加拿大专家警示大语言模型在医疗中的潜在风险

加拿大研究人员Jean-Christophe Bélisle-Pipon近期发表了一篇关于大型语言模型（LLMs）在医疗保健领域应用的深度分析。Bélisle-Pipon指出，尽管这些模型在处理和生成大量文本方面表现出色，但它们在医疗领域的使用仍需谨慎。

大语言模型的优势与局限

大型语言模型能够通过学习海量数据集中的模式来生成连贯且上下文适当的文本。这使得它们在协助诊断、简化患者沟通以及为医生提供决策支持等方面展现出巨大潜力。然而，这些模型的核心问题在于它们并不真正理解所生成内容的意义或背景。这种局限性可能导致生成看似合理但实际上不准确的信息，这对依赖精准信息的医疗行业来说是一个严重隐患。

从“幻觉”到“胡说八道”

传统上，人们用“AI幻觉”来形容这种情况，即模型生成了错误但听起来合理的回答。然而，有学者提出，这一术语可能过于温和，未能充分反映问题的本质。他们建议使用“胡说八道”一词，强调这类模型对准确性缺乏关注。这种观点认为，LLMs本质上是基于统计相关性预测下一个词，而不是进行真正的推理或证据评估。因此，它们的输出可能包含误导性信息，特别是在高风险环境中，如医学诊断和治疗建议。

解决方案与挑战

为了缓解这些问题，研究人员提出了几种策略。首先，采用多层LLM架构，让不同模型之间互相验证输出，以减少错误的发生。其次，发展可解释的人工智能技术，提高模型决策过程的透明度。此外，建立严格的监管框架也是关键，确保AI系统的开发和部署符合伦理标准。然而，这些方法都面临各自的挑战，例如复杂性的增加和技术上的限制。

监管环境下的担忧

当前的政治气候也为AI在医疗保健中的应用带来了额外的风险。一些国家政府倾向于放松对AI技术的监管，以促进创新。然而，这种做法可能会削弱对患者安全的保护措施。因此，开发者、政策制定者及医疗机构需要共同努力，无论外部环境如何变化，都要坚持高标准的伦理原则和透明度要求。

科普知识

• 什么是大型语言模型？ 这是一类基于深度学习技术的人工智能系统，能够理解和生成自然语言文本。它们通过分析大量现有文本数据来学习语言规律，并利用这些知识来完成各种任务，如翻译、写作等。
• 为什么说这些模型存在“胡说八道”的问题？ 尽管看起来非常聪明，但这些模型实际上并不具备人类那样的理解能力。它们依靠的是数学算法来猜测接下来可能出现的词语组合，而不是真正理解句子的意思或背后的逻辑。这就导致有时候即使答案看起来很合理，实际上却可能是完全错误的。
• 如何改善这个问题？ 一种方法是通过构建更复杂的模型结构，让不同的AI相互检查对方的工作成果；另一种则是增强模型对外部世界的认知，使其不仅能模仿人类说话的方式，还能更好地理解现实世界的情况。
• 监管的重要性 在任何涉及到生命健康的领域里，保证技术的安全性和可靠性都是第一位的。对于AI而言，这意味着不仅要有强大的技术支持，还需要有一套完善的法律法规来规范其使用，防止滥用或误用造成不可挽回的损失。