ChatGPT wziął udział w skomplikowanych testach wiedzy medycznej. Osiągnięte przez niego wyniki pokazują, że niewiele brakuje, by sztuczna inteligencja była w stanie leczyć ludzi.
O potędze sztucznej inteligencji mogliśmy przekonać się w zeszłym roku, gdy powstało wiele platform, za których pośrednictwem internauci zyskali dostęp do AI. Kilka podmiotów udostępniło sztuczną inteligencję potrafiącą wygenerować obraz na podstawie samego opisu. Pod koniec 2022 roku pojawił się również ChatGPT, który jawi się jako rewolucja wśród chatbotów.
W czasopiśmie PLOS Digital Health został opisany bardzo ciekawy eksperyment z użyciem sztucznej inteligencji. Naukowcy postanowili wykorzystać ChatGPT do odpowiedzenia na pytania z egzaminu USMLE (United States Medical Licensing Exam). Jest to test, który muszą zdać wszystkie osoby aspirujący do bycia lekarzem na terenie Stanów Zjednoczonych.
Jak się można domyślić, test nie należy do najłatwiejszych i i składa się z trzech etapów. Część pytań zawiera obrazy, przez co musiały zostać one usunięte z zestawu. Finalnie badacze zadali sztucznej inteligencji 350 z 376 pytań, które pojawiły się w egzaminie USMLE w 2022 roku. Żeby zaliczyć, uczestnicy testu muszą uzyskać minimum 60% punktów z każdego z trzech etapów.
Chociaż wyniki robią wrażenie, ChatGPT oblałby amerykański test na uzyskanie licencji lekarza. Jego wyniki wahały się od 52,4% do 75% w różnych etapach. Co ciekawe, badacze zauważyli, że spójność wszystkich wypowiedzi sztucznej inteligencji wyniosła 94,6%, przy czym w 88,9% sytuacji ChatGPT był autorem przynajmniej jednego nieoczywistego wglądu klinicznego.
Warto wspomnieć, że ChatGPT nie jest jedyną sztuczną inteligencją, która podjęła się rozwiązania skomplikowanych testów USMLE. Wcześniej podjął się tego PubMedGPT, szkolony wyłącznie na literaturze medycznej, lecz uzyskał jedynie 50,8% poprawnych odpowiedzi.
Zobacz: Komary są bez szans. Naukowcy znaleźli sposób na ugryzienia
Zobacz: Chodzisz do Paczkomatu? InPost twierdzi, że się mylisz
Źródło zdjęć: Tada Images / Shutterstock.com
Źródło tekstu: PLOS Digital Health, Interesting Engineering
