Google のジェネレーティブ AI システムである Bard は、ヘルスケアに革命を起こす可能性を秘めています

有意義な方法で人工知能 (AI) テクノロジを実装するための競争は、かつてないほど熾烈です。 具体的には、ジェネレーティブ AI が最近世界を席巻し、アプリケーション、テクノロジー、および潜在的な価値のドメイン全体を生み出しています。

JP Morgan Insights は最近、「ジェネレーティブ AI はゲームチェンジャーですか?「Generative AI — 既存のデータに基づいて新しいコンテンツを生成できる人工知能アルゴリズムのカテゴリ — は、テクノロジーから銀行、メディアまで、さまざまな業界の次のフロンティアとして歓迎されています。」 JPモルガンのアジア太平洋テクノロジー、メディア、テレコムリサーチの共同責任者であるGokul Hariharan氏は、次のように述べています。 」—破壊的イノベーションへの道を開きます。

間違いなく、テクノロジー企業はこのイノベーションの最前線に立ちたいと考えています。

先週初め、Google はジェネレーティブ AI に関して待望の次のステップを発表しました。 Google の公式ブログでは、 キーワード、 製品担当バイス プレジデントの Sissie Hsiao とリサーチ担当バイス プレジデントの Eli Collins は、Bard へのオープン アクセスを導入しました。これは、ユーザーが Google の生成 AI プラットフォームと直接対話し、それに応じてフィードバックを共有できるようにする実験です。

著者は次のように説明しています。 Bard に、今年もっと本を読むという目標を達成するためのヒントを教えてもらったり、量子物理学を簡単な言葉で説明したり、ブログ投稿の概要を説明して創造性を刺激したりするように頼むことができます。 これまで Bard をテストすることで多くのことを学んできましたが、それを改善するための次の重要なステップは、より多くの人々からフィードバックを得ることです。」

この記事では、システムを強化するテクノロジーである大規模言語モデル (LLM) の背後にある概念についても説明しています。時間の経過とともに、より新しい、より高性能なモデル。 これは、質の高い情報に対する Google の理解に基づいています。 LLM は予測エンジンと考えることができます。 プロンプトが与えられると、次に来る可能性のある単語から一度に XNUMX つの単語を選択して応答を生成します。 常に最も可能性の高い選択肢を選択することは、非常に創造的な応答につながらないため、ある程度の柔軟性が考慮されています。LLM を使用する人が増えれば増えるほど、どの応答が役立つかを LLM がより適切に予測できるようになることが引き続き確認されています。」

「対話アプリケーションの言語モデル」の略である LaMDA は、高度な対話と人間の言語のニュアンスでトレーニングされた適応型会話言語モデルの構築における Google のブレークスルーです。 現在、Google は Bard とのこのブレークスルーの反復を採用しており、うまくいけば、テクノロジーを便利でユーザーにとって価値のあるものに形作ることができます。

間違いなく、このテクノロジーはヘルスケアに大きな影響を与える可能性があります。 最も明白なアプリケーションは、適切にトレーニングおよびテストされたモデルを使用して、特に会話型インターフェースが堅牢な場合に、患者がシステムから医学的アドバイスや推奨事項を求め始める可能性があることです。 もちろん、これには注意してアプローチする必要があります。モデルは、トレーニングに使用したデータと同じくらい優れたものであり、それでも間違いを犯す可能性があるためです。

この記事の著者は、次のように説明しています。 たとえば、彼らは現実世界の偏見や固定観念を反映した幅広い情報から学習するため、アウトプットにそれらが現れることがあります。 また、自信を持って提示しながら、不正確、誤解を招く、または虚偽の情報を提供することもあります。 たとえば、簡単な屋内植物の提案をいくつか共有するように求められたとき、バードは説得力のあるアイデアを提示しましたが、ZZ 植物の学名のように、いくつか間違っていました。」 彼らは、システムがどのように Zamioculcas Zamiifolia 植物の誤った学名を提案したかの例を示しています。

しかし、正しく行われれば、医師や専門家が診断計画を作成したり、患者のケアを橋渡しするのを支援する方法として、医学的に読み書きできる会話を可能にする可能性が非常に高くなります.

大規模な場合、このような直感的なモデルをトレーニングする機能は、データから確実な洞察を引き出す絶好の機会を提供します。 ヘルスケアは、年間数テラバイトのデータが生成される、XNUMX 兆ドル規模の産業です。 高度な人工知能と機械学習モデルをこのデータに重ねることで、この情報をよりよく理解し、より大きな利益のために使用する大きな機会が得られる可能性があります。

確かに、AI 全般について、また特にジェネレーティブ AI については、考慮すべき多くの倫理的および安全上の課題があります。 このような製品には、テクノロジー企業が解決しなければならないリスクが数多くあります。悪用される可能性のあるヘイトスピーチや言葉遣いから、医療現場で特に危険な誤解を招くような情報の生成まで、さまざまなリスクがあります。 間違いなく、患者は訓練を受けた認可された医療専門家からのみ医療を受けるべきです。

それにもかかわらず、Google やそのような高度なツールを作成している他の企業は、世界で最も困難な問題のいくつかを解決する大きな可能性を秘めています。 したがって、彼らはまた、これらの製品を安全で、倫理的で、消費者中心の方法で作成するという重大な責任を負っています。 しかし、正しく行われれば、この技術は今後の世代の医療を変える可能性があります。

この記事の内容は、いかなる手段によっても、専門的な医学的アドバイス、診断、または治療であると暗示されるものではなく、それらに依存したり、代替されたりすべきではありません。 このコンテンツは情報提供のみを目的としています。 医学的アドバイスについては、訓練を受けた医療専門家に相談してください。