Der Wettlauf um die sinnvolle Implementierung von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) war noch nie so heftig. Insbesondere die generative KI hat kürzlich die Welt im Sturm erobert und einen ganzen Bereich von Anwendungen, Technologien und potenziellem Wert geschaffen.
JP Morgan Insights hat kürzlich einen Artikel mit dem Titel „Is Generative AI a Game Changer?“ und erklärte, dass „Generative AI – eine Kategorie von Algorithmen für künstliche Intelligenz, die neue Inhalte auf der Grundlage vorhandener Daten generieren kann – als nächster gefeiert wurde Frontier für verschiedene Branchen, von Technologie bis Banken und Medien.“ Gokul Hariharan, Co-Head of Asia Pacific Technology, Media and Telecom Research bei JP Morgan, bekräftigte weiter, dass „generative KI grundsätzlich den Geld- und Zeitaufwand für die Erstellung von Inhalten reduziert – über Text, Code, Audio, Bilder, Video und Kombinationen davon hinweg ”—den Weg für disruptive Innovationen ebnen.
Unbestreitbar wollen Technologieunternehmen an der Spitze dieser Innovation stehen.
Früher Letzte Woche kündigte Google seinen mit Spannung erwarteten nächsten Schritt in Bezug auf die generative KI an. In Googles offiziellem Blog, The Keyword, stellten Sissie Hsiao, Vice President of Product, und Eli Collins, Vice President of Research, den offenen Zugang zu Bard, einem Experiment, vor Dadurch können Benutzer direkt mit der generativen KI-Plattform von Google interagieren und entsprechendes Feedback teilen.
Die Autoren erklärten: „Heute öffnen wir den Zugang zu Bard, einem frühen Experiment, das es ermöglicht Sie arbeiten mit generativer KI zusammen Sie können Bard verwenden, um Ihre Produktivität zu steigern, Ihre Ideen zu beschleunigen und Ihre Neugier zu wecken. Sie könnten Bard bitten, Ihnen Tipps zu geben, um Ihr Ziel zu erreichen, dieses Jahr mehr Bücher zu lesen, die Quantenphysik in einfachen Worten zu erklären oder Ihre Kreativität anzuregen, indem Sie einen Blogbeitrag skizzieren. Wir haben beim Testen von Bard bisher viel gelernt, und der nächste entscheidende Schritt zur Verbesserung besteht darin, Feedback von mehr Menschen zu erhalten.“
Alphabet-CEO Sundar Pichai spricht in Mountain View, Kalifornien. (Foto von Justin Sullivan/Getty … [+] Bilder)
Getty ImagesDer Artikel erläutert auch das Konzept hinter einem großen Sprachmodell (LLM), der Technologie, die das System antreibt: „Bard wird von einem großen Forschungsunternehmen angetrieben Language Model (LLM), insbesondere eine leichtgewichtige und optimierte Version von LaMDA, und wird im Laufe der Zeit mit neueren, leistungsfähigeren Modellen aktualisiert. Es basiert auf dem Verständnis von Google für qualitativ hochwertige Informationen. Sie können sich ein LLM als Vorhersage-Engine vorstellen. Wenn es eine Eingabeaufforderung erhält, generiert es eine Antwort, indem es ein Wort nach dem anderen aus Wörtern auswählt, die wahrscheinlich als nächstes kommen werden. Jedes Mal die wahrscheinlichste Wahl zu treffen, würde nicht zu sehr kreativen Antworten führen, also ist eine gewisse Flexibilität einkalkuliert. Wir sehen weiterhin, dass LLMs umso besser vorhersagen können, welche Antworten hilfreich sein könnten, je mehr Leute sie verwenden.“
LaMDA, kurz für „Language Model for Dialogue Applications“, ist Googles Durchbruch beim Aufbau eines adaptiven Konversationssprachmodells, das auf fortgeschrittenem Dialog und den Nuancen der menschlichen Sprache trainiert ist. Jetzt setzt Google eine Iteration dieses Durchbruchs mit Bard ein, um die Technologie hoffentlich zu etwas zu formen, das nützlich sein und Wert für die Benutzer schaffen kann.
Ohne Zweifel hat diese Technologie unglaubliche potenzielle Auswirkungen auf das Gesundheitswesen. Die naheliegendste Anwendung besteht darin, dass Patienten mit entsprechend trainierten und getesteten Modellen medizinische Ratschläge und Empfehlungen vom System einholen können, insbesondere wenn die Konversationsschnittstelle robust ist. Dies muss natürlich mit Vorsicht angegangen werden, da die Modelle nur so gut sind wie die Daten, mit denen sie trainiert werden, und selbst dann Fehler machen können.
Die Autoren von Der Artikel erklärt: „Während LLMs eine aufregende Technologie sind, sind sie nicht ohne Fehler. Da sie beispielsweise aus einer Vielzahl von Informationen lernen, die Vorurteile und Stereotypen aus der realen Welt widerspiegeln, tauchen diese manchmal in ihren Ergebnissen auf. Und sie können ungenaue, irreführende oder falsche Informationen liefern, während sie diese selbstbewusst präsentieren. Als er zum Beispiel gebeten wurde, ein paar Vorschläge für einfache Zimmerpflanzen zu machen, präsentierte Bard überzeugend Ideen … aber er machte einige Dinge falsch, wie den wissenschaftlichen Namen für die ZZ-Pflanze.“ Sie fahren mit dem Beispiel fort, wie das System einen falschen wissenschaftlichen Namen für die Zamioculcas Zamiifolia-Pflanze vorschlug.
Bei richtiger Ausführung gibt es jedoch so viel Potenzial in Bezug auf die Aktivierung medizinisch fundierte Konversation, vielleicht sogar als Hilfestellung für Ärzte und Fachärzte bei der Erstellung von Diagnoseplänen oder der Überbrückungsversorgung ihrer Patienten.
In größerem Maßstab die Fähigkeit, intuitive Modelle wie z da diese eine großartige Gelegenheit bieten, belastbare Erkenntnisse aus Daten abzuleiten. Das Gesundheitswesen ist eine Billionen-Dollar-Industrie, in der jährlich Terabytes an Daten produziert werden. Die Überlagerung fortschrittlicher Modelle für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen mit diesen Daten kann erhebliche Möglichkeiten bieten, diese Informationen besser zu verstehen und für das Allgemeinwohl zu nutzen.
Sicherlich gibt es viele ethische und sicherheitstechnische Herausforderungen Betrachten Sie mit KI im Allgemeinen und speziell mit generativer KI. Bei Produkten wie diesen gibt es zahlreiche Risiken, die Technologieunternehmen lösen müssen, angefangen von der Produktion von Hassreden und Sprache, die missbraucht werden kann, bis hin zur Generierung irreführender Informationen, die im Gesundheitswesen besonders gefährlich sein können. Ohne Zweifel sollten Patienten medizinische Versorgung nur von ausgebildetem und lizenziertem medizinischem Fachpersonal in Anspruch nehmen.
Nichtsdestotrotz haben Google und andere Unternehmen, die solche fortschrittlichen Tools entwickeln, ein großes Potenzial, einige der schwierigsten Probleme der Welt zu lösen Probleme. Dementsprechend übernehmen sie auch eine erhebliche Verantwortung bei der Herstellung dieser Produkte auf sichere, ethische und verbraucherorientierte Weise. Bei richtiger Anwendung kann die Technologie jedoch möglicherweise die Gesundheitsfürsorge für kommende Generationen verändern.
Der Inhalt dieses Artikels ist nicht impliziert und sollte dies auch tun Sie dürfen in keiner Weise auf professionelle medizinische Beratung, Diagnose oder Behandlung vertrauen oder diese ersetzen und sind nicht als solche geschrieben oder beabsichtigt. Dieser Inhalt dient nur zu Informationszwecken. Konsultieren Sie einen ausgebildeten Arzt für medizinischen Rat.