揭示大型语言模型中数据污染的风险探讨LLM数据偏见的检测和减轻策略
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简介 在一个正在经历技术革命的世界中，人工智能和医疗保健的融合正在重新塑造医学诊断和治疗的格局。在这一转变背后默默支持的是大型语言模型（LLMs）在医疗、健康领域和主要的文本分析中的应用。本文深入探讨了LLMs在基于文本的医疗应用领域的作用，并探索了这些强大的人工智能模型如何革新医疗保健行业。 图片来源-约翰·斯诺实验室 学习目标 了解大型语言模型（LLMs）在医学文本分析中的作用。 认识现代医疗保健中医学影像的重要性。 了解医学影像在医疗保健中所面临的挑战。 理解LLMs在自动化医学文本分析和诊断中的辅助作用。 欣赏LLMs在分诊关键医疗案例中的效率。 探索LLMs如何根据患者病史贡献个性化治疗计划。 理解LLMs在协助放射科医师中发挥的协同作用。 发现LLMs在医学生和医疗从业人员教育中的作用。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 医学影像和医疗保健的未见世界 在我们深入了解LLMs的世界之前，让我们先停下来欣赏医学影像的存在。它是现代医学中的支柱，帮助可视化和检测疾病，并监测许多治疗进展。尤其是放射学在X射线、核磁共振、CT扫描等医学影像方面依赖重大。 然而，这些医学影像的宝库也带来了一个挑战：庞大的数量。医院和医疗机构每天使用大量的医学影像。人工分析和解读这一泛滥的数据是困难、耗时且容易出错的。 图片来源-一步到位诊断 除了在分析医学影像方面发挥关键作用外，大型语言模型在理解和处理基于文本的医学信息方面也表现优秀。它们有助于理解复杂的医学术语，甚至帮助解释笔记和报告。LLMs提供更高效、更准确的医学文本分析，提升医疗专业人员和医学分析的整体能力。 有了这样的认识，让我们进一步探索LLMs在医学影像和文本分析中如何革新医疗保健行业。 LLMs在医学文本分析中的应用 在了解大型语言模型在医疗保健领域中扮演的多面角色之前，让我们简要看一下它们在医学文本分析领域的主要应用： 疾病诊断和预后：LLMs可以搜索大量的医学文本数据库，协助医疗保健提供者诊断各种疾病。它们不仅可以帮助初步诊断，还可以根据足够的上下文信息对疾病的进展和预后进行有根据的猜测。 临床记录和电子健康记录：处理广泛的临床文件可能对医疗专业人员来说是耗时的。LLMs提供了一种更高效的方法来转录、总结和分析电子健康记录（EHR），使医疗保健提供者能够更专注于患者护理。 药物发现和重用：通过挖掘大量的生物医学文献，LLMs可以找到潜在的药物候选，并提出现有药物的替代用途，加速了药理学中的发现和重用过程。 生物医学文献分析：不断增长的医学文献库可能令人不知所措。LLMs可以筛选出大量的科学论文，识别关键发现，并提供简洁的摘要，帮助更快地吸收新知识。…
Leave a Comment介绍 在当今世界中，生成式人工智能推动了创造力的边界，使机器能够创作出类似人类的内容。然而，在这种创新中存在一个挑战——AI生成的输出中存在偏见。本文深入探讨了“生成式人工智能中的偏见缓解”。我们将探讨各种偏见，从文化到性别，了解它们可能产生的现实影响。我们的旅程包括检测和缓解偏见的高级策略，如对抗训练和多样化训练数据。加入我们，揭开生成式人工智能中偏见缓解的复杂性，发现我们如何创建更加公平可靠的人工智能系统。 来源：Lexis 学习目标 理解生成式人工智能中的偏见：我们将探讨偏见在人工智能中的含义，以及为什么它在生成式人工智能中是一个真正的关注点，通过实际例子来说明其影响。 伦理和实际影响：深入研究人工智能偏见的伦理和现实后果，从不平等的医疗保健到对人工智能系统的信任问题。 生成式人工智能中的偏见类型：了解不同形式的偏见，如选择偏见和群体思维偏见，以及它们在人工智能生成内容中的表现方式。 偏见缓解技术：发现对抗训练和数据增强等先进方法，以应对生成式人工智能中的偏见。 案例研究：探索IBM的Project Debater和Google的BERT模型等实际案例，了解偏见缓解技术的有效应用。 挑战和未来方向：了解偏见缓解中的持续挑战，从不断变化的偏见形式到伦理困境，以及解决这些问题的未来方向。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 理解生成式人工智能中的偏见 偏见，一个我们都熟悉的术语，在生成式人工智能中展现出新的维度。在本质上，人工智能中的偏见指的是AI模型生成的内容中可能出现的不公平或偏斜的观点。 本文将剖析这个概念，探讨它在生成式人工智能中的表现方式以及为什么它是一个如此重要的关注点。我们将避免使用术语，深入研究实际例子，以了解偏见对人工智能生成内容的影响。 代码片段理解生成式人工智能中的偏见 这是一个基本的代码片段，可以帮助理解生成式人工智能中的偏见： # 用于说明生成式人工智能中偏见的示例代码 import random # 定义一个求职者数据集 applicants =…
Leave a Comment最近的一项研究揭示了关于人工智能（AI）的一个令人不安的真相：用于检测论文、求职申请和其他形式工作的算法可能会无意中对非母语英语人士进行歧视。这种偏见的影响广泛，影响到学生、学者和求职者。由斯坦福大学生物医学数据科学助理教授詹姆斯·邹领导的这项研究揭示了AI文本检测器造成的令人震惊的差距。随着像ChatGPT这样的生成式AI程序的崛起，审查这些检测系统的准确性和公平性变得至关重要。 还阅读：No More Cheating! Sapia.ai实时捕捉AI生成的答案！ AI文本检测器的意外后果 在学术诚信至关重要的时代，许多教育工作者认为AI检测是对抗现代作弊形式的重要工具。然而，该研究警告称，这些检测系统经常宣传的99%准确率是误导性的。研究人员敦促对AI检测器进行更仔细的检查，以防止对非母语英语人士的无意识歧视。 还阅读：Massive Stack Exchange Network因AI生成内容标记而罢工 测试揭示对非母语英语人士的歧视 为了评估流行的AI文本检测器的性能，邹和他的团队进行了一项严格的实验。他们提交了由非母语人士撰写的91篇英语作文，供七个知名的GPT检测器评估。结果令人震惊。超过一半的为托福（TOEFL）设计的作文被错误地标记为AI生成的。一个程序竟然将98%的作文分类为机器生成的。与之形成鲜明对比的是，当美国的母语英语八年级学生撰写的作文接受相同评估时，检测器正确地将超过90%的作文识别为人类撰写。 欺骗性的宣称：99%准确性的神话 研究中观察到的歧视结果源于AI检测器如何评估人类和AI生成文本之间的区别。这些程序依赖一种称为“文本困惑度”的指标，来衡量语言模型在预测句子中下一个单词时变得多么惊讶或困惑。然而，这种方法会对非母语人士产生偏见，因为他们通常使用更简单的词汇选择和熟悉的模式。像ChatGPT这样的大型语言模型，被训练成产生低困惑度的文本，无意中增加了将非母语英语人士错误地识别为AI生成的风险。 还阅读：AI-Detector将美国宪法标记为AI生成的 改写叙述：一个矛盾的解决方案 鉴于AI检测器的固有偏见，研究人员决定进一步测试ChatGPT的能力。他们要求该程序重写托福作文，运用更复杂的语言。令人惊讶的是，当这些修改后的作文接受AI检测器评估时，它们都被正确标记为人类撰写。这个矛盾的发现表明，非母语作者可能更广泛地使用生成式AI来规避检测。 还阅读：好莱坞作家罢工反对AI工具，称其为“剽窃机器” 对非母语作者的深远影响 该研究的作者强调了AI检测器对非母语作者造成的严重后果。大学和工作申请可能会被错误地标记为AI生成的，从而在在线上边缘化非母语讲者。像谷歌这样降低AI生成内容排名的搜索引擎进一步加剧了这个问题。在教育领域，GPT检测器应用最广泛，非母语学生面临更大的被错误指控作弊的风险。这对他们的学术生涯和心理健康是有害的。 还阅读：欧盟呼吁采取措施识别深度伪造和AI内容 超越AI：培养道德生成式AI的使用 塞浦路斯开放大学算法透明度研究中心的贾娜·奥特巴赫建议采取不同的方法来应对AI的潜在陷阱。她主张不仅仅依靠AI来应对与AI相关的问题，而是倡导一种培养道德和创造性利用生成式AI的学术文化。奥特巴赫强调，随着ChatGPT在基于公共数据的学习和适应，它最终可能会超过任何检测系统。 还阅读：OpenAI引入超级对齐：为安全和对齐的AI铺平道路…
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