应不应该为医疗领域的人工智能制定行为准则？

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生成式人工智能的兴起促使一位人工智能伦理学家提出了一个框架，以降低在医疗领域使用这项不断发展的技术的风险。与此同时，ChatGPT旗下OpenAI的首席执行官也敦促美国立法者开始监管人工智能，以保障人类的安全。

上图：生成人工智能的兴起，促使人们呼吁引入一个框架来规范其在医疗领域中的使用。

科幻作家艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）在1942年的短篇小说《Runaround》中提出了他的机器人三定律。他于1992年去世，远在目睹近年来生成式人工智能的兴起之前。

生成式人工智能包括ChatGPT或DALL-E等算法，它们可以使用训练过的数据来创建新内容，包括文本、图像、音频、视频和计算机代码。大型语言模型（LLMs）是生成式人工智能的关键组成部分，神经网络使用自监督或半监督学习，在大量未标记文本上进行训练。

目前，生成式人工智能的能力呈指数级增长。在医疗保健领域，它被用于通过从大量患者数据集中学习，来预测患者的结果，以令人难以置信的准确性诊断罕见疾病，并且在没有事先学习的情况下通过了美国医疗执照考试，达到了60%的成绩。

人工智能进入医疗保健领域并取代医生、护士和其他卫生专业人员的潜力，促使人工智能伦理学家斯蒂芬·哈勒（Stefan Harrer）提出了一个在医学中使用生成式人工智能的框架。

哈勒是数字健康合作研究中心（DHCRC）的首席创新官，也是健康人工智能联盟（CHAI）的成员。他说，使用生成式人工智能的问题在于，它能够生成令人信服的虚假、不恰当或危险的内容。

斯蒂芬·哈勒表示：“高效的知识检索的本质，是提出正确的问题，而批判性思维的艺术，取决于一个人通过评估世界模型的有效性来探索答案的能力。LLMs是无法完成这些任务的。”

哈勒认为，生成式人工智能有可能改变医疗保健领域，但目前还没有实现。为此，他建议引入一个基于道德的监管框架，其中包含10项原则，他说，这些原则可以减轻医疗保健领域生成式人工智能所带来的风险：

1. 将人工智能设计成一种辅助工具，可以增强人类决策者的能力，但不能取代他们。
2. 设计人工智能，以产生关于性能、使用和影响的指标，解释何时以及如何使用人工智能来辅助决策，并扫描潜在的偏见。
3. 设计基于并将坚持目标用户群体的价值体系的人工智能。
4. 从概念或开发工作开始就宣布人工智能的目的和用途。
5. 公开用于训练人工智能的所有数据源。
6. 设计人工智能以清晰、透明地标记人工智能生成的内容。
7. 定期根据数据隐私、安全和性能标准审核人工智能。
8. 记录和共享审计结果，教育用户了解关于人工智能的能力、局限性和风险，并通过重新培训和更新算法来提高人工智能的性能。
9. 在雇用人力开发人员时，确保公平工作和安全工作标准得到应用。
10. 建立一个法律先例，明确定义何时可以将数据用于人工智能培训，并建立版权、责任和问责框架，管理培训数据、人工智能生成的内容，以及使用这些数据做出的人类决策的影响。

有趣的是，斯蒂芬·哈勒的框架与ChatGPT的Open AI首席执行官萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）的呼吁不谋而合，他呼吁美国立法者引入政府监管，以防止人工智能对人类构成的潜在风险。在埃隆·马斯克的支持下，萨姆·阿尔特曼于2015年共同创立了OpenAI，他建议政府在发布更强大的人工智能模型之前，引入许可和测试要求。

在欧洲，人工智能法案将于下个月在欧洲议会进行投票。如果通过，这项立法可能会禁止生物识别监控、情绪识别和一些用于警务的人工智能系统。

斯蒂芬·哈勒的这个相当笼统的框架，可以应用于许多存在人工智能取代人类风险的工作场所。它似乎出现在人们（甚至是那些负责创造这项技术的人）都要求人工智能世界暂停的时候。

医疗行业是否比其他就业行业面临更大的风险呢？这样的框架有益吗？更重要的是，考虑到人工智能的发展速度，它真的会降低风险吗？也许，只有时间才能给我们这些问题的答案。

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