ChatGPT来了,未来能替代医生看病吗?

本文来自微信公众号:亿欧健谈(ID:EO-Healthcare),作者:林怡龄,编辑:刘聪,原文标题:《当“狂飙”的ChatGPT碰上严肃医疗,它是怎么想的?》,头图:Pixabay。

2023年开春,要说现象级的话题,当属在互联网上“狂飙”的ChatGPT。ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI去年11月底发布的一种人工智能聊天机器人,乍一看似乎普普通通,但这两天,它的魅力已经让全世界为之“疯狂”。有关它的讨论已经让人目不暇接。而它创造的用户记录也堪称无敌。要知道,网飞用户数量达到一百万花了3.5年的时间,Facebook花了10个月,Instagram用了2.5个月,而ChatGPT只用了5天。能如此受欢迎的原因,归结起来也简单:有别于过往的AI对话,它是一款会说“人话”,又好用到超出大部分人认知的产品。如今,ChatGPT掀起的新一股AI浪潮,不仅让微软看到用它挣钱的可能——微软CEO已经公开表示将OpenAI产品与自身生态结合,将ChatGPT加入到Bing、Office、GitHub、Azure等当中,也让其他科技巨头迅速躬身入局,生怕错过机会。其中就有用AlphGo掀起上一波浪潮的谷歌,对它而言,这次可谓如临大敌。毕竟,ChatGPT的作用不仅仅是问答,从这一方面向外延伸,它已经有望颠覆各行各业。比尔·盖茨在6日的采访中就列举了ChatGPT的三个用途:辅导学生,医疗顾问和写诗。其中,ChatGPT在医疗领域的应用已经是海内外的热门话题,毕竟事关生老病死,但面对这么一个严肃性领域,事情并没有那么简单。ChatGPT有何来头?要回答ChatGPT在医疗中有多大作用,我们需要先摸清下ChatGPT的来历。ChatGPT虽然是在岁末年初火爆出圈,但归根到底,它与去年同火的AI作画,本质同属一个东西,即AIGC(AI Generative Content,AI生成内容)。这并不是一个全新概念。有业内人士就反映,2020年底时虽然还没有AIGC这个讲法,但已经明显感觉到AIGC在颠覆内容创作领域。往后的几年时间里,随着更多模型出现,以及更多的数据和更多的算力,AIGC发挥出了它的魔力。Snapchat是最早运用这一技术的公司,他们将AIGC用到了相机上。科技巨头也相继入局,并出现了一批独角兽。在这段时间里,但凡应用该技术的各类产品都火了一段时间。2022年,这项技术入选了国际研究机构 Gartner 评定的“本年度五大影响力技术之一”。那该如何理解AI生成内容?去年,红杉资本发布的一篇文章《Generative AI: A Creative New World》把AI分为两类——分析型AI和生成式AI。对于前者,我们已经不陌生。它所擅长的是分析一组数据,并在其中找到诸多规律。如今随处可见的人脸识别、精准广告推送、风险评级等,背后皆是这一原理。生成式AI则更进一步,涉及到创作层面——它除了分析之外,还要预测对方的理解,生成全新的内容。AIGC便归属这一范畴。原先我们可能需要搜索资料,自己整合分析才可给出答案,而生成式AI可以直接就给你成品,不一定百分百准确,但多数时候它都超预期。放到ChatGPT身上,则意味着它有别于传统的搜索引擎,反而更像是一个AI的知乎等问答类平台。从背后的技术支撑来看,ChatGPT的开发基于GPT-3.5模型,这让它展现出了惊为天人的语言能力。相较于此前写论文的初代模型GPT-3,不断训练和优化后的GPT-3.5更能说“人话”——不仅能联系上下文,还能用地方方言跟你互动。而且它需要的训练文本还更少。目前GPT-3.5只用了500G的文本,还只限于2021年。而GPT-3则需要高达45T的文本。人们很难拒绝一个可以“快、准且有人情味”的回答,这是ChatGPT能如此“出圈”的原因,从参加各类测试、写作业、写论文、写代码……它似乎无所不能。如果说,以前的AI只是协助人类分析事件,尚无法替代人类创作,那么生成式AI的出现,意味着一个全新时代的到来。而踏着这个来势迅猛的风口,OpenAI如今的估值已经从200亿美元一跃来到了290亿美元,上涨幅度达到45%。生成式AI挖掘医疗行业金矿上述文章分析,AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。而《自然》杂志则表示有预测称,到2040年,生成式AI将为医疗保健行业带来1万亿美元的价值。该文章指出,眼下已有不少生成式AI产品被运用到制药行业当中。15亿美元估值的独角兽Jasper和刚获得1.01亿美元投资的Stability.Ai公司,都有相关产品运用到生物技术领域。Jasper主要是利用AI生产适用于社群媒体贴文、营销文案或电子邮件等形式的文字,使用者只需输入关键词,发文目的和简要概念方向,文案就能即刻诞生,接下来要做的事就只剩复制、粘贴和发布。Stability.Ai则在2022年推出文本到图像生成工具Stable Diffusion,被应用到包括生物技术在内的各个领域。好比从零开始生成人工蛋白质序列。Nature Biotechnology杂志曾报道一种语言模型ProGen,其在经过已知蛋白家族的2.8亿个序列训练后,便可生成具有可预测功能的蛋白序列。《自然》杂志指出,小分子药物发现领域将会受益于生成式AI。成立于2020年的Generate Biomedicines,就专注于使用生成AI来创造蛋白质,这些蛋白质可以用作新型疗法。另外,2015年成立的Standigm已经使用类似的生成型AI工具,在对大型生物医学数据库查询后,短短2个月内就创造了数百种新型分子。看病就找ChatGPT?那回归到具体单品ChatGPT,它能给医疗行业带来什么变革呢?如果你翻看各大社交平台,总会看到人们用各式各样的问题去问ChatGPT,看看它会如何作答。而即便一开始答案并非准确,一番“调教”后,它也能迅速习得正确答案。微软已经宣布要ChatGPT和自己的产品、例如搜索引擎相结合,这被业内视为将打下一个商业化样本。其他各个领域的企业自然也不想错过这个火爆的概念。7日,水滴公司AI负责人便向媒体透露,公司已在数字员工的基础上内部测试类ChatGPT应用,主要运用在保险营销和服务领域。而在更为严肃的医疗领域,如果交给人类来回答,有外媒根据ChatGPT的特点,已经给出三大领域——医学诊疗、医学研究和临床等各类工作流程。举例而言,一位患者今早醒来时发烧、喉咙痛,他可以向ChatGPT阐述症状,完成轻问诊,随后ChatGPT还可以参与患者的护理,如了解患者如何服药或者其他治疗计划,是否有进一步的问题,此外,还可以监测高血压患者的血压读数并分析。如果角色换做临床工作人员,他们可以通过ChatGPT收集患者过往的就诊情况,辅助诊断,还可以在做研究时让ChatGPT调出所需的特定患者群体数据,并分析生成结论,而不再需要花费数天或者数周要研究各种图表数据。在医学写作上,就更无需多言。RSNA(北美放射学会)的网站上一篇名为《ChatGPT and the Future of Medical Writing》的文章,就来自ChatGPT的手笔。很多人开始相信,有朝一日,很多临床诊断和决策都可以由机器而不是人类医生做出,AI将会取代医生。但我们或许不用太过悲观。回顾过往就会发现,每当有一个惊艳的AIGC产品发布时,总能引发硅谷乃至全球投资圈的兴奋。就像去年的DALLE-2和Stable Diffusion所引发的AIGC何时能取代导演和演员的探讨一样,有关ChatGPT能取代哪些岗位的问题也是不绝于耳。但在技术尚不到位,以及在医疗等高风险、高监管领域,不少业内人士表示这个问题无需过度担心。首先,医疗领域容不得大差错,但ChatGPT本身不会考虑答案是否准确,很多用户也无法判断答案的准确度;其次,ChatGPT在问诊时无法综合考虑患者的精神面貌,可能存在考虑不够全面;再者,如果ChatGPT提供了错误的患者病历引发诉讼,法律问责谁也是一个难题。这些仅是风险的冰山一角。眼下,ChatGPT也已惊动全球的监管层。向来对新技术持“保守和怀疑”态度的欧盟,率先对ChatGPT的风险作出了回应。据悉,欧盟正在起草一项新的人工智能法规。其内部人员曾表示,新拟议的人工智能法规将解决对ChatGPT聊天机器人和AI技术风险的担忧。一旦欧盟将ChatGPT等生成式AI产品归为“高风险”AI类别,必将导致更高的合规要求和成本。各大高校和专业期刊也在抵制ChatGPT的“滥用”。目前,多家知名学术期刊正在更新编辑规则。《科学》已经明确禁止将ChatGPT列为合著者,且不允许在论文中使用ChatGPT所生产的文本;《自然》的要求则稍微宽松,表示可以在论文中使用大型语言模型生成的文本,只是不能将其列为论文合著者。诚然,新技术总是不可避免隐藏诸多风险,监管出手也无可厚非。但说到底,如何运用好技术,才真正考验人类智慧。

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