Проблемы с надежностью источников в медицинских LLM
С увеличением использования больших языковых моделей (LLM) в сфере здравоохранения становится важным обеспечивать поддержку их выводов надежными источниками. Хотя ни одна LLM еще не получила одобрение FDA для клинического принятия решений, такие модели, как GPT-4o, Claude и MedPaLM, уже показывают лучшие результаты по сравнению с клиницистами на стандартизированных экзаменах, таких как USMLE. Эти модели активно применяются в реальных сценариях, включая поддержку психического здоровья и диагностику редких заболеваний. Однако их склонность к «галлюцинациям» — генерации неподтвержденных или неточных утверждений — представляет серьезный риск, особенно в медицинском контексте, где дезинформация может нанести вред.
Разработка SourceCheckup для оценки достоверности источников
Исследователи Стэнфордского университета разработали инструмент SourceCheckup, который предназначен для автоматической оценки точности, с которой LLM поддерживают свои медицинские ответы соответствующими источниками. Анализируя 800 вопросов и более 58,000 пар «источник-утверждение», они обнаружили, что 50%-90% ответов, сгенерированных LLM, не были полностью поддержаны указанными источниками.
Проблемы с атрибуцией источников
Исследование показало значительные недостатки в надежности ссылок, сгенерированных LLM, что вызывает серьезные опасения относительно их готовности к использованию в клиническом принятии решений. Модели, даже с доступом к интернету, испытывали трудности с предоставлением ответов, основанных на источниках.
Рекомендации по улучшению доверия к LLM
Для повышения надежности предлагается обучать модели или донастраивать их с акцентом на точную атрибуцию и верификацию. Автоматизированные инструменты, такие как SourceCleanup, также показывают потенциал в редактировании неподдерживаемых утверждений для улучшения фактической обоснованности.
Практические шаги для бизнеса
- Изучите процессы, которые можно автоматизировать, и найдите моменты взаимодействия с клиентами, где искусственный интеллект может добавить максимальную ценность.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ действительно положительно влияют на бизнес.
- Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контакты и полезные ресурсы
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей в области ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Посмотрите практический пример решения на базе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
