公共衛生における大規模な言語モデル採用のためのリスク分類と反省ツール
Jiawei Zhou1, Amy Z Chen1, Darshi Shah1
1Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, United States.
大型言語モデル (LLM) は公衆衛生にリスクをもたらす. この研究は,専門家がLLMの採用を評価し,さまざまな健康環境における潜在的な害を軽減するのに役立つリスク分類を紹介しています.
科学分野:
- 公衆衛生は公衆衛生である.
- 人工知能 (AI) とは,人工知能 (AI) のことです.
- 健康に関するコミュニケーション
背景:
- 大型言語モデル (LLM) は潜在的可能性を秘めているが,公衆衛生情報の普及に関する懸念を提起している.
- LLMのための既存のリスク評価フレームワークは,高リスクの公衆衛生分野では不十分です.
研究 の 目的:
- 公衆衛生におけるLLMの採用に関する懸念を調査する.
- 重要な公衆衛生分野におけるLLMの使用を評価するためのリスク分類を開発する.
主な方法:
- 公共衛生の専門家や実生活経験のある個人とのフォーカスグループを実施しました.
- 感染症予防,オピオイド使用障害,親密なパートナーによる暴力に関する懸念を調査した.
主要な成果:
- 4つの次元でリスク分類を開発しました: 個別的,人間中心のケア,情報エコシステム,およびテクノロジーの説明責任.
- 特定リスクを特定し,医療従事者の反省を促す質問を提示した.
結論:
- 公共衛生におけるLLMの採用には,リスク・リフレクシブなアプローチが必要です.
- 共同のリスク評価と害の軽減のために,共有された語彙と反省ツールが必要です.
- LLMの申し込みの評価において,実体験とドメインの専門知識の重要性を強調しています.
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