Rola danych w diagnostyce medycznej
W szpitalach wyniki badań krwi są zbierane i porównywane z danymi innych pacjentów oraz populacji. Pozwala to lekarzom porównać wyniki pacjenta z danymi innych osób, co ułatwia przewidywanie, zarządzanie i rozwijanie nowych metod leczenia. Przez wieki naukowcy gromadzili dane, analizowali wzorce i tworzyli modele rozwiązujące problemy. Obecnie sztuczna inteligencja (AI), a szczególnie uczenie maszynowe, może robić to szybciej i dokładniej.
Potrzeba dużych zbiorów danych
Jednakże, aby skutecznie trenować modele AI, potrzebna jest ogromna ilość danych, w tym danych syntetycznych. Są to dane tworzone przez AI, które naśladują wzorce istniejących danych. Choć dane syntetyczne mogą być użyteczne, generowanie ich niesie ze sobą ryzyko tworzenia wyników nieprawdziwych lub niemożliwych, zwanych halucynacjami. Mogą one być niebezpieczne, zwłaszcza gdy dotyczą wrażliwych obszarów, takich jak opieka zdrowotna.
Charakterystyka danych syntetycznych
Dane syntetyczne powstają w oparciu o statystyczne rozkłady danych rzeczywistych, co pozwala na tworzenie nowych, podobnych danych, ale z zachowaniem prywatności. Mogą one być wykorzystywane do uzupełniania rzeczywistych zbiorów danych, na przykład w celu zrównoważenia proporcji demograficznych. Niemniej jednak, nie zawsze oddają one w pełni rzeczywistość, co może prowadzić do pominięcia tzw. przypadków brzegowych, czyli mniej powszechnych przypadków.
Przypadki brzegowe i ich znaczenie
Problem przypadków brzegowych w danych syntetycznych jest istotny, ponieważ istnieje ryzyko ich pominięcia. W badaniach nad syntetycznymi danymi opartymi na amerykańskim spisie ludności z 1990 roku zauważono, że niektóre grupy etniczne były niedostatecznie reprezentowane. Udało się to skorygować, ale wymagało to starannego kuratorstwa danych.
Halucynacje intersekcjonalne w danych AI
Innym problemem są tzw. halucynacje intersekcjonalne, czyli przypadki, gdzie AI tworzy dane niemożliwe lub nieprawdopodobne. Przykładem może być „żonaty/singiel”, co jest oczywistą sprzecznością. Takie błędy pokazują, że dane syntetyczne wymagają starannego nadzoru, zwłaszcza gdy są wykorzystywane do badań nad skomplikowanymi zależnościami, takimi jak wiek-dochody-płeć.
Znaczenie oznaczania danych syntetycznych
Istnieje obawa, że zbytnie poleganie na danych syntetycznych może prowadzić do błędnych wniosków, zwłaszcza gdy są one używane bez odpowiedniego oznaczenia i bez znajomości ich ograniczeń. Należy opracować system oznaczania takich danych, aby było jasne, co jest rzeczywiste, a co syntetyczne.
Znaczenie wyjaśnialności w AI
AI staje się coraz bardziej złożona i nieprzejrzysta, co budzi pytania o zaufanie i odpowiedzialność. Dlatego w projektowaniu systemów AI ważne jest uwzględnienie elementów wyjaśnialnych, aby użytkownicy rozumieli, na jakiej podstawie AI podejmuje decyzje. To pozwala na lepszą kontrolę i zapobiega sytuacjom, w których AI działa jak niekwestionowany autorytet.
