इंटरनेट, जिसे कभी सूचना के लोकतंत्रीकरण की शक्ति के रूप में सराहा गया था, अब एक हिसाब का सामना कर रहा है। कल्पना कीजिए कि एक मरीज, हाल ही में हुई खून की जाँच को लेकर चिंतित है, स्पष्टता के लिए Google की ओर रुख करता है। वे "लिवर ब्लड टेस्ट की सामान्य सीमा क्या है" टाइप करते हैं, यह उम्मीद करते हुए कि उन्हें तसल्ली मिलेगी, लेकिन उन्हें एक AI-जनित सारांश मिलता है जो, देखने में आधिकारिक होने के बावजूद, खतरनाक रूप से अधूरा है। इस परिदृश्य को, हाल ही में द गार्जियन द्वारा उजागर किया गया, ने Google को कुछ चिकित्सीय प्रश्नों के लिए AI ओवरव्यू को बंद करने के लिए प्रेरित किया है, जिससे स्वास्थ्य सेवा में AI की भूमिका और तकनीकी दिग्गजों की जिम्मेदारी के बारे में महत्वपूर्ण सवाल उठते हैं।

यह घटना एक बढ़ती चिंता को रेखांकित करती है: AI द्वारा गलत सूचना को बढ़ाने की क्षमता, खासकर स्वास्थ्य जैसे संवेदनशील क्षेत्रों में। AI ओवरव्यू, त्वरित उत्तर और सारांश प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित एल्गोरिदम पर निर्भर करते हैं। हालाँकि, ये डेटासेट हमेशा सही नहीं होते हैं। लिवर फंक्शन टेस्ट के मामले में, AI राष्ट्रीयता, लिंग, जातीयता और उम्र जैसे महत्वपूर्ण कारकों को ध्यान में रखने में विफल रहा, और एक सामान्यीकृत "सामान्य सीमा" प्रस्तुत की जो व्यक्तियों को यह विश्वास दिला सकती है कि उनके परिणाम स्वस्थ हैं, जबकि वे वास्तव में स्वस्थ नहीं थे।

गार्जियन की जांच के बाद, Google ने तुरंत चिह्नित विशिष्ट प्रश्नों के लिए AI ओवरव्यू को हटा दिया। Google के एक प्रवक्ता ने टेकक्रंच को बताया कि कंपनी लगातार अपनी AI-संचालित सुविधाओं की गुणवत्ता और सटीकता में सुधार करने के लिए काम कर रही है। हालाँकि, चूहे-बिल्ली का खेल जारी है। जैसा कि गार्जियन ने खोजा, मूल प्रश्नों में थोड़े बदलाव, जैसे कि "lft reference range," अभी भी AI-जनित सारांश को ट्रिगर कर सकते हैं, जो इस मुद्दे को व्यापक रूप से संबोधित करने की चुनौती को उजागर करते हैं। हालाँकि ये बदलाव अब AI ओवरव्यू उत्पन्न नहीं करते हैं, लेकिन यह घटना ऑनलाइन जानकारी के विशाल परिदृश्य में AI-जनित सामग्री की निगरानी करने में निहित कठिनाई को दर्शाती है।

समस्या केवल गलत डेटा के बारे में नहीं है; यह AI के कथित अधिकार के बारे में है। उपयोगकर्ता अक्सर AI-जनित सारांशों पर स्पष्ट रूप से भरोसा करते हैं, यह मानते हुए कि वे वस्तुनिष्ठ और व्यापक हैं। यह विश्वास, हालांकि, गलत हो सकता है। स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में AI नैतिकता की प्रोफेसर डॉ. एमिली कार्टर बताती हैं, "AI उतना ही अच्छा है जितना कि वह डेटा जिस पर उसे प्रशिक्षित किया गया है।" "यदि डेटा पक्षपाती या अधूरा है, तो AI अनिवार्य रूप से उन पूर्वाग्रहों को प्रतिबिंबित करेगा, जिससे संभावित रूप से हानिकारक परिणाम हो सकते हैं।"

इसके निहितार्थ लिवर फंक्शन टेस्ट से कहीं आगे तक फैले हुए हैं। AI का उपयोग स्वास्थ्य सेवा में तेजी से किया जा रहा है, बीमारियों के निदान से लेकर उपचार योजनाओं को निजीकृत करने तक। जबकि संभावित लाभ बहुत अधिक हैं, जोखिम भी उतने ही महत्वपूर्ण हैं। यदि AI सिस्टम को सावधानीपूर्वक डिज़ाइन, मान्य और निगरानी नहीं की जाती है, तो वे मौजूदा स्वास्थ्य असमानताओं को कायम रख सकते हैं, चिकित्सा त्रुटियों को बढ़ा सकते हैं और स्वास्थ्य सेवा प्रणाली में विश्वास को कम कर सकते हैं।

हाल की घटना तकनीकी उद्योग और नियामकों दोनों के लिए एक वेक-अप कॉल के रूप में काम करती है। यह AI के विकास और तैनाती में अधिक पारदर्शिता, जवाबदेही और नैतिक निरीक्षण की आवश्यकता पर प्रकाश डालती है, खासकर स्वास्थ्य सेवा जैसे उच्च-दांव वाले क्षेत्रों में। जैसे-जैसे AI का विकास जारी है, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि यह एक उपकरण है, न कि मानवीय विशेषज्ञता और आलोचनात्मक सोच का प्रतिस्थापन। जिम्मेदारी AI सिस्टम के निर्माताओं और उन उपयोगकर्ताओं दोनों पर है जो इस शक्तिशाली तकनीक का सुरक्षित और नैतिक रूप से उपयोग सुनिश्चित करने के लिए इस पर निर्भर हैं। स्वास्थ्य सेवा में AI का भविष्य इन गलतियों से सीखने और ऐसे सिस्टम बनाने की हमारी क्षमता पर निर्भर करता है जो न केवल बुद्धिमान हों बल्कि जिम्मेदार और भरोसेमंद भी हों।