Про це повідомляє “Kreschatic” з посиланням на The Conversation
Медичні дослідження вимагають максимальної точності та чіткості у формулюваннях. Навіть невелике спрощення може викривити суть наукових висновків і вплинути на клінічні рішення. Проте дедалі частіше ці висновки узагальнюються, перетворюючи обережні припущення на впевнені твердження. Така трансформація небезпечна, особливо коли в гру вступає штучний інтелект, здатний поширювати помилки у глобальних масштабах.
Масове впровадження великих мовних моделей, як-от ChatGPT, DeepSeek та інших, призводить до того, що навіть ретельно сформульовані дані досліджень спрощуються до коротких, впевнених речень. Це створює ілюзію універсальної ефективності або безпечності певних методів лікування, хоча в оригіналі таких висновків не робилося. Проблема загострюється, коли фахівці починають покладатися на такі резюме під час прийняття рішень.
Узагальнення у наукових статтях
Аналіз понад 500 публікацій у провідних медичних журналах показав, що більше половини з них містили твердження, які не стосувалися безпосередньо досліджуваної вибірки. У 80% випадків ці узагальнення подавались у формі генеричних висловлювань — без вказання меж, умов або кількісних показників. Це підштовхує читача до висновків, які виходять за межі обґрунтованого.
Така тенденція має психологічне пояснення: люди прагнуть до простоти. Складні формулювання викликають втому та втрату інтересу, тож більш лаконічні вислови здаються привабливішими. Проте спрощення ціною точності у медицині може мати серйозні наслідки, адже воно формує хибні уявлення про ефективність лікування.
Як ШІ трансформує наукові висновки
Останні дослідження продемонстрували, що великі мовні моделі у 73% випадків трансформують обережні висновки досліджень у надто узагальнені твердження. Наприклад, фраза “лікування було ефективним у досліджуваній групі” перетворюється на “лікування є ефективним”. Такий зсув стирає контекст і створює небезпечне враження універсальності результату.
Особливо тривожною є тенденція нових моделей — зокрема, ChatGPT-4o і DeepSeek — генерувати ще більше узагальнень, ніж попередники. Це частково пов’язано з тим, що моделі навчаються на вже узагальнених текстах, а також орієнтуються на людські вподобання, де короткі й упевнені відповіді цінуються вище за точні й складні.
Ризики для клінічної практики
Понад 58% дослідників уже вказують на те, що ШІ перевершує людину в здатності стисло переказати науковий текст. Однак така оцінка не враховує ключовий аспект — точність. У контексті медичної практики неточне резюме може призвести до призначення лікування, що не підходить конкретному пацієнтові.
Коли мова йде про препарати, що тестувались на окремій групі осіб, перенесення результатів на широку популяцію без вказання обмежень є науковою помилкою. Але саме це відбувається, коли у процес включається ШІ, що не здатен усвідомити глибину відповідальності за передану інформацію.
Як стримати проблему узагальнення
Для зменшення шкоди необхідно змінити підходи як до наукового письма, так і до роботи зі штучним інтелектом. Редакції журналів мають посилити вимоги до формулювання висновків, а дослідники — уникати формування “генериків”, якщо дані не дозволяють цього зробити. При використанні ШІ слід надавати перевагу тим моделям, які демонструють вищу точність та менше спрощень.
Також важливо впроваджувати методики оцінювання ШІ ще до його практичного використання. Створення стандартів і маркерів, які б фіксували спотворення змісту під час генерації тексту, може стати основою для відповідального застосування інтелектуальних систем у медицині.
Текст дослідження доводить, що навіть при точному зборі даних спотворення може відбутися на етапі комунікації, тому контроль за якістю наукового викладу має бути не менш суворим, ніж контроль за методологією експерименту, оскільки від цього залежить, чи дійде істина до читача без спотворень.
Нагадаємо, раніше ми писали про новий прорив ШІ у фотоніці.
