谷歌的生成式人工智能係統 Bard 具有徹底改變醫療保健的潛力

以有意義的方式實施人工智能 (AI) 技術的競賽從未像現在這樣激烈。 具體來說，生成式人工智能最近風靡全球，創造了一個完整的應用程序、技術和潛在價值領域。

JP Morgan Insights 最近發表了一篇題為“生成式 AI 會改變遊戲規則嗎？”解釋說，“生成式人工智能——一種可以根據現有數據生成新內容的人工智能算法——被譽為從科技到銀行業和媒體等各個行業的下一個​​前沿。” 摩根大通亞太技術、媒體和電信研究聯席主管 Gokul Hariharan 進一步重申，“從根本上說，生成式人工智能減少了內容創建所需的金錢和時間——包括文本、代碼、音頻、圖像、視頻及其組合”——為顛覆性創新鋪平道路。

不可否認，科技公司希望走在這項創新的前沿。

上週早些時候，谷歌宣布了其在生成人工智能方面備受期待的下一步。 在谷歌的官方博客中， 關鍵字， 產品副總裁 Sissie Hsiao 和研究副總裁 Eli Collins 介紹了 Bard 的開放訪問，這是一項允許用戶直接與 Google 的生成 AI 平台交互並相應地分享反饋的實驗。

作者解釋說：“今天我們開始開放對 Bard 的訪問，這是一項早期實驗，可讓您與生成式 AI 合作 […] 您可以使用 Bard 來提高您的生產力，加速您的想法並激發您的好奇心。 您可能會要求 Bard 為您提供一些技巧，以實現今年閱讀更多書籍的目標，用簡單的術語解釋量子物理學，或者通過概述博客文章來激發您的創造力。 到目前為止，我們通過測試 Bard 學到了很多東西，改進它的下一個關鍵步驟是從更多人那裡獲得反饋。”

文章還解釋了大型語言模型 (LLM) 背後的概念，即為系統提供支持的技術：“Bard 由研究大型語言模型 (LLM) 提供支持，特別是 LaMDA 的輕量級優化版本，並將更新隨著時間的推移更新、功能更強大的模型。 它基於 Google 對優質信息的理解。 您可以將 LLM 視為預測引擎。 當給出提示時，它會通過從可能出現的下一個單詞中一次選擇一個單詞來生成響應。 每次都選擇最有可能的選擇不會導致非常有創意的回應，因此需要考慮一些靈活性。我們繼續看到，使用它們的人越多，法學碩士就越能預測哪些回應可能有幫助。”

LaMDA 是“對話應用程序語言模型”的縮寫，是谷歌在構建自適應對話語言模型方面的突破，該模型接受了高級對話和人類語言細微差別的訓練。 現在，谷歌正在與 Bard 一起對這一突破進行迭代，希望將這項技術塑造成有用的東西並為用戶創造價值。

毫無疑問，這項技術對醫療保健具有不可思議的潛在影響。 最明顯的應用是，通過經過適當訓練和測試的模型，患者可能會開始從系統中尋求醫療建議和建議，尤其是在對話界面強大的情況下。 當然，這需要謹慎對待，因為模型的好壞取決於它們所使用的訓練數據，即便如此，也可能會出錯。

文章的作者解釋說，“雖然 LLM 是一項令人興奮的技術，但它們並非沒有缺點。 例如，由於他們從反映現實世界偏見和刻板印象的廣泛信息中學習，這些有時會出現在他們的輸出中。 他們可以在自信地呈現信息時提供不准確、誤導或虛假的信息。 例如，當被要求分享一些關於簡單室內植物的建議時，巴德令人信服地提出了想法……但它有一些錯誤，比如 ZZ 植物的學名。” 他們繼續舉例說明系統如何為 Zamioculcas Zamiifolia 植物提出錯誤的學名。

然而，如果操作得當，在進行具有醫學素養的對話方面存在巨大潛力，甚至可能作為幫助醫生和專家製定診斷計劃或為患者提供橋接護理的一種方式。

在更大範圍內，訓練此類直觀模型的能力提供了從數據中獲得可靠見解的絕佳機會。 醫療保健是一個價值萬億美元的行業，每年產生數 TB 的數據。 將高級人工智能和機器學習模型疊加到這些數據上，可能會提供重要的機會來更好地理解和使用這些信息來實現更大的利益。

可以肯定的是，人工智能普遍存在許多道德和安全挑戰，特別是生成人工智能。 在此類產品中，技術公司必須解決許多風險，從產生可能被濫用的仇恨言論和語言，到產生誤導性信息，這在醫療保健環境中尤其危險。 毫無疑問，患者應該只向經過培訓並獲得許可的醫療專業人員尋求醫療護理。

儘管如此，谷歌和其他創造此類先進工具的公司在解決世界上一些最棘手的問題方面具有巨大潛力。 因此，他們還承擔著以安全、道德和以消費者為中心的方式創造這些產品的重大責任。 但是，如果操作得當，該技術可能會改變子孫後代的醫療保健。

本文內容不暗示也不應以任何方式依賴或替代專業醫療建議、診斷或治療，也不是書面或意圖如此。 此內容僅供參考。 向訓練有素的醫療專業人員諮詢醫療建議。