谷歌的生成式人工智能系统 Bard 具有彻底改变医疗保健的潜力

以有意义的方式实施人工智能 (AI) 技术的竞赛从未像现在这样激烈。 具体来说，生成式人工智能最近风靡全球，创造了一个完整的应用程序、技术和潜在价值领域。

JP Morgan Insights 最近发表了一篇题为“生成式 AI 会改变游戏规则吗？”解释说，“生成式人工智能——一种可以根据现有数据生成新内容的人工智能算法——被誉为从科技到银行业和媒体等各个行业的下一个前沿。” 摩根大通亚太技术、媒体和电信研究联席主管 Gokul Hariharan 进一步重申，“从根本上说，生成式人工智能减少了内容创建所需的金钱和时间——包括文本、代码、音频、图像、视频及其组合”——为颠覆性创新铺平道路。

不可否认，科技公司希望走在这项创新的前沿。

上周早些时候，谷歌宣布了其在生成人工智能方面备受期待的下一步。 在谷歌的官方博客中， 关键字， 产品副总裁 Sissie Hsiao 和研究副总裁 Eli Collins 介绍了 Bard 的开放访问，这是一项允许用户直接与 Google 的生成 AI 平台交互并相应地分享反馈的实验。

作者解释说：“今天我们开始开放对 Bard 的访问，这是一项早期实验，可让您与生成式 AI 合作 […] 您可以使用 Bard 来提高您的生产力，加速您的想法并激发您的好奇心。 您可能会要求 Bard 为您提供一些技巧，以实现今年阅读更多书籍的目标，用简单的术语解释量子物理学，或者通过概述博客文章来激发您的创造力。 到目前为止，我们通过测试 Bard 学到了很多东西，改进它的下一个关键步骤是从更多人那里获得反馈。”

文章还解释了大型语言模型 (LLM) 背后的概念，即为系统提供支持的技术：“Bard 由研究大型语言模型 (LLM) 提供支持，特别是 LaMDA 的轻量级优化版本，并将更新随着时间的推移更新、功能更强大的模型。 它基于 Google 对优质信息的理解。 您可以将 LLM 视为预测引擎。 当给出提示时，它会通过从可能出现的下一个单词中一次选择一个单词来生成响应。 每次都选择最有可能的选择不会导致非常有创意的回应，因此需要考虑一些灵活性。我们继续看到，使用它们的人越多，法学硕士就越能预测哪些回应可能有帮助。”

LaMDA 是“对话应用程序语言模型”的缩写，是谷歌在构建自适应对话语言模型方面的突破，该模型接受了高级对话和人类语言细微差别的训练。 现在，谷歌正在与 Bard 一起对这一突破进行迭代，希望将这项技术塑造成有用的东西并为用户创造价值。

毫无疑问，这项技术对医疗保健具有不可思议的潜在影响。 最明显的应用是，通过经过适当训练和测试的模型，患者可能会开始从系统中寻求医疗建议和建议，尤其是在对话界面强大的情况下。 当然，这需要谨慎对待，因为模型的好坏取决于训练它们所使用的数据，即便如此，也可能会出错。

文章的作者解释说，“虽然 LLM 是一项令人兴奋的技术，但它们并非没有缺点。 例如，由于他们从反映现实世界偏见和刻板印象的广泛信息中学习，这些有时会出现在他们的输出中。 他们可以在自信地呈现信息时提供不准确、误导或虚假的信息。 例如，当被要求分享一些关于简单室内植物的建议时，巴德令人信服地提出了想法……但它有一些错误，比如 ZZ 植物的学名。” 他们继续举例说明系统如何为 Zamioculcas Zamiifolia 植物提出错误的学名。

然而，如果操作得当，在进行具有医学素养的对话方面存在巨大潜力，甚至可能作为帮助医生和专家制定诊断计划或为患者提供桥接护理的一种方式。

在更大范围内，训练此类直观模型的能力提供了从数据中获得可靠见解的绝佳机会。 医疗保健是一个价值万亿美元的行业，每年产生数 TB 的数据。 将高级人工智能和机器学习模型叠加到这些数据上，可能会提供重要的机会来更好地理解和使用这些信息来实现更大的利益。

可以肯定的是，人工智能普遍存在许多道德和安全挑战，特别是生成人工智能。 在此类产品中，技术公司必须解决许多风险，从产生可能被滥用的仇恨言论和语言，到产生误导性信息，这在医疗保健环境中尤其危险。 毫无疑问，患者应该只向经过培训并获得许可的医疗专业人员寻求医疗护理。

尽管如此，谷歌和其他创造此类先进工具的公司在解决世界上一些最棘手的问题方面具有巨大潜力。 因此，他们还承担着以安全、道德和以消费者为中心的方式创造这些产品的重大责任。 但是，如果操作得当，该技术可能会改变子孙后代的医疗保健。

本文内容不暗示也不应以任何方式依赖或替代专业医疗建议、诊断或治疗，也不是书面或意图如此。 此内容仅供参考。 向训练有素的医疗专业人员咨询医疗建议。