Интеграция GPT-4.5 в медицину вызывает несколько этических проблем, которые необходимо решить для обеспечения безопасного и ответственного использования. Эти проблемы охватывают множество аспектов, включая юридическую, гуманистическую, алгоритмическую и информационную этику.
Заборы о легальной этике
1. Ответственность и ответственность. Одним из основных юридических проблем является определение того, кто несет ответственность, когда советы, управляемые ИИ, приводят к неблагоприятным результатам. Это включает в себя уточнение правовой базы ответственности, когда инструменты AI, такие как GPT-4.5, участвуют в процессах принятия решений [4].
2. Проблемы конфиденциальности: сбор, хранение и обработка конфиденциальной информации о пациентах с помощью GPT-4.5 Поднимают значительные проблемы конфиденциальности. Обеспечение соответствия правилам конфиденциальности, такими как HIPAA в США, или аналогичные законы в других странах имеют решающее значение. Существует также риск повторной идентификации, даже если данные деидратируются, что требует надежных методов анонимизации и строгого контроля доступа [4].
Гуманистическая этика проблемы
1. Отношения врача и пациента: чрезмерная зависимость от ИИ может нарушить отношения врача и пациента, потенциально подрывая гуманистическую помощь и доверие. Прозрачность вовлечения ИИ имеет важное значение для поддержания целостности во взаимодействиях здравоохранения [4].
2. Сострадание и сочувствие: хотя ИИ может предоставить информацию, ему не хватает сострадания и сочувствия, которые предлагают поставщики медицинских услуг человека. Обеспечение того, чтобы инструменты искусственного интеллекта не заменяли человеческое взаимодействие, а скорее дополняют его жизненно важно [4].
Алгоритмическая этика проблемы
1. Предвзятость и прозрачность: GPT-4.5, как и другие модели искусственного интеллекта, могут наследовать смещения от его обучающих данных, что приводит к предвзятым выходам. Обеспечение прозрачности и объяснения в процессах принятия решений искусственным интеллектом имеет решающее значение для решения этих проблем [4] [5].
2. Валидация и оценка: непрерывная проверка и оценка контента, сгенерированного AI, необходимы для обеспечения точности и надежности. Это включает в себя регулярные обновления, основанные на клинической практике для поддержания актуальности и эффективности [4].
Информационная этика проблемы
1. Предвзятость и достоверность данных: предвзятые данные обучения могут привести к смещенным результатам, влияя на обоснованность и эффективность информации, предоставленной GPT-4.5. Обеспечение того, чтобы данные, используемые для обучения моделей искусственного интеллекта, были разнообразны, а непредвзято важно [4].
2. Дезинформация и самодиагностика: существует риск, что GPT-4.5 может распространять дезинформацию или стимулировать самодиагностику, что может привести к неправильным решениям о лечении. Строгая проверка контента, сгенерированного AI, необходима для снижения этих рисков [4].
Дополнительные этические соображения
1. Пробелы в подотчетности: отсутствие четких механизмов подотчетности, когда инструменты искусственного интеллекта участвуют в решениях в области здравоохранения, создают этические проблемы. Установление четких руководств по подотчетности имеет важное значение [1].
2. Инклюзивность и справедливость: обеспечение того, чтобы инструменты искусственного интеллекта, такие как GPT-4.5, доступны и полезны для всех пациентов, независимо от их происхождения или социально-экономического статуса, имеет решающее значение. Это включает в себя устранение потенциальных различий в доступе к услугам здравоохранения, связанным с A-усиленной AI [1].
Таким образом, в то время как GPT-4.5 предлагает многообещающие приложения в медицине, решение этих этических проблем имеет жизненно важное значение для обеспечения ее безопасной и полезной интеграции в практику здравоохранения. Это включает в себя разработку комплексных этических рамок, повышение прозрачности, обеспечение ответственности и справедливости в медицинских услугах, управляемых искусственным интеллектом.
Цитаты:
[1] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10961144/
[2] https://www.mdpi.com/2673-2688/5/4/126
[3] https://bmjopen.bmj.com/content/bmjopen/14/12/e086148.full.pdf
[4] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10457697/
[5] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc11240076/
[6] https://arxiv.org/html/2406.15963v1
[7] https://www.youtube.com/watch?v=KzSzy5e7acq
[8] https://www.mdpi.com/2079-9292/13/17/3417