加拿大专家警示大语言模型在医疗中的潜在风险

2024-12-17 09:05:01
作者:孔祥勇
疾病:无,学科:保健科,字数:1280

加拿大研究人员Jean-Christophe Bélisle-Pipon近期发表了一篇关于大型语言模型(LLMs)在医疗保健领域应用的深度分析。Bélisle-Pipon指出,尽管这些模型在处理和生成大量文本方面表现出色,但它们在医疗领域的使用仍需谨慎。

大语言模型的优势与局限

大型语言模型能够通过学习海量数据集中的模式来生成连贯且上下文适当的文本。这使得它们在协助诊断、简化患者沟通以及为医生提供决策支持等方面展现出巨大潜力。然而,这些模型的核心问题在于它们并不真正理解所生成内容的意义或背景。这种局限性可能导致生成看似合理但实际上不准确的信息,这对依赖精准信息的医疗行业来说是一个严重隐患。

从“幻觉”到“胡说八道”

传统上,人们用“AI幻觉”来形容这种情况,即模型生成了错误但听起来合理的回答。然而,有学者提出,这一术语可能过于温和,未能充分反映问题的本质。他们建议使用“胡说八道”一词,强调这类模型对准确性缺乏关注。这种观点认为,LLMs本质上是基于统计相关性预测下一个词,而不是进行真正的推理或证据评估。因此,它们的输出可能包含误导性信息,特别是在高风险环境中,如医学诊断和治疗建议。

解决方案与挑战

为了缓解这些问题,研究人员提出了几种策略。首先,采用多层LLM架构,让不同模型之间互相验证输出,以减少错误的发生。其次,发展可解释的人工智能技术,提高模型决策过程的透明度。此外,建立严格的监管框架也是关键,确保AI系统的开发和部署符合伦理标准。然而,这些方法都面临各自的挑战,例如复杂性的增加和技术上的限制。

监管环境下的担忧

当前的政治气候也为AI在医疗保健中的应用带来了额外的风险。一些国家政府倾向于放松对AI技术的监管,以促进创新。然而,这种做法可能会削弱对患者安全的保护措施。因此,开发者、政策制定者及医疗机构需要共同努力,无论外部环境如何变化,都要坚持高标准的伦理原则和透明度要求。

科普知识

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