Разбираемся, почему AI не может заменить человеческие решения: анализ поста из Reddit и решения на Python
11 июня 2025 г.Вступление
В мире, где искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, возникает вопрос: можно ли доверить ИИ принятие жизненно важных решений, таких как утверждение лекарств и вакцин? Этот вопрос вызывает горячие обсуждения и споры. Давайте разберем один из таких обсуждений из Reddit и рассмотрим, почему ИИ может быть не лучшим выбором для таких задач.
Солнце садится, тени удлиняются,
ИИ решает всё, но верит ли ему?
Основные тенденции
В последние годы ИИ стал неотъемлемой частью нашей жизни, от управления транспортными системами до медицинских диагнозов. Однако, как показывает обсуждение на Reddit, доверие к ИИ в ключевых областях, таких как здравоохранение, остается под вопросом.
В посте на Reddit пользователь euph_22 выразил скептицизм по поводу решения уволить Совет по контролю за заболеваниями (CDC), который рекомендует вакцины, и вместо этого позволить ИИ сертифицировать лекарства. Он пишет:
So...firing the CDC board that recommends vaccines, but let AI certify drugs. Makes sense.
Пересказ поста
В посту обсуждается, насколько оправдано решение уволить совет по контролю за заболеваниями (CDC), который рекомендует вакцины, и доверить сертификацию лекарств ИИ. Пользователи выражают свои мнения о том, можно ли доверить ИИ такие важные решения.
Автор theubster подчеркивает, что машины не могут быть привлечены к ответственности, и поэтому они не должны принимать решения:
As a machine cannot be held accountable, a machine must never make decisions.
Пользователь SLCPDSoakingDivision вспоминает, что одна из главных критик Р. Кеннеди к COVID-вакцинам была связана с их быстрой сертификацией:
Wasn't one of RFK's main beefs with the covid vaccines was because how fast the went through approval?
LoserBroadside выражает свое недовольство и беспокойство по поводу текущей ситуации в США:
God those of us in the US are fucked. Like, FUCKED fucked. Fuck.
Plaid_Piper отмечает, что технологические олигархи уверены, что ИИ — это ответ, но он может быть более подвержен ошибкам, чем люди:
The tech oligarchs are so sure that AI is the answer but it turns out it's more fallible than human beings. They don't care, to them that is worth trading off for a worker that costs nothing and questions nothing.
Детальный разбор проблемы
Проблема доверия к ИИ в принятии ключевых решений многогранна. С одной стороны, ИИ может обрабатывать огромные объемы данных и выявлять закономерности, которые недоступны человеку. С другой стороны, ИИ не может учитывать все нюансы и контекст, который важны для принятия решений в медицине и здравоохранении.
Хакерский подход
Чтобы понять, можно ли доверить ИИ принятие таких важных решений, нужно рассмотреть несколько ключевых аспектов:
- Этика и юридическая ответственность: Кто будет нести ответственность за ошибки ИИ?
- Качество данных: Насколько точны и полны данные, на которых обучается ИИ?
- Прозрачность: Могут ли эксперты понять, как ИИ пришел к определенному решению?
- Эффективность: Насколько ИИ эффективнее человека в принятии решений?
Примеры и кейсы
Рассмотрим несколько примеров, где ИИ уже используется в медицине:
- Диагностика заболеваний: ИИ помогает врачам в диагностике рака и других заболеваний, анализируя медицинские изображения.
- Персонализированная медицина: ИИ анализирует генетические данные для создания индивидуальных планов лечения.
- Анализ данных: ИИ помогает в анализе больших данных для выявления эпидемиологических тенденций.
Однако, несмотря на успехи, ИИ не всегда оказывается надежным. Например, в 2018 году ИИ от Google Health показал низкую точность в диагностике рака груди, что вызвало сомнения в его надежности.
Экспертные мнения из комментариев
Комментарии на Reddit отражают различные точки зрения на использование ИИ в медицине. Некоторые пользователи считают, что ИИ может быть полезным инструментом, но не заменой человеческого опыта и интуиции. Например, theubster отмечает:
As a machine cannot be held accountable, a machine must never make decisions.
Другие, как Plaid_Piper, указывают на то, что технологические олигархи могут использовать ИИ для снижения затрат, не учитывая его недостатки:
The tech oligarchs are so sure that AI is the answer but it turns out it's more fallible than human beings. They don't care, to them that is worth trading off for a worker that costs nothing and questions nothing.
Возможные решения и рекомендации
Чтобы использовать ИИ в медицине эффективно и безопасно, необходимо:
- Разработать строгие стандарты и регуляции для использования ИИ в медицине.
- Убедиться в прозрачности и объяснимости решений, принимаемых ИИ.
- Создавать системы, где ИИ дополняет, а не заменяет человеческие решения.
- Проводить регулярные аудиты и проверки точности и надежности ИИ.
Заключение с прогнозом развития
ИИ имеет огромный потенциал для улучшения медицины, но его использование требует осторожного подхода. В ближайшие годы мы увидим больше примеров успешного использования ИИ в медицине, но также и случаев, где ИИ окажется неадекватным для принятия ключевых решений. Важно помнить, что ИИ — это инструмент, который должен дополнять, а не заменять человеческий опыт и интуицию.
Практический пример на Python
Рассмотрим пример использования ИИ для анализа медицинских данных. Мы создадим простую модель машинного обучения для классификации заболеваний на основе симптомов.
# Импортируем необходимые библиотеки
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Создаем набор данных
# Пример данных: симптомы (0 - нет, 1 - есть) и заболевания (0 - нет, 1 - есть)
data = {
'symptoms': [
[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 1, 1],
[1, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 1],
[1, 1, 1, 0]
],
'disease': [1, 0, 1, 0, 1]
}
# Преобразуем данные в массивы
symptoms = np.array(data['symptoms'])
disease = np.array(data['disease'])
# Разделяем данные на обучающую и тестовую выборки
symptoms_train, symptoms_test, disease_train, disease_test = train_test_split(symptoms, disease, test_size=0.2, random_state=42)
# Создаем модель RandomForest
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# Обучаем модель
model.fit(symptoms_train, disease_train)
# Предсказываем на тестовой выборке
predictions = model.predict(symptoms_test)
# Оцениваем точность модели
accuracy = accuracy_score(disease_test, predictions)
print(f'Точность модели: {accuracy * 100:.2f}%')
# Пример использования модели для нового пациента
new_patient = np.array([[1, 0, 0, 1]])
prediction = model.predict(new_patient)
print(f'Прогнозируемое заболевание: {prediction[0]}')
Этот пример демонстрирует, как можно использовать машинное обучение для анализа медицинских данных. Модель RandomForest классифицирует заболевания на основе симптомов. Важно помнить, что реальные медицинские данные будут намного сложнее, и для их анализа потребуется более сложная модель и обширный набор данных.
Оригинал