生成AIのハルシネーションがもたらす医療現場の危機

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生成AIによる音声テキスト化が引き起こす「ハルシネーション」の危険性と医療現場への影響について解説。

要約するとこの記事では、生成AIによる音声テキスト化の問題点、特に「ハルシネーション」と呼ばれる現象について詳しく解説されています。

ハルシネーションとは、生成AIが事実ではない情報をあたかも事実であるかのように出力してしまう現象であり、特に医療現場での利用が進む中で深刻な影響を及ぼす可能性があるとされています。

例えば、米国の病院で導入された音声認識ツール「Whisper」は、診察中の音声データをテキスト化する際に、誤った情報を生成することがあり、その結果、医療従事者が誤った判断を下すリスクが高まります。

これに対して、企業側では様々な対策を講じていますが、完全な解決には至っていないのが現状です。

利用者は、生成AIの出力を鵜呑みにせず、必ず人間がチェックすることが求められていますが、それでも「まぁ気を付けていれば大丈夫」といった軽視する態度が見受けられます。

特に医療分野では、ハルシネーションによって人種差別的なコメントや暴力的な発言、さらには架空の治療法が提案される事例も報告されており、その影響は重大です。

この記事は、生成AIの便利さと同時に、注意が必要な側面を強調し、今後の技術開発における課題を浮き彫りにしています。

参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/8721c69fcd44f134a3a9dd92ead1cda67e16e78a

ネットのコメント

コメントでは、生成AIの信頼性やその影響について多くの意見が寄せられました。

特に医療現場では、AIによる誤情報が致命的な結果をもたらす可能性があり、慎重な取り扱いが求められるとの意見がありました。

あるコメントでは、AIの情報をそのまま信じることへの疑問が呈され、AIが提供する情報は必ずしも正確ではないことを強調していました。

また、AIの出力が時には不正確であったり、異なる意見が返ってくることがあるため、自分自身で情報を確認することが重要だと述べられていました。

さらに、AIの未熟さを指摘し、その情報を鵜呑みにすることが危険であるとの認識が広がっていました。

自衛策として複数のAIを併用することで、より正確な情報を得ようとする姿勢も見受けられました。

AIを補助的に使用することは有益であるが、全く知らない分野での依存は避けるべきだとの意見もありました。

全体として、AIの導入に際しては、医療現場においても慎重なアプローチが必要であるとの共通理解が得られていました。

ネットコメントを一部抜粋

  • GPT程度を真に受けてどうする
  • 自分は自衛のため重要な内容に関してはChatGPTとClaudeとGEMINIの3者を併用しています。

  • 自分が知っている分野で補助的に使うなら良いけど、全く知らない分野でAIに頼ると誤情報に気づけないから怖いね。

  • AIはまだまだ未熟
  • 薬を認可するのと同じくらいの手順を踏んでAIも導入される必要がありそうだなと思いました。

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