कल्पना कीजिए एक ऐसी दुनिया की जहाँ ऑनलाइन त्वरित चिकित्सा सलाह लेना आपको गलत जानकारी के रास्ते पर ले जा सकता है, जिससे संभावित रूप से आपके स्वास्थ्य को खतरा हो सकता है। यह कोई काल्पनिक दु:स्वप्न नहीं है; यह एक वास्तविकता है जिससे Google जूझ रहा है क्योंकि इसकी AI ओवरव्यू सुविधा गलत स्वास्थ्य जानकारी प्रदान करने के लिए जांच के दायरे में है।

AI ओवरव्यू का वादा सरल था: खोज परिणामों के शीर्ष पर संक्षिप्त, AI-जनित सारांश प्रदान करना, जिससे उपयोगकर्ताओं का समय और प्रयास बचे। लेकिन जब स्वास्थ्य की बात आती है, तो सटीकता सर्वोपरि है। द गार्जियन द्वारा हाल ही में की गई एक जांच में एक महत्वपूर्ण खामी का पता चला: Google की AI विशिष्ट स्वास्थ्य संबंधी प्रश्नों के जवाब में भ्रामक जानकारी दे रही थी। लेख में प्रकाश डाला गया कि जब उपयोगकर्ताओं ने लिवर ब्लड टेस्ट के लिए सामान्य सीमा के बारे में पूछा, तो AI ने ऐसे नंबर दिए जो राष्ट्रीयता, लिंग, जातीयता या उम्र जैसे महत्वपूर्ण कारकों को ध्यान में रखने में विफल रहे। इससे व्यक्ति अपने परिणामों की गलत व्याख्या कर सकते हैं, जिससे आवश्यक चिकित्सा ध्यान में देरी हो सकती है।

गार्जियन के निष्कर्षों के जवाब में, Google ने कुछ समस्याग्रस्त प्रश्नों के लिए AI ओवरव्यू को हटा दिया है, जिसमें "लिवर ब्लड टेस्ट के लिए सामान्य सीमा क्या है" और "लिवर फंक्शन टेस्ट के लिए सामान्य सीमा क्या है" शामिल हैं। हालाँकि, चूहे-बिल्ली का खेल जारी है। जैसा कि गार्जियन ने बताया, उन प्रश्नों के रूपांतर, जैसे कि "lft reference range" या "lft test reference range," अभी भी AI-जनित सारांश को ट्रिगर कर सकते हैं। हालाँकि ये रूपांतर अब AI ओवरव्यू उत्पन्न करते हुए नहीं दिखते हैं, लेकिन यह घटना Google की सुरक्षा उपायों की मजबूती के बारे में गंभीर सवाल उठाती है।

यह घटना AI विकास में एक मौलिक चुनौती को रेखांकित करती है: सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करना, खासकर स्वास्थ्य सेवा जैसे संवेदनशील क्षेत्रों में। AI मॉडल को विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, और यदि उन डेटासेट में पूर्वाग्रह या अशुद्धियाँ हैं, तो AI अनिवार्य रूप से उन्हें जारी रखेगा। चिकित्सा जानकारी के मामले में, इन पूर्वाग्रहों के गंभीर परिणाम हो सकते हैं।

एक प्रमुख AI नैतिकतावादी डॉ. एमिली कार्टर बताती हैं, "AI एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन यह केवल उतना ही अच्छा है जितना कि जिस डेटा पर इसे प्रशिक्षित किया गया है।" "स्वास्थ्य जानकारी से निपटने के दौरान, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि डेटा विविध, प्रतिनिधि और चिकित्सा पेशेवरों द्वारा कठोरता से जांचा गया हो। अन्यथा, हम AI सिस्टम बनाने का जोखिम उठाते हैं जो मौजूदा स्वास्थ्य असमानताओं को बढ़ाता है।"

विशिष्ट प्रश्नों के लिए AI ओवरव्यू को हटाना एक प्रतिक्रियात्मक उपाय है, लेकिन यह अंतर्निहित समस्या का समाधान नहीं करता है। Google को अपने AI मॉडल में संभावित पूर्वाग्रहों की सक्रिय रूप से पहचान और उन्हें कम करने की आवश्यकता है। इसके लिए एक बहुआयामी दृष्टिकोण की आवश्यकता है, जिसमें प्रशिक्षण डेटासेट में विविधता लाना, मजबूत गुणवत्ता नियंत्रण उपायों को लागू करना और AI-जनित जानकारी को मान्य करने के लिए चिकित्सा विशेषज्ञों के साथ सहयोग करना शामिल है।

यह घटना आलोचनात्मक सोच और मीडिया साक्षरता के महत्व पर भी प्रकाश डालती है। जबकि AI जानकारी तक पहुँचने के लिए एक मूल्यवान उपकरण हो सकता है, इसे पेशेवर चिकित्सा सलाह के विकल्प के रूप में नहीं माना जाना चाहिए। उपयोगकर्ताओं को निदान और उपचार के लिए हमेशा एक योग्य स्वास्थ्य सेवा प्रदाता से परामर्श करना चाहिए।

आगे देखते हुए, स्वास्थ्य सेवा में AI का भविष्य विश्वास बनाने और जवाबदेही सुनिश्चित करने पर टिका है। जैसे-जैसे AI हमारे जीवन में तेजी से एकीकृत होता जा रहा है, नैतिक दिशानिर्देशों और नियामक ढांचों को विकसित करना महत्वपूर्ण है जो रोगी सुरक्षा और कल्याण को प्राथमिकता देते हैं। Google के AI ओवरव्यू के साथ हुई घटना संभावित जोखिमों और जिम्मेदार AI विकास की तत्काल आवश्यकता की एक स्पष्ट याद दिलाती है। AI की क्षमता का दोहन करने की खोज को सटीकता, निष्पक्षता और पारदर्शिता के प्रति प्रतिबद्धता के साथ संयमित किया जाना चाहिए, खासकर जब यह हमारे स्वास्थ्य की बात हो।