Ēvalds Urtāns: “Svarīgi apzināties, ka medicīnas iestādes glabā pie sevis vērtīgu mantu – datus.”
Mākslīgais intelekts. Jēdziens, kas beidzamo divu trīs gadu laikā kļuvis par biežāk lietoto gan tīmekļa diskusijās, gan sabiedrībā, gan plašsaziņas līdzekļos. Kas īsti ir mākslīgais intelekts – drauds, palīgs vai brīnumlīdzeklis? Vai mākslīgais intelekts galu galā neaizstās cilvēku un, gluži kā kinoklasikas darbā “Matrix”, nepaverdzinās cilvēku? Tēma, nenoliedzami, ir ļoti plaša un diskusijietilpīga, taču interesanta. Tāpēc “GASTRO Ziņas” intervē cilvēku, kas no šīs jomas saprot daudz. Iepazīstieties: Ēvalds Urtāns, mākslīgā intelekta eksperts, RTU pētnieks, projekta asya.ai dibinātājs. Mūsu sarunas galvenā tēma, protams, ir tas, kā mākslīgais intelekts (MI) ietekmēs medicīnu un darbu ar pacientiem, bet nekādi nevarējām noturēties, neuzdodot jautājumu:
Vai, Jūsuprāt, MI ir bīstams gan konkrētam cilvēkam, gan cilvēcei kā kopumam?
Ekspertu aptaujas un dati ik gadu rāda, ka pieaug profesiju skaits, kuras var aizvietot ar MI. Pirms GenAI tika uzskatīts, ka, ja tā var teikt, “drošākās profesijas” ir mākslinieki, mūziķi, terapeiti, ārsti, advokāti un citi intelektuālā darba veicēji. Bet jau dažus gadus pēc GenAI izveidošanas tieši šīs profesijas ir augšgalā starp tām, kuras var aizvietot ar MI. Šobrīd MI retos gadījumos var pilnībā tiešā veidā aizvietot profesionāli, tādēļ ievērojami samazinās šo profesionāļu nepieciešamais skaits. Jo ar MI palīdzību viens darbinieks daudzās jomās var darīt 2–3 cilvēku darbu. Lai nepaliktu aiz svītras starp tiem, kurus aizvieto MI, nepieciešams nepārtraukti mācīties un apgūt, kā lietot MI efektīvāk.
Skatoties uz globāli eksistenciāliem draudiem, kurus varētu izraisīt MI, situācija ir vēl neskaidrāka nekā ar profesijām. Jo teorētiski varētu izveidot MI, kas pats mācās, izmanto pieejamos rīkus un sasniedz tam doto mērķi ar jebkādiem līdzekļiem. Piemēram, kādam iedodot mērķi tikt vaļā no mēstulēm (spam), tas varētu “izdomāt”, ka efektīvākais veids būtu iznīcināt cilvēkus, lai tie vairs tādas vēstules nerakstītu. Realitātē, pat ar lielo valodas modeļu klātbūtni, esam vēl tālu no šāda scenārija, un no Skynet Terminatora, kas pārņem visu cilvēci, nevajadzētu baidīties.
Parasti mēs (vienkāršie cilvēki), runājot par MI, sākotnēji uztveram MI kā instrumentu vai nu izziņai (tādu kā uzlabotu “Google” meklētāju), vai kaut kā “mākslīga” radīšanai no nekā (piemēram, studenta “mākslīgu” kursa darbu vai plašāku datu apstrādi īsā laikā). Kā Jūs raksturotu MI? Kas tas ir?
Mākslīgais intelekts ir ievērojami plašāks par ChatGPT un Lielajiem Valodu Modeļiem (LLM). Nupat mākslīgā intelekta pētījumi pirmo reizi vēsturē ir saņēmuši divas Nobela prēmijas – fizikā un ķīmijā. Nobela prēmija fizikā tika piešķirta par AlphaFold risinājumu, kas ļauj prognozēt ar augstu precizitāti proteīnu struktūras vienas minūtes laikā, savukārt iepriekš šāda struktūras noteikšana maksāja 100 000 eiro un aizņēma 6 mēnešus, izmantojot dārgu aparatūru. Tāpat mākslīgais intelekts nodrošina Apple FaceID, runas atpazīšanu, mašīnas numuru atpazīšanu stāvvietās un neskaitāmus citus pielietojumus, kas mums jau ir pieejami ikdienā.
Runājot par ChatGPT, ir ļoti svarīgi to neizmantot kā meklētāju, izņemot, ja lietotājs māk pareizi ieslēgt meklēšanas funkcijas maksas versijā. Pretējā gadījumā jūs iegūsiet halucinācijas un nepatiesas atsauces. Pats ikdienā pēdējā gada laikā “Google” vietā diendienā izmantoju perplexity.ai, kas man ievērojami atvieglo meklēšanas procesu. ChatGPT ir lielisks rīks satura sakārtošanai un radīšanai, tikai nepieciešams apgūt, kā to pareizi lietot, un, lai to izdarītu, iesaku sekot manam YouTube kanālam “AI Ranch”, kur es stāstu, kā šos rīkus izmantot.
Sociālajos tīklos, dažādos citos medijos aizvien biežāk parādās ar MI palīdzību tapuši vai “uzlaboti” attēli, video, teksti. Piemēram, žurnāls “National Geographic” publicēja apskatu par sociālajos medijos “izķerto” viltojumu tapšanu – publikācijā bija publicētas ar MI palīdzību tapušās “fotogrāfiju” sērijas par skaistākajām pasaules pilsētām, bīstamākajiem tiltiem, skaistākajām kalnu upēm, ūdenskritumiem u.t.t. Ar atsauci tieši uz “National Goegraphic”. Bilžu “autors” bija MI, bet ar NG tām nebija nekāda sakara, jo tādu vietu pasaulē vienkārši nav. Kā ierindas cilvēkam atšķirt īsto no neīstā un MI radītā? Vai tas vispār iespējams, un cik tas ir bīstami?
Kvalitatīvus dziļviltojumus ne cilvēks, ne MI nevar atpazīt. Izņemot gadījumus, kad tiek prasīta ļoti augsta attēla vai video izšķirtspēja. Tad arī ģeneratīvajam modelim ir jābūt ļoti lielam, un tas dārgi maksās. Dziļviltojumi un arī ChatGPT ģenerētais saturs būs un jau ir visapkārt mums, un to var atšķirt tikai ar kritisko domāšanu, faktu un avotu pārbaudi. Šīs spējas ir vēlams attīstīt katram pašam, nevis uzticēt tās “faktu pārbaudītājiem”, kuriem nereti arī ir savas intereses, piemēram, pārbaudīt tikai viena veida saturu, bet nepievērst uzmanību citam. Līdzīgi kā mēs neuzticamies dzeltenajai presei un visam, kas tajā rakstīts, tāpat mēs vairs nevaram uzticēties video, audio un attēlu saturam, kas ir pieejams mūsu ikdienā. Lai izvairītos no krāpniekiem, kas uzdodas par pazīstamiem cilvēkiem, izmantojot balss vai sejas pārveidi video zvanos, varat izdomāt paroli, kas ir zināma tikai jums un kuru varat izmantot vajadzības gadījumā.
Medicīna laikam ir viena no tām nozarēm, kurā MI ienācis visstraujāk. Liela apjoma pacientu datu apstrāde, instrumentu un operāciju vadība, bilžu un slimības datu analīze u.t.t. Tāpēc ir tikai loģisks jautājums: vai MI beigu beigās neaizstās ārstu?
Šobrīd pēc Eiropas regulējuma izmaiņām visām medicīnas iekārtām un programmatūrām ir jāveic jauna sertifikācija, un rindas jau ir izveidojušās pat vairāku gadu garumā; rezultātā jaunākie MI risinājumi vēl tik drīz neparādīsies medicīnas jomā. Runājot tieši par medicīnas risinājumiem, svarīgi apzināties, ka medicīnas iestādes glabā pie sevis vērtīgu mantu – datus. Kad pie jums atnāk risinājumu piegādātājs, jūs varat iegūt labāku cenu vai pat risinājumu par brīvu, kā arī uzlabot kvalitāti, ja ļaujat piegādātājam anonimizēti izmantot datus. Neatdodiet lielu apjomu datu testa perioda laikā. Esmu dzirdējis, ka MI uzņēmumi prasa vairāku desmitu tūkstošu paraugu, lai “pārbaudītu” risinājuma darbību, bet parasti vajadzētu pietikt ar pāris simtiem paraugu.
Kur MI pielietošana tā pašreizējā tehnoloģiskajā attīstībā var visvairāk noderēt medicīnas jomā?
Kopumā medicīnā kā regulētā industrijā ir ļoti grūti ieviest MI risinājumus, taču visos aspektos, kas nav tieši saistīti ar pacienta ārstēšanu, būtu vēlams izmantot MI. Piemēram, DRG klasifikatoru automātiskai iegūšanai no epikrīzēm, automātiskai transkripcijai vai kontaktcentru (e-pastu, telefonu u.t.t.) un pierakstu automatizācijai.
Viens no svarīgākajiem jautājumiem, kur šķēpi saistībā ar MI izmantošanu tiek lauzti visvairāk, ir datu drošība. Vistiešākajā mērā tas attiecas arī uz medicīnu – pacientu datu drošība vienmēr ir bijis ļoti sensitīvs temats, bet tagad – līdz ar plašu MI iesaisti datu apstrādē – jo īpaši. Vai un kādā veidā var risināt konkrēta pacienta X datu drošību, ja viņa, piemēram, analīžu rezultāti ir nonākuši kopējā datu plūsmā? Vai ir kādas nianses, kas tagad vai turpmāk jāņem vērā šajā ziņā?
Lai nodrošinātu GDPR atbilstošu datu drošību, iestādēm ir nepieciešams datu drošības speciālists, kurš sakārto juridisko pusi ar lielu daudzumu dokumentu, kā arī ir nepieciešams nodrošināt to, ka MI risinājumi strādā lokāli, nevis mākonī, kur nav iespējams kontrolēt datu apstrādes plūsmas. Mūsdienās virkne MI risinājumu jau ir pieejami lokāli, ieskaitot Lielos Valodu Modeļus. Alternatīva ir uzticēties “Microsoft” un izveidot privātās “GPT Azure” instances, bet šajā gadījumā neviens nevarēs pieslēgties šīm instancēm un pārbaudīt, kas patiesībā notiek.
Kā vienu no lielākajiem MI plusiem medicīnā parasti min medicīnas “personalizāciju”, respektīvi, analizējot ar MI palīdzību konkrēta pacienta simptomus vai izmeklējumu rezultātus, ir iespējams maksimāli precīzi noteikt ārstēšanas, terapijas vai profilakses pasākumus. Vai šis viedoklis ir pamatots?
Medicīnas personalizācija ir iespējama tikai pateicoties MI, jo bez tā apstrādāt lielu datu apjomu un sniegt rekomendācijas katram pacientam personīgi nebūtu iespējams. Šobrīd šo darbu veic cilvēka intelekts, bet tehnoloģiski nav šķēršļu, lai to varētu veikt arī MI. Jau tagad lielākās ārstniecības iestādes pasaulē lieto MI balstītus diagnostikas rīkus, kas balstās uz simptomiem. Tāpat jau tirgū eksistē virkne MI sistēmu, kuras izmanto cilvēka genoma datus, lai sniegtu precīzākas un personīgas terapijas un profilakses pasākumus pie visdažādākajām slimībām. Šādas sistēmas nebūtu iespējams izveidot bez MI.
Kāda, Jūsuprāt, ir MI ienākšanas medicīnā “nākotnes vīzija”. Vai var tā futūristiski prognozēt, kā mēs izmantosim MI tuvākā vai tālākā nākotnē?
Pašlaik pasaulē vidēji 10% cilvēku ir uzņēmēji, MI ļaus ievērojami lielākam skaitam cilvēku kļūt par uzņēmējiem, iespējams pat 30–50%, un tādējādi parādīsies ievērojami vairāk jaunu inovāciju un produktu. Cilvēkiem nāksies mainīt profesijas, bet cilvēku pamatvajadzības nemainīsies, līdz ar to daudzās jomās saglabāsies “cilvēka pieskāriens”, taču šis pieskāriens ar MI palīdzību būs 10 reizes produktīvāks un radošāks.
Vai šai nākotnei ir arī kādi riski?
MI var izmantot arī, lai kontrolētu cilvēku, un tas jau zināmā mērā ir noticis caur sociālajos tīkliem, kur nopludinātie materiāli liecina, ka platformas ar MI palīdzību atpazīst saturu, kuru viņi nevēlas rādīt cilvēkiem, un to automātiski slēpj vai vēl trakāks scenārijs būtu rādīt “nevēlamo” saturu primāri tiem lietotājiem, kuri agresīvi komentē un liek domāt, ka tu vienīgais tā domā. Daudz nevajag, lai iztēlotos, ka ar šādiem rīkiem valdības vai lielas korporācijas var kontrolēt cilvēku domāšanu globālā līmenī. Tas varētu būt viens no riskiem, kas saistīts ar MI.
Jūs esat radījis projektu asya.ai. Kas šis ir par projektu?
Uzņēmums asya.ai ir kā neliels OpenAI. Mēs gadiem komercializējam savus zinātniskos darbus. Šobrīd mums ir produkts, kas nodrošina mākslīgā intelekta (MI) kontaktcentra risinājumu, sākot no automātiskas zvanu analīzes, robotzvaniem un beidzot ar e-pastu, čatu un dokumentu automatizācijām. Jau strādājam ar lieliem uzņēmumiem, bet arī meklējam iespējas sadarboties ar medicīnas iestādēm, kur saredzam lielu potenciālu. Piemēram, MI roboti var noskaidrot, vai pacients ieradīsies uz vizīti, un automātiski pārvietot vizītes laiku. Tāpat tie var pēc vizītes automātiski noskaidrot atgriezenisko saiti un atgādināt par nākamo vizīti.
Noslēgumā tradicionālais “GASTRO Ziņu” interviju jautājums: Jūsu novēlējums GASTRO CENTRAM un mūsu mediķiem!
Daudzi uzņēmumi ignorē vai baidās no mākslīgā intelekta. Nebaidieties, mācieties un izmantojiet šo tehnoloģiju!
