное потенциальное значение для здравоохранения. Наиболее очевидное применение заключается в том, что с надлежащим образом обученными и протестированными моделями пациенты могут начать обращаться к системе за медицинскими советами и рекомендациями, особенно если диалоговый интерфейс надежен. Конечно, к этому нужно подходить с осторожностью, поскольку модели хороши ровно настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются, и даже в этом случае они могут ошибаться.

Авторы статьи поясняют: «Хотя LLM — захватывающая технология, они не лишены недостатков. Например, поскольку они учатся на широком спектре информации, отражающей предубеждения и стереотипы реального мира, они иногда проявляются в их результатах. И они могут предоставлять неточную, вводящую в заблуждение или ложную информацию, представляя ее уверенно. Например, когда Барда попросили поделиться парой предложений о простых комнатных растениях, Бард убедительно представил идеи… но некоторые вещи были неверными, например, научное название растения ZZ». Далее они приводят пример того, как система предложила неверное научное название для растения Zamioculcas Zamiifolia.

Однако, если все сделано правильно, существует так много возможностей для обеспечения грамотной медицинской беседы, возможно, даже в качестве способа помочь врачам и специалистам в создании диагностических планов или помощи пациентам.

В более широком масштабе возможность обучать интуитивно понятные модели, такие как эти, дает прекрасную возможность получать надежные выводы из данных. Здравоохранение — это отрасль с оборотом в триллион долларов, в которой ежегодно производятся терабайты данных. Наложение передовых моделей искусственного интеллекта и машинного обучения на эти данные может предоставить значительные возможности для лучшего понимания и использования этой информации во благо.

Несомненно, существует множество этических проблем и проблем безопасности, которые необходимо учитывать при работе с ИИ в целом и в частности с генеративным ИИ. В таких продуктах технологические компании должны учитывать многочисленные риски, начиная от разжигания ненависти и языка, которые могут быть использованы не по назначению, и заканчивая созданием вводящей в заблуждение информации, которая может быть особенно опасна в медицинских учреждениях. Без сомнения, пациенты должны обращаться за медицинской помощью только к обученным и лицензированным медицинским работникам.

Тем не менее, Google и другие компании, создающие такие передовые инструменты, обладают огромным потенциалом для решения некоторых из самых сложных мировых проблем. Соответственно, они также берут на себя значительную ответственность за создание этих продуктов безопасным, этичным и ориентированным на потребителя способом. Однако, если все сделано правильно, технология потенциально может изменить здравоохранение для будущих поколений.

Содержание этой статьи не подразумевается и не должно использоваться или заменять профессиональную медицинскую консультацию, диагностику или лечение любыми средствами, и не написано и не предназначено как таковое. Этот контент предназначен только для информационных целей. Проконсультируйтесь с квалифицированным медицинским работником для медицинской консультации.