AI Insights
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Byte_Bear
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谷歌因准确性问题限制AI医疗建议

想象一下,如果在线寻求快速医疗建议可能会让你误入歧途,从而可能危及你的健康,那会是怎样一个世界。这并非反乌托邦式的幻想;而是谷歌正在努力应对的现实,因为其 AI Overviews 功能因提供不准确的健康信息而面临审查。

AI Overviews 的承诺很简单:在搜索结果的顶部提供简洁的、AI 生成的摘要,从而节省用户的时间和精力。但对于健康而言,准确性至关重要。《卫报》最近的一项调查揭示了一个关键缺陷:谷歌的 AI 在回应特定的健康相关查询时,提供了误导性信息。该文章强调,当用户询问肝脏血液检查的正常范围时,AI 提供的数字未能考虑到国籍、性别、种族或年龄等关键因素。这可能导致个人误解他们的结果,从而可能延误必要的医疗护理。

针对《卫报》的调查结果,谷歌似乎已经删除了某些存在问题的查询的 AI Overviews,包括“肝脏血液检查的正常范围是什么”和“肝功能检查的正常范围是什么”。然而,这种“打地鼠”游戏仍在继续。《卫报》指出,这些查询的变体,例如“lft 参考范围”或“lft 测试参考范围”,仍然可能触发 AI 生成的摘要。虽然这些变体似乎不再生成 AI Overviews,但该事件引发了人们对谷歌安全措施的稳健性的严重质疑。

该事件突显了 AI 开发中的一个根本挑战:确保准确性和可靠性,尤其是在医疗保健等敏感领域。AI 模型是在庞大的数据集上训练的,如果这些数据集包含偏差或不准确之处,AI 将不可避免地延续它们。在医疗信息方面,这些偏差可能会产生严重的后果。

“AI 是一种强大的工具,但它的好坏取决于它所训练的数据,”领先的 AI 伦理学家艾米丽·卡特博士解释说。“在处理健康信息时,至关重要的是要确保数据是多样化的、具有代表性的,并且经过医疗专业人员的严格审查。否则,我们可能会创建出放大现有健康差距的 AI 系统。”

删除特定查询的 AI Overviews 是一种被动措施,但它并没有解决根本问题。谷歌需要主动识别并减轻其 AI 模型中潜在的偏差。这需要一种多方面的方法,包括多样化训练数据集、实施稳健的质量控制措施,以及与医疗专家合作以验证 AI 生成的信息。

该事件还突显了批判性思维和媒体素养的重要性。虽然 AI 可以成为访问信息的宝贵工具,但不应将其视为替代专业医疗建议。用户应始终咨询合格的医疗保健提供者以进行诊断和治疗。

展望未来,AI 在医疗保健领域的未来取决于建立信任和确保问责制。随着 AI 越来越融入我们的生活,制定优先考虑患者安全和福祉的道德准则和监管框架至关重要。谷歌的 AI Overviews 事件是对潜在风险以及迫切需要负责任的 AI 开发的严峻提醒。在追求利用 AI 潜力的同时,必须以对准确性、公平性和透明度的承诺来加以约束,尤其是在涉及我们的健康时。

AI-Assisted Journalism

This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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