Wyobra\u017a sobie, \u017ce sztuczna inteligencja (AI) jest nie tylko niesamowicie inteligentna, ale tak\u017ce \u201cpokorna\u201d? Nie jest to tak dziwne, jak si\u0119 wydaje. Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje bran\u017c\u0119 opieki zdrowotnej, oferuj\u0105c potencjalne zmiany w diagnozowaniu pacjent\u00f3w i spersonalizowanym leczeniu. Jest jednak pewne zastrze\u017cenie. Wed\u0142ug globalnego zespo\u0142u naukowc\u00f3w kierowanego przez MIT, obecne systemy sztucznej inteligencji mog\u0105 wprowadza\u0107 lekarzy w b\u0142\u0105d ze wzgl\u0119du na ich tendencj\u0119 do podejmowania zbyt pewnych, cho\u0107 b\u0142\u0119dnych decyzji.<\/p>\n
Aby zarz\u0105dza\u0107 tym ryzykiem, badacze zalecaj\u0105 programowanie system\u00f3w AI z atrybutem zwykle zarezerwowanym dla ludzi - pokor\u0105. Chodzi o to, \u017ce te systemy sztucznej inteligencji powinny by\u0107 zaprogramowane tak, aby by\u0142y \u015bwiadome, kiedy nie maj\u0105 pewno\u015bci co do swoich sugestii diagnostycznych lub zalece\u0144. Sk\u0142oni\u0142oby to u\u017cytkownik\u00f3w do zebrania dodatkowych informacji, gdy pojawi si\u0119 jakakolwiek niepewno\u015b\u0107.<\/p>\n
\u201cU\u017cywamy teraz sztucznej inteligencji jako wyroczni, ale mo\u017cemy u\u017cywa\u0107 jej jako trenera. Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 AI jako prawdziwego drugiego pilota. To nie tylko zwi\u0119kszy\u0142oby nasz\u0105 zdolno\u015b\u0107 do wyszukiwania informacji, ale tak\u017ce zwi\u0119kszy\u0142oby nasz\u0105 zdolno\u015b\u0107 do \u0142\u0105czenia kropek\u201d - m\u00f3wi Leo Anthony Celi, starszy naukowiec w Instytucie In\u017cynierii Medycznej i Nauki MIT. Opowiada si\u0119 on za ramami, w kt\u00f3rych sztuczna inteligencja wykazuje ciekawo\u015b\u0107 i pokor\u0119, wspieraj\u0105c partnerstwo mi\u0119dzy lekarzami a systemami AI.<\/p>\n
Potencjalne niebezpiecze\u0144stwo zwi\u0105zane ze zbyt pewnymi siebie systemami sztucznej inteligencji jest nie do przecenienia. Mog\u0105 one prowadzi\u0107 do b\u0142\u0119d\u00f3w medycznych, zw\u0142aszcza gdy lekarze oddzia\u0142\u00f3w intensywnej terapii polegaj\u0105 na sztucznej inteligencji postrzeganej jako niezawodna, nawet wbrew w\u0142asnej intuicji. Aby temu przeciwdzia\u0142a\u0107, nale\u017cy zaszczepi\u0107 ludzkie warto\u015bci w sztucznej inteligencji. Jak wyja\u015bnia Sebasti\u00e1n Andr\u00e9s Cajas Ordo\u00f1ez, kt\u00f3ry kierowa\u0142 badaniem opublikowanym w BMJ Health and Care Informatics, \u201cstaramy si\u0119 w\u0142\u0105czy\u0107 ludzi do tych system\u00f3w cz\u0142owiek-AI i zach\u0119ci\u0107 ludzi do wsp\u00f3lnej refleksji i ponownego wyobra\u017cenia sobie, zamiast pozwala\u0107 izolowanym agentom AI robi\u0107 wszystko\u201d.\u201d<\/p>\n
Cz\u0119\u015bci\u0105 tej wsp\u00f3\u0142pracy jest Epistemic Virtue Score, modu\u0142 obliczeniowy opracowany przez zesp\u00f3\u0142, kt\u00f3ry zapewnia modelom sztucznej inteligencji ocen\u0119 ich pewno\u015bci podczas dokonywania prognoz diagnostycznych. Oznacza to, \u017ce system sztucznej inteligencji dostarcza\u0142by odpowiedzi, ale tak\u017ce podnosi\u0142by flag\u0119 ostro\u017cno\u015bci, gdy uzna to za konieczne.<\/p>\n
R\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107 w rozwoju sztucznej inteligencji jest kolejnym istotnym zagadnieniem. Potencja\u0142 uprzedze\u0144 i wyklucze\u0144 z modeli sztucznej inteligencji trenowanych na okre\u015blonych zbiorach danych nie jest pomijany. Poprzez swoj\u0105 prac\u0119 globalne konsorcjum d\u0105\u017cy do uwzgl\u0119dnienia wi\u0119kszej liczby punkt\u00f3w widzenia, kwestionowania istniej\u0105cych zbior\u00f3w danych i wychwytywania wszystkich istotnych czynnik\u00f3w.<\/p>\n
\u201cSprawiamy, \u017ce kwestionuj\u0105 zestaw danych. Czy s\u0105 pewni swoich danych treningowych i walidacyjnych? Czy uwa\u017caj\u0105, \u017ce istniej\u0105 pacjenci, kt\u00f3rzy zostali wykluczeni, nieumy\u015blnie lub celowo, i jak wp\u0142ynie to na sam model?\u201d.\u201d<\/b> pyta Celi. \u201cMusimy by\u0107 bardziej \u015bwiadomi i rozwa\u017cni w tym, jak rozwijamy sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, nie tylko w opiece zdrowotnej, ale w ka\u017cdym sektorze\u201d.\u201d<\/b><\/p>\n
Je\u015bli jeste\u015b zaintrygowany i chcesz zbada\u0107 opcje automatyzacji AI dla swojej firmy, dobrym miejscem do rozpocz\u0119cia jest strona implementi.ai<\/a>. Wi\u0119cej informacji na temat tego niesamowitego skoku w przysz\u0142o\u015b\u0107 mo\u017cna znale\u017a\u0107 na stronie oryginalny artyku\u0142 tutaj<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Imagine if Artificial Intelligence (AI) was not only incredibly smart but also \u201chumble\u201d? It\u2019s not as strange as it sounds. AI is revolutionizing the healthcare industry, offering potential game-changers in patient diagnosis and personalised treatments. But there\u2019s a caveat. According to a global team of scientists led by MIT, current AI systems might mislead doctors due to their tendency to make overly confident, although incorrect, decisions. To manage these risks, these researchers recommend programming AI systems with an attribute usually reserved for humans – humility. What they mean is that these AI systems should be programmed to be aware when […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":8303,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-8302","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8302","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8302"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8302\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8303"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8302"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8302"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8302"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}