医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの役割と利用に伴うリスク
人工知能搭載の生成的言語モデル(GLMs)は、ChatGPT、Perplexity AI、Google Bardなどがあり、個別化された学習、無制限の練習機会、および24時間365日の対話的なエンゲージメントを提供する潜在的な能力があり、即時のフィードバックも可能です。
人工知能搭載の生成的言語モデル(GLMs)は、ChatGPT、Perplexity AI、Google Bardなどがあり、個別化された学習、無制限の練習機会、および24時間365日の対話的なエンゲージメントを提供する潜在的な能力があり、即時のフィードバックも可能です。ただし、GLMsを十分に活用するためには、適切に構築された指示が不可欠です。Promptエンジニアリングは、GLMsと効果的にコミュニケーションを図り、望ましい結果を得るための体系的なアプローチです。適切に構築されたプロンプトはGLMから良い応答を生み出し、不適切に構築されたプロンプトは不満足な応答をもたらします。この記事では、GLM とは何か、そして医療分野における GLM の役割について学びます。
1. プロンプトエンジニアリングとは何ですか?
プロンプトエンジニアリングは、生成型AIモデルの出力を誘導するために正確なクエリや指示を作成することを指します。医療分野では、これはAIモデルが鑑別診断を生成したり、治療オプションを提案したり、患者とのコミュニケーション資料を作成するのに役立つプロンプトを設計することを意味します。これらのプロンプトの品質は生成されるコンテンツの正確さと有用性に直接影響し、プロンプトエンジニア、あるいは一部では「AIウィスパラー」と呼ばれる役割が重要となります。
2. 医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの役割
特に医療教育において、大規模な言語モデルを効果的に活用するためには、プロンプトエンジニアリングが重要です。これは、モデルが望ましい出力を生成するように、入力または「プロンプト」を設計することを含みます。
医療教育において、プロンプトエンジニアリングは現実的な患者シナリオを作成したり、多肢選択問題を生成したり、複雑な医学的概念の説明を提供したりすることができます。プロンプトエンジニアリングはまた、モデルの出力の長さ、複雑さ、スタイルを制御することができます。例えば、初心者の学生に対しては短い簡単な回答を引き出すように、または上級者向けにはより複雑で詳細な回答を引き出すようにプロンプトを設計することができます。プロンプトエンジニアリングは患者教育やマスメディアキャンペーン向けの適切なメッセージも生成できます。さらに、プロンプトエンジニアリングは不正確または誤解を招く情報の生成などの潜在的な問題を最小化するのに役立ちます。教育者は注意深く構築されたプロンプトでモデルを導き、より正確で信頼性のある情報を提供することができます。
3. プロンプトエンジニアリング: 置き換えではなく拡張
他の医療分野のAIアプリケーションと同様に、プロンプトエンジニアリングは人間の能力を置き換えるのではなく拡張することを目指しています。効果的なプロンプトはデータ分析、臨床判断、患者との相互作用を効率化し、これにより医療専門家が人間の直感、倫理観、感情の知性が必要な複雑なタスクにより多くの時間を割くことができます。
4. 医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの利用リスク
4.1. 医療教育におけるの不正リスク
GLM(Generative Language Models)は比較的新しい技術ですが、既に学術界で懸念が生じています。教育者はチャットボットが学生に不正行為を助長する可能性があると懸念しています。ChatGPTは各プロンプトに対して独自の出力を生成するため、学生はいかなる授業に対しても瞬時に新規のエッセイや回答を生成できます。特に、医学生が倫理などのソフトスキルに焦点を当てた授業でGLMからコピー&ペーストを行うと、AIを使用して課題を完了することが特に懸念されています。
例えば、医学生はGoogle Bardにエッセイを書かせ、グロメルラフィルトレーション率を決定するために人種を使用する倫理についてのエッセイを即座に生成させることができます。同様に、学生はPerplexity AIを使用して医療倫理の授業で医師による自殺の賛否を概説することができます。こうしたGLMの使用は、学生に基本的な倫理について批判的に考える機会を奪い、思いやりのあるケアを提供する能力を低下させ、将来の患者のために提唱するモチベーションを減少させる可能性があります。さらに、GLMの使用は他の学生との対話を減少させ、グループ学習の利点を減少させることがあります。
学術環境でのチャットボットに対する懸念の増加により、新しいソフトウェアが登場し、AI生成テキストを検出するためのものも現れました。教育者は数十年にわたり、不正行為を検出するためにTurnitinを使用してきましたが、今ではAIの執筆も検出します。ChatGPTの作者であるOpenAIも、AI生成テキストを検出するためにAI分類器を試みています。学術的不正行為を抑制するための対策が講じられていますが、AI検出システムを回避する手段も存在します。ConchAIやUndetectable.AIは、AI生成テキストを人間の執筆と区別できないように変更する能力を主張するオンラインの執筆ツールです。
しかし、GLMにおいて不正行為とは何でしょうか?確かに、エッセイを盲目的にコピー&ペーストすることは該当しますが、ChatGPTを使用してエッセイのアウトラインを作成することはどうでしょうか?ChatGPTに文のリライトや文法チェックを行わせることはどうでしょうか?文脈によっては、GLMを使用した場合の不正行為について考える必要があります。
GLMによって新たな不正行為の懸念が生じていますが、これは文脈において理解される必要があります。医学校での不正行為は新しい問題ではなく、推定される不正行為率は約5%から50%以上までさまざまです。AIによる不正行為の検出はできるかもしれませんが、他の形態の不正行為は続くでしょう。GLMを使用した不正行為を防ぐ最良の方法は、学生にこれらの新しいツールの使用方法を積極的に教えながら、強力な倫理のカリキュラムを統合し、高倫理の機関文化を確立することです。
4.2. 医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの欠点と倫理的考慮事項
有望ながらも、ヘルスケアでのチャットボットの導入にはいくつかのデメリットと倫理的ジレンマが生じています:
データ収集からくるプライバシーのリスク - 大量の機密患者データがチャットボットとやり取りされる可能性があります。プライバシーの保護が極めて重要です。
ボットの能力に関する透明性 - チャットボットの制約と人間のプロバイダーとの比較を患者に明確に説明することが重要です。期待が適切に設定されるようにするためです。
過度な依存 - チャットボットはヘルスケアでの人間との対話と判断を完全に置き換えてはなりません。監視が必要です。
誤情報 - チャットボットは正確な医療情報を提供する必要があります。その知識は専門家によって検証され、継続的に更新されるべきです。
説明可能性 - チャットボットの推奨事項や思考プロセスは、プロバイダーや介護者に理解可能であるべきです。
バイアス - 他のAIと同様に、チャットボットは十分にテストおよび監視されていない場合、無意識に有害なバイアスを進行させる可能性があります。
5. まとめ
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参考リンク:https://miichisoft.com/application-of-prompt-engineering-medical-field/