Xorijiy OAV Futurism nashrining bugun (12-kun) xabar berishicha, Stenford universiteti tibbiyot fakulteti talabasi va jurnalist Simal Bajaj hamda Jons Hopkins tibbiyot markazi travma jarrohi va jarrohlik bo‘yicha ijrochi direktor o‘rinbosari Jozef Sakran tibbiyot talabalarining AI’dan foydalanishi bilan bog‘liq muammolar nihoyatda tashvishli ekanini ta’kidlamoqda.
Bajaj va Sakran The Guardian’da e’lon qilingan maqolada tibbiyot talabalarining AI’dan foydalanishidagi xavf nafaqat ko‘nikmalarning susayishi, balki ko‘nikmalar boshidanoq shakllanmasligi ham bo‘lishi mumkinligini yozdi. “Fikrlashni unutgan shifokor bu qobiliyatni qayta egallashi mumkin, ammo qanday fikrlashni hech qachon o‘rganmagan shifokor buni uddalay olmasligi mumkin.”
Bajaj va Sakranning ta’kidlashicha, yaqinda aniqlangan ikki holat ayniqsa tashvish uyg‘otmoqda.
Birinchisi ichki ma’lumotlarga asoslangan. AQShdagi shifokorlarning qariyb uchdan ikki qismi klinik shifokorlar uchun maxsus ishlab chiqilgan OpenEvidence AI chat-botidan foydalanmoqda. Bu texnologiya tibbiy ish jarayonlariga keng kirib kelganini va tibbiyot xodimlarining kundalik faoliyatiga chuqur singib ketganini ko‘rsatadi.
Ikkinchisi Nature Medicine jurnalida e’lon qilingan yangi tadqiqot bo‘lib, unda tadqiqotchilar tibbiyotga ixtisoslashtirilgan katta til modellarining ishonchliligini baholagan. Natija kutilmagan bo‘ldi: ushbu klinik AI vositalarining tibbiy savollarga javob berishdagi ko‘rsatkichi ChatGPT va Claude kabi umumiy chat-botlarinikidan ham yomonroq bo‘lgan.
Tadqiqot mualliflarining aytishicha, ularning umumiy ko‘rsatkichi taxminan Google’ning “AI Overviews” funksiyasi darajasida bo‘lgan. Avvalroq AI Overviews beqaror ishlashi va noaniq javoblari sabab “badnom” bo‘lgandi.
AI vositalari ma’lumot izlashda yordam bera olsa ham, ularning ishonchliligidagi jiddiy muammolarni bir chetga qo‘yganda ham, o‘rganuvchining mustaqil fikrlashini almashtira olmaydi. Chunki ta’lim jarayonida mashaqqatli fikrlashning o‘zi asosiy maqsaddir.
Bajaj va Sakran shunday yozadi: “Masalan, ilgari amaliyotchilardan mumkin bo‘lgan tashxislarni sanab berish so‘ralganda, ular ancha qiynalib o‘ylashar, oxir-oqibat to‘liq bo‘lmagan ro‘yxat tuzishar, keyin esa o‘tkazib yuborgan tashxislaridan saboq olishar, ba’zan esa bundan uyalishardi. Endi amaliyotchilar OpenEvidence’dan so‘rashlari kifoya: ular deyarli mukammal javobni, jumladan, ilgari hech qachon o‘ylab ko‘rmagan ehtimollarni ham darhol oladi va tashxisni o‘tkazib yuborishdan kelib chiqadigan noqulaylikni boshdan kechirmaydi.”
Bajaj va Sakranning yozishicha, AI’ning tibbiyotdagi avvalgi texnologik yutuqlardan farqi shundaki, AI nafaqat shifokorlar ko‘ra oladigan doirani kengaytirmoqda, balki tibbiy ta’lim shakllantirishi kerak bo‘lgan kognitiv mexanizmlarga ham aralashmoqda.
Bajaj va Sakran bir nechta yechimlarni taklif qildi. Ulardan biri amaliyotchilardan muntazam ravishda AI yordamisiz, ishlarni mustaqil ravishda ko‘rib chiqishni talab qilishdir. Bu AQSh Federal aviatsiya ma’muriyatining uchuvchilarga muntazam ravishda avtopilotni o‘chirib, samolyotni qo‘lda boshqarishni tavsiya qilishi bilan o‘xshash. Yana bir kuchli cheklov esa “uyat hissi” bo‘lishi mumkin.