Китайский AI-стартап DeepSeek активно набирает стажеров для тщательной разметки медицинских данных, стремясь повысить точность и надежность AI-приложений в больничных условиях. Этот шаг подчеркивает растущую интеграцию AI, особенно моделей с открытым исходным кодом, в китайское здравоохранение, где они используются для формирования диагнозов и назначения лекарств. Однако, это также происходит на фоне растущей критики потенциальных рисков, связанных с быстрым внедрением этих технологий.
Возможность стажировки: Глубокое погружение
Программа стажировки DeepSeek предлагает ежедневную компенсацию в размере 500 юаней (примерно 70 долларов США) лицам, способным посвятить себя четырехдневному графику работы. Основная ответственность этих стажеров вращается вокруг разметки медицинских данных, в частности, для приложений, связанных с инструментами "расширенной вспомогательной диагностики". Эти должности базируются в Пекине, помещая стажеров в самое сердце операций DeepSeek и в авангард ландшафта развития AI в Китае.
В объявлении о вакансии на Boss, популярной платформе для найма, изложены конкретные требования к потенциальным стажерам. Идеальные кандидаты обладают солидным медицинским образованием, обычно подтверждаемым поступлением на четвертый курс бакалавриата или наличием степени магистра. Кроме того, роль требует знакомства с большими языковыми моделями (LLM), владения языком программирования Python и способности создавать эффективные подсказки для больших AI-моделей. Этот многогранный набор навыков отражает сложную природу выполняемой работы, требуя как медицинских знаний, так и технических навыков.
Ключевые обязанности стажеров
- Детальная разметка данных: Присвоение точных и последовательных меток медицинским данным, гарантируя, что AI-модели обучаются на высококачественной информации.
- Владение LLM: Работа с большими языковыми моделями для понимания их возможностей и ограничений в медицинском контексте.
- Программирование на Python: Использование Python для обработки данных, автоматизации процессов и потенциального участия в разработке AI-алгоритмов.
- Инженерия подсказок: Создание эффективных запросов, которые вызывают точные и релевантные ответы от AI-моделей, особенно в диагностических сценариях.
Внедрение AI DeepSeek в китайских больницах
Эта инициатива соответствует более широкой тенденции китайских больниц, использующих AI-модели с открытым исходным кодом от таких компаний, как DeepSeek. Эти AI-системы используются для оказания помощи в формировании диагнозов и назначении лекарств, что потенциально упрощает рабочие процессы и улучшает уход за пациентами. По состоянию на март, около 300 больниц по всему Китаю уже начали внедрять LLM DeepSeek в свои системы клинической диагностики и поддержки принятия медицинских решений.
Привлекательность AI в здравоохранении проистекает из его потенциала:
- Повышение точности диагностики: AI-алгоритмы могут анализировать огромные объемы медицинских данных для выявления закономерностей и аномалий, которые могут быть пропущены врачами.
- Ускорение диагностики: AI может ускорить процесс диагностики, что приведет к более быстрому лечению и потенциально улучшенным результатам для пациентов.
- Персонализация планов лечения: AI может анализировать данные отдельных пациентов для адаптации планов лечения к их конкретным потребностям и обстоятельствам.
- Снижение затрат на здравоохранение: Автоматизируя задачи и повышая эффективность, AI может способствовать снижению затрат на здравоохранение.
Опасения и критика в отношении быстрого внедрения AI
Несмотря на потенциальные преимущества, быстрое внедрение AI DeepSeek в больницах не обошлось без критиков. Группа китайских исследователей выразила обеспокоенность по поводу потенциальных рисков для клинической безопасности и конфиденциальности, связанных с этим широким внедрением.
В статье, опубликованной в авторитетном медицинском журнале JAMA (Journal of the American Medical Association), исследователи предостерегли от некритического принятия AI в здравоохранении. Они подчеркнули склонность DeepSeek генерировать "правдоподобные, но фактически неверные результаты", явление, обычно называемое "галлюцинациями" в AI-сообществе. Эта тенденция, по их мнению, может привести к "значительному клиническому риску", потенциально ставя под угрозу безопасность и благополучие пациентов.
В исследовательскую группу вошли видные деятели китайского медицинского исследовательского сообщества, такие как Вонг Тьен Инь, основатель Tsinghua Medicine, консорциума медицинских исследовательских школ при Университете Цинхуа в Пекине. Их участие придает значительный вес высказанным опасениям.
Потенциальные риски, выделенные исследователями
- AI-галлюцинации: Генерирование фактически неверной или вводящей в заблуждение информации AI-моделями, что потенциально может привести к неправильной диагностике или ненадлежащему лечению.
- Проблемы конфиденциальности данных: Риск того, что конфиденциальные данные пациентов будут скомпрометированы или использованы не по назначению AI-системами.
- Отсутствие прозрачности: Природа "черного ящика" некоторых AI-алгоритмов, затрудняющая понимание того, как они приходят к своим выводам.
- Предвзятость в AI-алгоритмах: Потенциал для AI-алгоритмов увековечивать или усиливать существующие предубеждения в здравоохранении, что приведет к различиям в результатах лечения.
- Чрезмерная зависимость от AI: Риск того, что врачи станут чрезмерно полагаться на AI, потенциально снижая их навыки критического мышления и клиническое суждение.
Ответ DeepSeek: Устранение AI-галлюцинаций
Признавая обоснованность этих опасений, DeepSeek включила меры по устранению проблемы AI-галлюцинаций в своих медицинских приложениях. В описании вакансии, размещенном на Boss, компания прямо заявила, что стажеры будут играть решающую роль в расширении медицинских возможностей DeepSeek, включая улучшение медицинских знаний моделей и минимизацию галлюцинаций в медицинских вопросах и ответах.
Этот проактивный подход предполагает, что DeepSeek стремится разрабатывать AI-системы, которые не только мощные, но и надежные и безопасные для использования в клинических условиях. Сосредоточив внимание на смягчении галлюцинаций и повышении точности медицинской информации, DeepSeek стремится завоевать доверие медицинских работников и обеспечить ответственное внедрение AI в здравоохранение.
Стратегии минимизации AI-галлюцинаций
- Аугментация данных: Расширение набора обучающих данных с помощью разнообразной и высококачественной медицинской информации для улучшения базы знаний модели.
- Механизмы проверки фактов: Внедрение механизмов для проверки точности информации, генерируемой AI-моделью, по надежным медицинским источникам.
- Обучение с подкреплением: Обучение AI-модели приоритету точности и избеганию генерирования спекулятивной или необоснованной информации.
- Контроль со стороны человека: Внедрение систем, которые позволяют врачам проверять и подтверждать результаты AI-модели, гарантируя их точность и уместность.
- Объяснимый AI (XAI): Разработка AI-алгоритмов, которые предоставляют объяснения для своих решений, облегчая врачам понимание и доверие рекомендациям AI.
Идеальный профиль стажера: Навыки и обязанности
Успешные кандидаты на эти стажировки должны будут обладать многогранным набором навыков, включающим как медицинские знания, так и технические навыки. Они будут отвечать за:
- Разработку моделей для медицинских вопросов: Создание структуры и параметров AI-моделей, которые могут эффективно отвечать на медицинские запросы.
- Разработку процессов оценки медицинских возможностей модели: Разработка методов оценки точности, надежности и безопасности AI-моделей в медицинском контексте.
Идеальный кандидат продемонстрирует:
- Глубокое понимание медицинской терминологии и концепций: Необходимо для точной маркировки медицинских данных и оценки производительности AI-моделей.
- Владение языками программирования, такими как Python: Необходимо для обработки данных, создания AI-моделей и автоматизации задач.
- Опыт работы с большими языковыми моделями: Знакомство с сильными и слабыми сторонами LLM в медицинской области.
- Отличные коммуникативные навыки и навыки сотрудничества: Имеют решающее значение для эффективной работы с другими стажерами, исследователями и медицинскими работниками.
- Приверженность этичной разработке AI: Глубокое понимание этических соображений, связанных с использованием AI в здравоохранении, включая конфиденциальность данных, предвзятость и прозрачность.
Будущее AI в здравоохранении: Осторожный оптимизм
Программа стажировки DeepSeek представляет собой важный шаг к интеграции AI в здравоохранение. Инвестируя в аннотацию данных и уточнение моделей, DeepSeek работает над повышением точности и надежности своих AI-систем. Однако, опасения, высказанные китайскими исследователями, подчеркивают необходимость осторожности и тщательного рассмотрения потенциальных рисков.
Будущее AI в здравоохранении зависит от способности:
- Разрабатывать AI-системы, которые являются как мощными, так и заслуживающими доверия.
- Решать этические вопросы, связанные с использованием AI в здравоохранении.
- Обеспечить использование AI для расширения, а не замены, человеческих врачей.
- Содействовать прозрачности и объяснимости AI-алгоритмов.
- Содействовать сотрудничеству между разработчиками AI, медицинскими работниками и регулирующими органами.
Сосредоточив внимание на ответственной разработке и внедрении, AI имеет потенциал революционизировать здравоохранение, улучшая результаты для пациентов и преобразуя практику медицины.