Souhrn
Lékař popisuje svou zkušenost s použitím velkého jazykového modelu GPT-4 při psaní prvního románu, kde se zabýval etickými otázkami spotřeby energie a originality textu. Ačkoli AI nenahradilo lidskou kreativitu, pomohlo mu dokončit knihu za dva měsíce po devíti letech vývoje. Článek naznačuje přechod k aplikacím v medicíně, kde AI slouží jako lékařský zapisovatel pro efektivnější vedení praxe.
Klíčové body
- GPT-4 exceluje v generování dialogů a scén, ale selhává v tematické konzistenci a nuancích.
- Autor musel AI intenzivně řídit, editovat výstupy a často je odmítat.
- AI zkrátilo čas psaní z let na měsíce a umožnilo rychlé hledání nápadů.
- Etické obavy zahrnují spotřebu energie a neurčitý původ generovaného obsahu.
- Paralela k medicíně: AI jako zapisovatel ušetřuje čas lékařům při dokumentaci.
Podrobnosti
Autor, zkušený spisovatel s desetiletími praxe, se při psaní románu rozhodl experimentovat s GPT-4, což je velký jazykový model od OpenAI schopný generovat text na základě promptů. Model se osvědčil v tvorbě věrohodných dialogů a přechodech mezi scénami, stejně jako v syntéze faktů pro argumenty v eseji. Problémy nastaly u pokročilých technik kreativního psaní, jako je udržení tematické konzistence nebo jemných nuancí. Aby text zapadl do světa příběhu, musel autor poskytovat podrobné instrukce; za každých 800 slov generovaných AI přidal nejméně polovinu sám, aby udržel směr. Mnoho návrhů zahodil, jiné upravil a začlenil.
Tento proces nebyl plně automatický, ale AI fungovalo jako katalyzátor nápadů, což umožnilo dokončit knihu za méně než dva měsíce. Celý projekt trval devět let, přičemž finální verze přinesla silný pocit úspěchu. Autor zdůrazňuje, že GPT-4 není náhradou za lidskou mysl, jak někteří tvrdí, ale nástrojem vyžadujícím aktivní dohled. Etické dilemata zahrnovala vysokou spotřebu energie při každém dotazu – velké modely jako GPT-4 běží na datech centrech s tisíci GPU, což generuje značné emise CO2 – a “černou skříňku” tréninkových dat, jejichž původ je nejasný a může zahrnovat autorsky chráněný obsah.
V kontextu medicínské praxe, kam článek směřuje, slouží AI lékařské zapisovatele (medical scribes) jako nástroje pro automatický záznam anamnéz, diagnóz a plánů léčby z hlasových záznamů konzultací. Příklady zahrnują Nuance DAX Copilot nebo Amazon Transcribe Medical, které transkribují řeč do strukturovaných poznámek v elektronických zdravotnických záznamech (EHR). Tyto systémy snižují administrativní zátěž lékařů o 30–50 % podle studií, umožňují více času pro pacienty a snižují chyby v dokumentaci. Autor naznačuje, že podobně jako při psaní knihy vyžadují i tyto nástroje validaci a editaci pro přesnost, zejména v citlivých zdravotních datech.
Proč je to důležité
Tento příběh ilustruje širší adopci AI v profesionálních oblastech, kde modely jako GPT-4 zvyšují produktivitu bez plné automatizace. V medicíně, kde lékaři trácejí až 2 hodiny denně dokumentací, mohou AI zapisovatelé zlepšit efektivitu praxí a přístup k péči. Nicméně zdůrazňuje rizika: závislost na AI může oslabit dovednosti, etické problémy s daty pacientů (GDPR soulad) a energetická náročnost. V širším ekosystému AI to ukazuje na potřebu hybridních přístupů – lidského dohledu nad strojem – což ovlivňuje vývoj nástrojů pro healthcare, kde přesnost je klíčová. Pro průmysl znamená růst trhu medical AI na miliardy dolarů, ale s důrazem na validaci a transparentnost.
Zdroj: 📰 Kevinmd.com
| 