ChatGPT在医健产业端落地,还有多远?
在医健行业,ChatGPT也注入一股智能之风,但惊奇背后亦有隐忧:ChatGPT的安全性如何保障?能否落地产业端,改变生产方式和生产效率?是否对从业者构成威胁……
ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据上下文进行互动,真正像人类一样来交流。其功能的源头是前期数据的训练。主要通过网上包括论文、新闻稿在内的大量文本的输入,让ChatGPT能够理解人类语言中的语义部分及一部分情感。在做深度场景建模时,生成视频、上色等工序颇多,占用很大的开发资源,此时ChatGPT便可以解决这些问题。ChatGPT可视为AIGC的一款具体的应用和产品。
对于人类情感方面的训练,是具备一定挑战性的。接受数据训练之后,ChatGPT就可以生成一些文本,进行对话。同时对话是连贯一致的,与正常人类似,用户体验很好。针对量子力学等专业问题,在前期训练后,ChatGPT的回答也是比较专业的。
另外,针对医药方面的问题,其也能给出规范的回答。在难度颇高的问题上——搭配一道减肥餐,均可根据具体情况准确地给出答案。在写学术论文方面ChatGPT亦表现不俗:新近爆出一大学教授的最佳论文就是由ChatGPT完成。此外,ChatGPT面试谷歌工程师且成功拿到offer。在难度颇高的中文理解上,成语解释、文言翻译、作诗等,ChatGPT均不在话下。
除了上述能力,ChatGPT还具备理性判断。在一些相对需要充分思考的创新及策略问题上,ChatGPT也能给出满意答案。它还有一项非常重要的能力——具有一定的价值观。如让ChatGPT违背公正给不好吃的火锅店写好评,ChatGPT表示拒绝,并指出违背公正写好评的行为是不可取的。甚至提到一些法律范围之外的话题,ChatGPT立马给出危险警告,并提议寻求帮助。
从技术上来看,ChatGPT的诞生并不是一蹴而就的,而是经过多年发展,多次升级迭代、优化形成的。ChatGPT的数据训练就像教练训练孩子一样。第一步,做示范,让其学习;第二步,学会之后尝试去做,教练给出评价,让ChatGPT学习评价;第三步,自己做,自主评价。
虽然ChatGPT功能强大,但一些专业性数学、逻辑推理及情感交互依然是短板。这些短板可能与选择的算法有关。目前来看其数据存储量基本达到人脑标准,未来,其能力超过人类也是有可能的。
以提供数字疗法服务的心景科技为例,在发展规划中也尝试用AI来提升整体服务质量,持续探索开发AI更多应用场景。比如利用AI提供问答式医健知识普及;在医疗资源未覆盖的地方,可提供病例初筛、疑问回答、科室指引等导医类服务;还包括共情服务,病患陪伴、聊天、安抚等。
此外,ChatGPT还可以在科室内辅助医生工作,提高医生工作效率,减轻负担。比如,借助远程电子设备采集患者生理数据,根据反馈信息提供治疗建议,包括用药及康复指导。而对于我们研发企业来说,借助ChatGPT,我们的效率会得到提升。比如我们在做深度的场景建模,生成视频、上色等工序颇多,占用很大的开发资源。此时便可以用ChatGPT解决问题。
在产品功能上,借助虚拟场景,我们可以建立虚拟医生,用丰富表情及语音方式进行互动。我们亦准备借助ChatGPT做一些科普、宣传、营销方面的工作。
那么,ChatGPT能力如此强大,真的可以替代医生吗?答案是否定的。
我们准备过一些例如睡眠障碍的问题,虽然ChatGPT可以给出解决方法,但从专业医师角度来说,答案并不是那么好,存在很多缺陷。毕竟看病还是要通过望闻问切等手段进行,单单依靠ChatGPT并不能准确得出诊疗结论。因此,ChatGPT应用在医院场景中,更多的是辅助角色,给医生提供参考。此外需要人工监督。
此外,在应用过程中,还要考虑封禁问题。毕竟ChatGPT是开放式服务,如果什么问题都问的话,有可能会牵扯到敏感问题。在国内还是要经过一定的内容过滤的。
通过人工智能,原来能够解决三四成问题,现在可提升至七八成。如此,在应用中创新,创新后应用。根据不同场景及用户偏好及时调整,ChatGPT将大有作为。
两者在发展上可能会相互借鉴。ChatGPT在广泛运用和发现问题上,会做出很多优化,包括算法本身。这方面也会影响到AI制药。
ChatGPT带来的改变肯定是比较大的,需要长期测试、观察,不要急于马上立项。既要拥抱变化,大胆想象,也要小心谨慎地验证。根据反馈的结果,判断是否符合需求。
另外也要考虑到ChatGPT的策略方面,有无可能被心怀不轨的人将个人意识强加到机器中去。这也需要有一些措施进行限制。
我认为,应该在业内设立安全标准,由监管部门审核颁布标准。对应的企业要遵守,定期接受审查,确保合规。标准设立宜早不宜迟,若出现负面事件,会打击公众对于ChatGPT的信心,再去建立信心就比较困难了。
在知识产权上,要考虑到内容引用、交换的问题。在这方面,要建立信息交换的契约。比如,列明在过程中需要引用哪些具备知识产权的内容,哪些内容不能呈现,只能提供概要,如需详细信息,便需要产权方授权。如此衍生出另一种版权服务方式,或许也是行业发展中的一个趋势。
我们可以通过建立论坛,定期进行学术交流,将各个层面的从业者聚集起来讨论问题。同时可以建立产学研合作机构,将应用场景中的回报转至学术机构,学术机构将成果再回报给产业端。如此建立良好的分配机制,也会推动学术与产业的发展交流。
(本文根据“校董直播间”13期《引燃AI革命,ChatGPT在医疗行业的应用场景和未来趋势》直播内容整理,仅为分享。)
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