Googles generative AI-system, Bard, har potensialet til å revolusjonere helsevesenet

Kappløpet om å implementere kunstig intelligens (AI)-teknologi på meningsfulle måter har aldri vært hardere. Spesifikt har generativ AI nylig tatt verden med storm, og skapt et helt domene av applikasjoner, teknologi og potensiell verdi.

JP Morgan Insights publiserte nylig en artikkel med tittelen "Er Generativ AI en Game Changer?" som forklarer at "Generativ AI - en kategori av kunstig intelligensalgoritmer som kan generere nytt innhold basert på eksisterende data - har blitt hyllet som den neste grensen for ulike bransjer, fra teknologi til bank og media." Gokul Hariharan, medsjef for Asia Pacific Technology, Media and Telecom Research ved JP Morgan, gjentok videre at "Grunnleggende sett reduserer generativ AI pengene og tiden som trengs for å lage innhold - på tvers av tekst, kode, lyd, bilder, video og kombinasjoner derav. – baner vei for disruptiv innovasjon.

Uten tvil ønsker teknologiselskaper å være i forkant av denne innovasjonen.

Tidligere forrige uke kunngjorde Google sitt etterlengtede neste skritt fremover med hensyn til generativ AI. I Googles offisielle blogg, Nøkkelordet, Sissie Hsiao, visepresident for produkt, og Eli Collins, visepresident for forskning, introduserte åpen tilgang til Bard, et eksperiment som lar brukere samhandle direkte med Googles generative AI-plattform og dele tilbakemeldinger deretter.

Forfatterne forklarte: «I dag begynner vi å åpne tilgangen til Bard, et tidlig eksperiment som lar deg samarbeide med generativ AI […] Du kan bruke Bard til å øke produktiviteten din, få fart på ideene dine og gi energi til nysgjerrigheten din. Du kan be Bard om å gi deg tips for å nå målet ditt om å lese flere bøker i år, forklare kvantefysikk på en enkel måte eller sette i gang kreativiteten din ved å skissere et blogginnlegg. Vi har lært mye så langt ved å teste Bard, og det neste kritiske trinnet for å forbedre det er å få tilbakemeldinger fra flere mennesker.»

Artikkelen forklarer også konseptet bak en stor språkmodell (LLM), teknologien som driver systemet: «Bard drives av en forskningsmodell for stort språk (LLM), spesifikt en lett og optimalisert versjon av LaMDA, og vil bli oppdatert med nyere, mer dyktige modeller over tid. Det er basert på Googles forståelse av kvalitetsinformasjon. Du kan tenke på en LLM som en prediksjonsmotor. Når du får en melding, genererer den et svar ved å velge, ett ord om gangen, fra ord som sannsynligvis kommer neste. Å velge det mest sannsynlige valget hver gang ville ikke føre til veldig kreative svar, så det er en viss fleksibilitet tatt i betraktning. Vi fortsetter å se at jo flere folk bruker dem, jo ​​bedre blir LLM-er til å forutsi hvilke svar som kan være nyttige.»

LaMDA, forkortelse for «Language Model for Dialogue Applications», er Googles gjennombrudd i å bygge en adaptiv samtalespråkmodell, trent på avansert dialog og nyansene i menneskelig språk. Nå bruker Google en gjentakelse av dette gjennombruddet med Bard, for forhåpentligvis å forme teknologien til noe som kan være nyttig og skape verdi for brukerne.

Uten tvil har denne teknologien utrolige potensielle implikasjoner for helsevesenet. Den mest åpenbare applikasjonen er at med passende trente og testede modeller kan pasienter begynne å søke medisinsk råd og anbefalinger fra systemet, spesielt hvis samtalegrensesnittet er robust. Selvfølgelig må dette tilnærmes med forsiktighet, siden modellene bare er like gode som dataene de er trent med, og selv da kan de gjøre feil.

Forfatterne av artikkelen forklarer at «Selv om LLM-er er en spennende teknologi, er de ikke uten feil. For eksempel, fordi de lærer av et bredt spekter av informasjon som gjenspeiler skjevheter og stereotyper i den virkelige verden, dukker disse noen ganger opp i resultatene deres. Og de kan gi unøyaktig, villedende eller falsk informasjon mens de presenterer den trygt. For eksempel, da han ble bedt om å dele et par forslag til enkle innendørs planter, presenterte Bard overbevisende ideer ... men det gikk galt, som det vitenskapelige navnet på ZZ-planten.» De fortsetter med å presentere eksemplet på hvordan systemet foreslo et feil vitenskapelig navn for Zamioculcas Zamiifolia-planten.

Men hvis det gjøres riktig, er det så mye potensiale med hensyn til å muliggjøre medisinsk kunnskapsrike samtaler, kanskje til og med som en måte å hjelpe leger og spesialister med å lage diagnostiske planer eller bygge bro mellom omsorg for sine pasienter.

I en større skala gir muligheten til å trene intuitive modeller som disse stor mulighet til å utlede robust innsikt fra data. Helsetjenester er en trillion dollar industri med terabyte med data som produseres årlig. Å legge avansert kunstig intelligens og maskinlæringsmodeller til disse dataene kan gi betydelige muligheter til å bedre forstå og bruke denne informasjonen til det beste.

Det er garantert mange etiske og sikkerhetsmessige utfordringer å vurdere med AI generelt og spesifikt med generativ AI. I produkter som disse er det mange risikoer som teknologiselskaper må løse, alt fra produksjon av hatprat og språk som kan misbrukes, til generering av villedende informasjon, som kan være spesielt farlig i helsevesenet. Uten tvil bør pasienter kun søke medisinsk hjelp fra opplært og lisensiert medisinsk fagpersonell.

Ikke desto mindre har Google og andre selskaper som lager slike avanserte verktøy et stort potensial for å løse noen av verdens tøffeste problemer. Følgelig påtar de seg også et betydelig ansvar for å lage disse produktene på en sikker, etisk og forbrukerfokusert måte. Men hvis den gjøres riktig, kan teknologien potensielt endre helsevesenet i generasjoner fremover.

Innholdet i denne artikkelen er ikke underforstått å være og bør ikke stoles på eller erstattes av profesjonell medisinsk rådgivning, diagnose eller behandling på noen måte, og er ikke skrevet eller ment som sådan. Dette innholdet er kun til informasjonsformål. Rådfør deg med en utdannet lege for medisinsk råd.