一个风险分类学和反思工具,用于在公共卫生中采用大型语言模型
Jiawei Zhou1, Amy Z Chen1, Darshi Shah1
1Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, United States.
大型语言模型 (LLM) 对公共卫生构成风险. 本研究介绍了一种风险分类法,以帮助专业人士评估LLM的采用,并减轻各种健康环境中的潜在危害.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 人工智能的人工智能
- 卫生沟通健康沟通
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 提供了潜力,但对公共卫生信息传播提出了担忧.
- 现有的LLM风险评估框架对于高风险的公共卫生领域是不够的.
研究的目的:
- 探讨有关在公共卫生中采用LLM的担忧.
- 为评估在关键公共卫生领域的LLM使用制定风险分类法.
主要方法:
- 与公共卫生专业人员和有实践经验的个人进行了焦点小组.
- 检查了传染病预防,阿片类药物使用障碍和亲密伴侣暴力等方面的担忧.
主要成果:
- 开发了一个具有四个维度的风险分类:个人,以人为中心的护理,信息生态系统和技术问责制.
- 确定了特定的风险,并为从业者提供了反思问题.
结论:
- 在公共卫生领域采用LLM需要采取风险反射方法.
- 需要一个共同的词汇和反思工具,以共同评估风险和减轻危害.
- 强调了实践经验和领域专业知识在评估法学士申请中的重要性.
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