Mesterséges intelligencia-diagnózis: mi dolguk lesz akkor az orvosoknak?

A mesterséges intelligencia diagnózisa számos tanulmány szerint ugyanolyan jó, sőt még jobb is lehet, mint az orvosoké. A ChatGPT újra és újra bebizonyítja, hogy képes túltenni a tudósokon és a doktorokon – ami azonban nyugtalanító kérdéseket vet fel a szakmai munka jövője kapcsán.

Három mesterséges intelligencia létezik – nem ugyanaz a dolguk

Drew Breunig kulturális antropológus szerint a technológiát jelenleg három kategóriába lehet sorolni: „istenek”, „gyakornokok” és „fogaskerekek”. Az „istenek” alatt azt érti: szuperintelligens, mesterséges entitások, amelyek önállóan, autonóm módon tesznek meg dolgokat.

Vagyis, itt elsősorban a mesterséges általános intelligencia (AGI) szerepe emelendő ki, amelyet egyébként az OpenAI vállalat részéről Sam Altman és munkatársai igyekszenek felépíteni – miközben figyelmeztetnek, hogy az egzisztenciális veszélyt jelenthet az emberiségre nézve.

Breunig szerint a „mesterséges intelligencia-istenek” lényegében az MI embert helyettesítő felhasználási esetei.

Ezek a modellek hatalmas mennyiségű számítással, vízzel és elektromossággal működnek, arról nem is szólva, hogy a CO2-kibocsátás is jelentős a folyamatokban.

A szakember „gyakornokként” említi a mesterséges intelligencia esetében a „másodpilótákat”, akiket felügyelnek és akik együttműködnek szakértőkkel – elsősorban olyan munkákat végeznek el, ami az embernek unalmas, „nemszeretem” munka. Ilyen a ChatGPT, a Claude, a Llama és hasonló nagy nyelvi modellek (LLM-ek) tevékenysége. Emlékeztet, dokumentál, navigál és még sok egyéb dologban segít.

Ezen mesterséges intelligenciák hibatűrése jelentős, ugyanis a szakértők, akiket segítenek, kontrollálják őket – ha kínos hibát észlelnek, meggátolják, hogy az kikerüljön.

A Brunig által említett „fogaskerekek” pedig alacsony szintű gépek – ezek egyetlen feladatot kitűnően végrehajtanak, hiszen arra vannak optimalizálva – többnyire egy folyamat vagy interfész részeként.

Olvasd el ezt is: Veszélyt okozhat az e-hulladék a mesterséges intelligencia-számítógépekből

A szakember a „gyakornokokat” tekinti azoknak, amelyekkel mostanság a legtöbbször találkozunk. Technológiák, amelyek az emberi képességeket bővítik ki. Ezek ma már számos iparágban és foglalkozás területén elterjedtek.

Ez a mesterséges intelligencia-típus az intelligens gépek első generációja. Szoros kognitív interakciókat folytatnak az emberekkel a munka során – s egyre több hír születik arról, mennyire működhet jól az ember és a gép közös munkája.

Mesterséges intelligencia diagnózisok – egy ígéretes terület

Nem tagadható, hogy az egészségügy az egyik terület, ahol az MI és főként a mesterséges intelligencia diagnózisok komoly reményeket ébresztenek.

Az MI gyorsan megold technikailag nehéznek számító helyzeteket. A gépek hihetetlenül gyorsan képesek „olvasni” beolvasásokat, illetve kiválasztani azokat az eseteket, amelyekben speciális diagnózisra és kezelésre van szükség.

No de mi a helyzet magával a diagnosztikai folyamattal?

A Journal of the American Medical Association szakfolyóirat nemrég közölt egy tanulmányt, amely beszámolt egy randomizált klinikai vizsgálatról. A fő kérdése az volt: javíthatja-e a ChatGPT 50 gyakorló orvos képességeit a diagnosztika terén?

„Az orvosok számára elérhető LLM diagnosztikai segédeszközként nem javította jelentősen a klinikai érvelést a hagyományos forrásokhoz képest”

– állt a következtetésben.

Ugyanakkor nagyon meglepte a szakembereket, hogy a ChatGPT önmagában magasabb teljesítményt mutatott – azoknál is, akik használtak gépet és azok körében is, akik nem.

Lényegében, azok az orvosok, akik a ChatGPT-4-et együtt alkalmazták hagyományos erőforrásokkal, csupán valamivel teljesítettek jobban, mint akik nem kaptak chatbotot. Eközben viszont a ChatGPT önmagában felülmúlta őket.

A kísérlet rámutatott arra is, hogy az orvosok sokszor megingathatatlanul hisznek abban, hogy a diagnózis, amit felállítottak, helyes. Akkor is, ha a ChatGPT jobbat javasolt.

Azaz, néhány orvos nem igazán tudta, miként aknázhatná ki jobban az eszköz képességeit. Ez egyébként kiemeli annak jelentőségét, hogy hatékony „promptokkal” kell ellátni a mesterséges intelligencia-eszközt. Vagyis tudni kell, mit kérjünk egy LLM-től, hogy a legtöbbet kihozhassuk belőle.

A szakértők meglehetősen érdekesnek találták a hatást is, amelyet az gyakorol az emberekre, ha együttműködnek a mesterséges intelligenciával.

A Massachusetts-i Technológiai Intézetben (Massachusetts Institute of Technology – MIT) egy kutató lefolytatott egy kísérletet, mert kíváncsi volt, vajon ha használhatnak mesterséges intelligenciát a kutatásaikban, mennyire végeznek jó munkát az anyagtudósok.

Kiderült, hogy a mesterséges intelligencia segítségnyújtása valóban működik: erre bizonyíték volt a 44 százalékkal több anyag felfedezése, valamint a szabadalmi bejelentések 39 százalékos növekedése.

Mindez úgy sikerült, hogy mesterséges intelligencia végezte az „ötletgenerálási” feladatok több mint felét, a modellel készített jelölt anyagok értékelése pedig a kutatókra lett bízva.

Vagyis, mesterséges intelligencia végezte a „gondolkodás” oroszlánrészét, miközben a szakemberek azt tekintették át, hogy mennyire megvalósíthatóak az ötletek a gyakorlatban.

Csak egy baj volt: a végén kiderült, hogy a kutatók elégedettsége a munka kapcsán jelentősen lecsökkent.

Nem kérdés tehát, hogy a mesterséges intelligencia hatékony segítség lehet, azonban az emberekkel történő együttműködés nem várt hatásokat okozhat. A kutatók semmiképp sem tekinthetők alacsonyabb pozícióban levő dolgozóknak.

Ha pedig a mesterséges intelligenciára hagyatkoznak, könnyen lehet, hogy azt fogják érezni: ők csak „fogaskerekek” ebben a gépezetben.

Olvasd el ezt is: Ki a jobb munkaerő, ember vagy MI? Egy kutatásból kiderült

(Via)