कल्पना कीजिए एक ऐसी दुनिया की जहाँ चिकित्सीय सलाह लेना उतना ही आसान हो जितना कि एक सवाल पूछना। गूगल, अपने एआई ओवरव्यूज़ के साथ, उस दुनिया को वास्तविकता के करीब लाना चाहता था। लेकिन एक हालिया जाँच में एक गंभीर खामी का पता चला है: एआई-जनित चिकित्सीय सलाह खतरनाक रूप से भ्रामक हो सकती है। अब, गूगल ने चुपचाप कुछ स्वास्थ्य संबंधी प्रश्नों के लिए एआई ओवरव्यूज़ को हटा दिया है, जिससे स्वास्थ्य सेवा में एआई की विश्वसनीयता और खोज के भविष्य के बारे में सवाल उठ रहे हैं।

यह घटना द गार्डियन की एक रिपोर्ट के साथ शुरू हुई, जिसमें गूगल के एआई ओवरव्यूज़ में लिवर ब्लड टेस्ट के परिणामों के बारे में गलतियों को उजागर किया गया था। एआई ने, त्वरित उत्तर प्रदान करने के प्रयास में, एक सामान्यीकृत "सामान्य सीमा" प्रस्तुत की जो राष्ट्रीयता, लिंग, जातीयता और उम्र जैसे महत्वपूर्ण व्यक्तिगत कारकों को ध्यान में रखने में विफल रही। यह एक आकार-सभी के लिए उपयुक्त दृष्टिकोण व्यक्तियों को उनके परीक्षण परिणामों की गलत व्याख्या करने के लिए प्रेरित कर सकता था, जिससे संभावित रूप से आवश्यक चिकित्सा हस्तक्षेप में देरी हो सकती थी।

यह समस्या चिकित्सा जैसे जटिल क्षेत्रों में एआई को लागू करने में एक मौलिक चुनौती को रेखांकित करती है। एआई मॉडल, यहां तक कि सबसे परिष्कृत मॉडल भी, विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं। यदि इन डेटासेट में बारीकियां या प्रतिनिधित्व की कमी है, तो एआई के आउटपुट तिरछे हो सकते हैं, जिससे गलत या हानिकारक सलाह भी मिल सकती है। इस मामले में, एआई जाहिरा तौर पर उन जटिल चर को समझने में विफल रहा जो लिवर ब्लड टेस्ट के परिणामों को प्रभावित करते हैं, जिससे डेटा से सामान्यीकरण करने की एआई की क्षमता की सीमाएं प्रदर्शित होती हैं।

गार्डियन की रिपोर्ट के बाद, ऐसा लगता है कि गूगल ने त्वरित कार्रवाई की है, "लिवर ब्लड टेस्ट के लिए सामान्य सीमा क्या है" और "लिवर फंक्शन टेस्ट के लिए सामान्य सीमा क्या है" जैसे प्रश्नों के लिए एआई ओवरव्यूज़ को हटा दिया है। हालाँकि, जैसा कि गार्डियन ने बताया, और जैसा कि शुरुआती परीक्षणों ने पुष्टि की, इन प्रश्नों के सूक्ष्म बदलाव, जैसे कि "एलएफटी संदर्भ सीमा," अभी भी एआई-जनित सारांश को ट्रिगर कर सकते हैं। यह एआई सिस्टम को पैच करने की कोशिश में निहित बिल्ली और चूहे के खेल को उजागर करता है: एक खामी को संबोधित करने से अक्सर सतह के नीचे छिपी अन्य खामियां सामने आती हैं। इस लेखन के अनुसार, उन बदलावों को भी संबोधित किया गया है, जिसमें शीर्ष खोज परिणाम अक्सर गार्डियन का लेख होता है जिसमें प्रारंभिक समस्या का विवरण होता है।

यह घटना चिकित्सा जानकारी प्रदान करने में एआई की भूमिका के बारे में व्यापक प्रश्न उठाती है। जबकि एआई ज्ञान तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने और व्यक्तियों को अपने स्वास्थ्य का नियंत्रण लेने के लिए सशक्त बनाने की क्षमता प्रदान करता है, यह महत्वपूर्ण जोखिम भी उठाता है। त्वरित, आसान उत्तरों का आकर्षण योग्य स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों से परामर्श करने के महत्व को कम कर सकता है।

"एआई जानकारी तक पहुंचने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है, लेकिन यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि यह मानव विशेषज्ञता का विकल्प नहीं है," मेडिकल इंफॉर्मेटिक्स विशेषज्ञ डॉ. एमिली कार्टर कहती हैं। "स्वास्थ्य सेवा में, संदर्भ ही सब कुछ है। एक डॉक्टर निदान या उपचार की सिफारिश करने से पहले रोगी के पूरे चिकित्सा इतिहास, जीवनशैली और व्यक्तिगत परिस्थितियों पर विचार करता है। एआई, अपने वर्तमान स्वरूप में, अक्सर उस स्तर की सूक्ष्म समझ में कमी रखता है।"

कुछ चिकित्सा प्रश्नों के लिए एआई ओवरव्यूज़ को हटाना सही दिशा में एक कदम है, लेकिन यह एक पूर्ण समाधान नहीं है। गूगल अभी भी उपयोगकर्ताओं को एआई मोड में समान प्रश्न पूछने का विकल्प प्रदान करता है, यह सुझाव देता है कि अंतर्निहित एआई मॉडल अभी भी सुलभ है। इससे उपयोगकर्ताओं के अनजाने में गलत या भ्रामक जानकारी पर ठोकर खाने की संभावना के बारे में चिंताएं बढ़ जाती हैं।

यह घटना एआई विकास में पारदर्शिता और जवाबदेही के महत्व को भी उजागर करती है। तकनीकी कंपनियों की यह जिम्मेदारी है कि वे यह सुनिश्चित करें कि उनके एआई सिस्टम सटीक, विश्वसनीय और सुरक्षित हैं, खासकर जब स्वास्थ्य जैसे संवेदनशील विषयों से निपट रहे हों। इसके लिए कठोर परीक्षण, निरंतर निगरानी और खामियों को तुरंत दूर करने की इच्छा की आवश्यकता होती है।

आगे देखते हुए, स्वास्थ्य सेवा में एआई का भविष्य इन चुनौतियों का समाधान करने पर टिका है। एआई मॉडल को अधिक विविध और प्रतिनिधि डेटासेट पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है, और उन्हें संदर्भ और बारीकियों पर अधिक जोर देने के साथ डिजाइन करने की आवश्यकता है। इसके अलावा, यह सुनिश्चित करने के लिए स्पष्ट दिशानिर्देशों और विनियमों की आवश्यकता है कि एआई का उपयोग स्वास्थ्य सेवा सेटिंग्स में जिम्मेदारी और नैतिकता के साथ किया जाए।

गूगल एआई ओवरव्यूज़ की घटना एक चेतावनी के रूप में कार्य करती है, जो हमें याद दिलाती है कि एआई एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन यह कोई जादू की गोली नहीं है। जैसे-जैसे हम जानकारी और निर्णय लेने के लिए एआई पर तेजी से निर्भर होते जा रहे हैं, इसके प्रति संदेह की स्वस्थ खुराक और आलोचनात्मक सोच के प्रति प्रतिबद्धता के साथ संपर्क करना महत्वपूर्ण है। सुलभ चिकित्सा जानकारी की खोज सटीकता और रोगी सुरक्षा की कीमत पर नहीं होनी चाहिए।