لم يكن السباق لتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي (AI) بطرق ذات مغزى أكثر شراسة من أي وقت مضى. على وجه التحديد ، استحوذ الذكاء الاصطناعي التوليدي على العالم مؤخرًا ، حيث أنشأ مجالًا كاملاً من التطبيقات والتكنولوجيا والقيمة المحتملة.
نشرت JP Morgan Insights مؤخرًا مقالًا بعنوان "هل الذكاء الاصطناعي التوليدي يغير قواعد اللعبة؟"موضحًا أن" الذكاء الاصطناعي التوليدي - فئة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها إنشاء محتوى جديد استنادًا إلى البيانات الموجودة - تم الترحيب به باعتباره الواجهة التالية لمختلف الصناعات ، من التكنولوجيا إلى الخدمات المصرفية ووسائل الإعلام ". أكد جوكول هاريهاران ، الرئيس المشارك لتكنولوجيا آسيا والمحيط الهادئ وأبحاث وسائل الإعلام والاتصالات في JP Morgan ، أن "الذكاء الاصطناعي التوليدي يقلل بشكل أساسي من المال والوقت اللازمين لإنشاء المحتوى - عبر النص والرمز والصوت والصور والفيديو ومجموعات منها. "- تمهيد الطريق للابتكار التخريبي.
لا يمكن إنكار أن شركات التكنولوجيا تريد أن تكون في طليعة هذا الابتكار.
في وقت سابق من الأسبوع الماضي ، أعلنت Google عن خطوتها التالية المتوقعة كثيرًا فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي التوليدي. في مدونة Google الرسمية ، الكلمة ، قدم كل من Sissie Hsiao ، نائب رئيس المنتج ، و Eli Collins ، نائب رئيس الأبحاث ، الوصول المفتوح إلى Bard ، وهي تجربة تسمح للمستخدمين بالتفاعل مباشرة مع نظام الذكاء الاصطناعي التوليدي من Google ومشاركة التعليقات وفقًا لذلك.
أوضح المؤلفون: "بدأنا اليوم في فتح الوصول إلى Bard ، وهي تجربة مبكرة تتيح لك التعاون مع الذكاء الاصطناعي التوليدي [...] يمكنك استخدام Bard لزيادة إنتاجيتك وتسريع أفكارك وإثارة فضولك. قد تطلب من Bard إعطائك نصائح للوصول إلى هدفك المتمثل في قراءة المزيد من الكتب هذا العام ، أو شرح فيزياء الكم بعبارات بسيطة أو تحفيز إبداعك من خلال تحديد منشور مدونة. لقد تعلمنا الكثير حتى الآن من خلال اختبار Bard ، والخطوة الحاسمة التالية في تحسينه هي الحصول على تعليقات من المزيد من الأشخاص ".
الرئيس التنفيذي لشركة Alphabet ، Sundar Pichai ، يتحدث في ماونتن فيو ، كاليفورنيا. (تصوير جاستن سوليفان / جيتي ... [+]
محمل بالصور
تشرح المقالة أيضًا المفهوم الكامن وراء نموذج اللغة الكبيرة (LLM) ، التكنولوجيا التي تدعم النظام: "يتم تشغيل Bard بواسطة نموذج بحث كبير للغة (LLM) ، وتحديداً إصدار خفيف الوزن ومحسن من LaMDA ، وسيتم تحديثه باستخدام طرازات أحدث وأكثر قدرة بمرور الوقت. إنه يرتكز على فهم Google للمعلومات عالية الجودة. يمكنك التفكير في LLM كمحرك تنبؤ. عندما يتم توجيهه ، فإنه يولد استجابة عن طريق تحديد ، كلمة واحدة في كل مرة ، من الكلمات التي من المحتمل أن تأتي بعد ذلك. لن يؤدي اختيار الخيار الأكثر احتمالية في كل مرة إلى استجابات إبداعية للغاية ، لذلك هناك بعض المرونة التي تم أخذها في الاعتبار. ما زلنا نرى أنه كلما زاد عدد الأشخاص الذين يستخدمونها ، كلما تحسنت قدرة LLM على التنبؤ بالردود التي قد تكون مفيدة ".
يعد LaMDA ، اختصارًا لـ "نموذج اللغة لتطبيقات الحوار" ، إنجازًا حققته Google في بناء نموذج لغة محادثة تكيفي ، تم تدريبه على الحوار المتقدم والفروق الدقيقة في اللغة البشرية. الآن ، تستخدم Google تكرارًا لهذا الاختراق مع Bard ، على أمل تشكيل التكنولوجيا في شيء يمكن أن يكون مفيدًا ويخلق قيمة للمستخدمين.
لا شك أن هذه التكنولوجيا لها آثار محتملة لا تصدق على الرعاية الصحية. التطبيق الأكثر وضوحًا هو أنه مع النماذج المدربة والمختبرة بشكل مناسب ، قد يبدأ المرضى في طلب المشورة الطبية والتوصيات من النظام ، خاصةً إذا كانت واجهة المحادثة قوية. بالطبع ، يجب التعامل مع هذا بحذر ، لأن النماذج جيدة فقط مثل البيانات التي تم تدريبها عليها ، وحتى مع ذلك ، يمكن أن ترتكب أخطاء.
يوضح مؤلفو المقال أنه "في حين أن LLM هي تقنية مثيرة ، إلا أنها لا تخلو من عيوبها. على سبيل المثال ، لأنهم يتعلمون من مجموعة واسعة من المعلومات التي تعكس التحيزات والصور النمطية في العالم الحقيقي ، تظهر هذه أحيانًا في مخرجاتهم. ويمكنهم تقديم معلومات غير دقيقة أو مضللة أو خاطئة أثناء تقديمها بثقة. على سبيل المثال ، عندما طُلب من Bard مشاركة بعض الاقتراحات بشأن نباتات داخلية سهلة ، قدم Bard أفكارًا مقنعة ... ولكن هناك بعض الأشياء الخاطئة ، مثل الاسم العلمي لمصنع ZZ. " يمضون في تقديم مثال لكيفية اقتراح النظام لاسم علمي غير صحيح لمصنع Zamioculcas Zamiifolia.
ومع ذلك ، إذا تم إجراؤها بشكل صحيح ، فهناك الكثير من الإمكانات فيما يتعلق بتمكين المحادثة المتعلمة طبياً ، وربما حتى كوسيلة لمساعدة الأطباء والمتخصصين في وضع خطط تشخيصية أو سد فجوة الرعاية لمرضاهم.
على نطاق أوسع ، توفر القدرة على تدريب النماذج البديهية مثل هذه فرصة عظيمة لاشتقاق رؤى قوية من البيانات. الرعاية الصحية صناعة تريليون دولار يتم إنتاج تيرابايت من البيانات سنويًا. قد يوفر تراكب نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة والتعلم الآلي لهذه البيانات فرصًا كبيرة لفهم هذه المعلومات واستخدامها بشكل أفضل من أجل الصالح العام.
بالتأكيد ، هناك العديد من التحديات الأخلاقية والمتعلقة بالسلامة التي يجب مراعاتها مع الذكاء الاصطناعي بشكل عام وبشكل خاص مع الذكاء الاصطناعي التوليدي. في مثل هذه المنتجات ، هناك العديد من المخاطر التي يجب على شركات التكنولوجيا حلها ، بدءًا من إنتاج خطاب الكراهية واللغة التي يمكن إساءة استخدامها ، إلى توليد معلومات مضللة ، والتي يمكن أن تكون خطيرة بشكل خاص في بيئة الرعاية الصحية. بدون شك ، يجب على المرضى طلب الرعاية الطبية فقط من المهنيين الطبيين المدربين والمرخصين.
ومع ذلك ، فإن Google والشركات الأخرى التي تنشئ مثل هذه الأدوات المتقدمة لديها إمكانات كبيرة في حل بعض أصعب مشاكل العالم. وفقًا لذلك ، يتحملون أيضًا مسؤولية كبيرة في إنشاء هذه المنتجات بطريقة آمنة وأخلاقية ومركزة على المستهلك. ومع ذلك ، إذا تم إجراؤها بشكل صحيح ، فمن المحتمل أن تغير التكنولوجيا الرعاية الصحية للأجيال القادمة.
محتوى هذه المقالة ليس ضمنًا ولا ينبغي الاعتماد عليه أو استبداله بالنصيحة الطبية المهنية أو التشخيص أو العلاج بأي وسيلة ، كما أنه غير مكتوب أو يقصد بذلك. هذا المحتوى هو لأغراض المعلومات فقط. استشر أخصائي طبي مدرب للحصول على المشورة الطبية.
المصدر: https://www.forbes.com/sites/saibala/2023/03/26/googles-generative-ai-system-bard-has-the-potential-to-revolutionize-healthcare/