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AI 教父認(rèn)錯(cuò)!Geoffrey Hinton改口:當(dāng)年看走眼了,不該給放射科醫(yī)生判“死緩”

人工智能
對(duì)于AI研究者而言,這一案例或許揭示了一個(gè)重要啟示:在對(duì)其他行業(yè)的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),應(yīng)更為審慎,并充分理解其內(nèi)在的復(fù)雜性。這不僅關(guān)乎預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性本身,更體現(xiàn)了對(duì)相關(guān)領(lǐng)域從業(yè)者憑借其專業(yè)知識(shí)與責(zé)任感所從事工作的尊重。

最近,AI圈因?yàn)橐粋€(gè)“舊聞新提”變得有意思。主角是Geoffrey Hinton,AI教父級(jí)人物,圖靈獎(jiǎng)得主。據(jù)科技媒體《the-decoder》報(bào)道,他在接受《紐約時(shí)報(bào)》采訪時(shí),坦誠(chéng)自己當(dāng)年對(duì)AI取代放射科醫(yī)生的預(yù)測(cè),有點(diǎn)“過于樂觀”了。

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2016年,Hinton大神意氣風(fēng)發(fā),在一次演講中直接給放射科醫(yī)生的職業(yè)生涯判了“死緩”。他說“我們應(yīng)該停止培養(yǎng)放射科醫(yī)生了”,因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)看片子的能力將在五年內(nèi)超越人類。

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他甚至把這個(gè)職業(yè)比作卡通片里那只跑到懸崖邊才發(fā)現(xiàn)腳下沒路的歪心狼(Wile E. Coyote)。當(dāng)時(shí)臺(tái)下坐著的另一位AI巨頭,強(qiáng)化學(xué)習(xí)專家Richard Sutton,也表示贊同。

當(dāng)時(shí),感覺整個(gè)放射科的未來都烏云密布了。但結(jié)果呢,現(xiàn)實(shí)比預(yù)測(cè)還要精彩。

《紐約時(shí)報(bào)》報(bào)道說,像梅奧診所這樣的頂級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu),放射科醫(yī)生的數(shù)量不但沒減少,反而從2016年的大約260人增加到了現(xiàn)在的400多人,足足增長(zhǎng)了55%!

顯然,數(shù)據(jù)和當(dāng)時(shí)Hinton的預(yù)測(cè)背道而馳。

Hinton自己也出來解釋了,說他當(dāng)年,主要是太把注意力集中在圖像分析這塊了,有點(diǎn)低估了整個(gè)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的復(fù)雜性,也高估了AI發(fā)展的速度。他承認(rèn),大方向或許是對(duì)的,但AI并沒能“取代”放射科醫(yī)生,而是讓他們“工作效率大大提升,同時(shí)還提高了準(zhǔn)確性”。

其實(shí),AI現(xiàn)在更像個(gè)超級(jí)得力的“副手”。梅奧診所的放射科已經(jīng)用上了超過250個(gè)AI模型,有些是自己研發(fā)的,有些是外部采購(gòu)的。這些AI工具能干嘛?它們能飛快地分析醫(yī)學(xué)影像,幫你把可疑的地方標(biāo)記出來,還能輔助檢測(cè)像血栓、腫瘤這類病灶。比如以前醫(yī)生手動(dòng)測(cè)量腎臟體積,費(fèi)時(shí)費(fèi)力還容易有誤差,現(xiàn)在AI能快速精準(zhǔn)搞定。

梅奧診所放射科的頭兒,Matthew Callstrom醫(yī)生,就把AI形容成“第二雙眼睛”。它可以接管那些重復(fù)性的、耗時(shí)的工作,但真正需要臨床判斷、個(gè)體化診療方案的,還得靠經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生。AI輔助的工作流程,現(xiàn)在已經(jīng)是他們?nèi)粘at(yī)療實(shí)踐的一部分了。

就像開車用導(dǎo)航,導(dǎo)航能幫你規(guī)劃路線,提醒你別超速,但方向盤最終還是握在人類手里,遇到突發(fā)情況,還得靠人類自己的判斷和反應(yīng)。

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Hinton早期預(yù)測(cè)與實(shí)際情況的偏差,為業(yè)界提供了一個(gè)值得反思的案例。當(dāng)前,仍有一些觀點(diǎn),例如來自O(shè)penAI CEO Sam Altman等人的言論,認(rèn)為AI將迅速取代特定行業(yè)或職業(yè)。這類觀點(diǎn)有時(shí)可能簡(jiǎn)化了問題的復(fù)雜性,未能充分區(qū)分自動(dòng)化或輔助完成某些“任務(wù)”與完全取代整個(gè)“職業(yè)類別”之間的差異。Hinton在2016年的預(yù)測(cè),在某種程度上也是將放射學(xué)的工作主要?dú)w結(jié)為圖像分析這一任務(wù)。

即便技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模自動(dòng)化的可能性,文化因素、組織架構(gòu)以及法律法規(guī)等,也可能減緩AI全面取代人工的進(jìn)程。

對(duì)于AI研究者而言,這一案例或許揭示了一個(gè)重要啟示:在對(duì)其他行業(yè)的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),應(yīng)更為審慎,并充分理解其內(nèi)在的復(fù)雜性。這不僅關(guān)乎預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性本身,更體現(xiàn)了對(duì)相關(guān)領(lǐng)域從業(yè)者憑借其專業(yè)知識(shí)與責(zé)任感所從事工作的尊重。

如果醫(yī)療界在2016年采納了Hinton當(dāng)時(shí)的建議,大幅削減或停止培養(yǎng)放射科醫(yī)生,無疑會(huì)對(duì)當(dāng)前的病人護(hù)理造成嚴(yán)重影響。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 大數(shù)據(jù)文摘
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