Chào mừng Bạn tham gia Diễn Đàn VNKienThuc.com - Định hướng Forum Kiến Thức
- HÃY TẠO CHỦ ĐỀ KIẾN THỨC HỮU ÍCH VÀ CÙNG NHAU THẢO LUẬN
Kết nối: VnKienthuc FB - VNK groups | Nhà Tài Trợ: Trúc Coffee - Mì Cay Hàn Quốc - Cafe & Trà chanh Bắc Ninh

Trả lời chủ đề

Nội dung: <blockquote data-quote="Trang Dimple" data-source="post: 204009" data-attributes="member: 288054">Tình trạng ảo giác của AI (AI hallucinations) — hiện tượng AI đưa ra những thông tin sai lệch nhưng nghe có vẻ thuyết phục — đang là một trong những thách thức lớn nhất khi áp dụng trí tuệ nhân tạo vào y tế. Dưới đây là các khía cạnh chính của thách thức này dựa trên các nguồn tài liệu:1. Giới hạn độ chính xác và "ngưỡng ổn định" (Plateau)<ul> <li data-xf-list-type="ul">Khoảng cách 3% cuối cùng: Các chuyên gia nhận định rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay chỉ mới thực hiện được một phần nhỏ tiềm năng. Để giải quyết 3% độ chính xác cuối cùng — mức độ cực kỳ quan trọng trong các quyết định liên quan đến tính mạng — cần có những thế hệ mô hình hoàn toàn mới thay vì chỉ cải tiến LLM hiện tại.</li> <li data-xf-list-type="ul">Sự bão hòa dữ liệu: Một nguyên nhân dẫn đến ảo giác là do các LLM được đào tạo dựa trên dữ liệu internet, nhưng hiện nay phần lớn nội dung mới trên internet lại do AI tạo ra, tạo thành một vòng lặp dữ liệu không chính xác.</li> </ul>2. Sự nguy hiểm của "ảo giác nguy hiểm" (Dangerous Hallucinations)<ul> <li data-xf-list-type="ul">Thông tin sai lệch cho bệnh nhân: Mặc dù AI giúp bệnh nhân nắm bắt thông tin tốt hơn, nhưng lợi ích này chỉ tồn tại nếu không có sự xuất hiện của ảo giác.</li> <li data-xf-list-type="ul">Hệ quả lâm sàng: Trong y tế, một thông tin sai lệch từ AI có thể dẫn đến chẩn đoán sai hoặc phác đồ điều trị không phù hợp, gây nguy hiểm trực tiếp cho người bệnh,.</li> </ul>3. Thách thức trong các lĩnh vực thiếu dữ liệu (như Sức khỏe Phụ nữ)<ul> <li data-xf-list-type="ul">Vấn đề quá tự tin: AI thường được đào tạo để đưa ra câu trả lời chắc chắn. Tuy nhiên, trong các lĩnh vực như sức khỏe phụ nữ (ví dụ: hội chứng buồng trứng đa nang - PCOS), nơi dữ liệu nghiên cứu còn hạn chế, sự quá tự tin của AI có thể dẫn đến việc xác định sai lệch các lộ trình chăm sóc phức tạp.</li> <li data-xf-list-type="ul">Cần sự "khiêm tốn" của máy móc: Các chuyên gia cho rằng cần phải đào tạo AI để biết "khiêm tốn" và "biết về sự không chắc chắn" của chính mình thay vì cố gắng đưa ra câu trả lời quyết đoán trong mọi tình huống.</li> </ul>4. Giải pháp đang được phát triển: Mô hình Thế giới (World Models)Để khắc phục tình trạng ảo giác của LLM, các nhà nghiên cứu đang chuyển hướng sang "Mô hình Thế giới" (World Models):<ul> <li data-xf-list-type="ul">Khác biệt về bản chất: Khác với LLM chỉ rút trích dữ liệu từ văn bản, mô hình thế giới cho phép máy móc tạo ra các biểu diễn dự đoán về cách thế giới vận hành, bao gồm lập luận, suy luận và hiểu rõ mối quan hệ nguyên nhân - kết quả.</li> <li data-xf-list-type="ul">Mục tiêu: Việc chuyển sang giai đoạn hai của AI trong y tế này nhằm mục đích hỗ trợ và cuối cùng là thay thế các LLM trong những tác vụ nhạy cảm để tránh các ảo giác nguy hiểm,.</li> </ul>Tóm lại, mặc dù AI mang lại tiềm năng to lớn, nhưng sự thiếu hụt dữ liệu chuyên sâu và xu hướng tạo ra thông tin giả định của LLM đòi hỏi sự giám sát chặt chẽ của con người và sự đổi mới về mặt công nghệ cốt lõi để đảm bảo an toàn cho bệnh nhân</blockquote>

Tên

Mã xác nhận