Son zamanlarda yapay zeka (YZ) teknolojilerinin sağlık alanındaki potansiyeli büyük bir ilgiyle karşılanıyor. Ancak, bu heyecanın gölgesinde, YZ'nin ürettiği bilgilerin doğruluğu ve güvenilirliği konusunda ciddi endişeler de yükseliyor. Yapay zeka modellerinin, bilimsellikten uzak, hatta tamamen uydurma kaynaklara dayanarak sonuçlar üretebildiği vakalar, teknolojinin sağlık araştırmalarına entegrasyonu konusunda dikkatli olunması gerektiğini gösteriyor.
Örneğin, sağlık araştırmalarındaki "tekrarlama krizi" olarak adlandırılan, yani bilimsel bulguların başka ekipler tarafından tekrarlanamama sorunuyla mücadele etmeyi amaçlayan bir raporda, aslında var olmayan araştırma çalışmalarına atıfta bulunulduğu ortaya çıktı. Bu durum, yapay zeka tarafından üretilen bilgilerin ne kadar yanıltıcı olabileceğinin bir kanıtı. Bu tür hatalı atıflar, mahkeme salonlarından sağlık politikalarına kadar pek çok alanda karşımıza çıkabiliyor ve yanlış verilere dayanan kararların alınmasına yol açabiliyor.
Üstelik, yapay zekanın "halüsinasyonları" olarak adlandırılan bu yanlış bilgi üretme eğilimi, sadece hatalı kaynak göstermekle sınırlı kalmıyor. YZ modelleri, eğitim verilerindeki eksiklikler veya yanlılıklar nedeniyle, gerçekte var olmayan klinik etkileşimler veya tamamen yanlış bilgiler üretebiliyor. Daha da endişe verici olanı, bu yanıltıcı çıktılar, gelecekteki YZ sistemlerinin eğitim verisi haline gelerek bir kısır döngü yaratabiliyor. Bu da araştırma kalitesinin zamanla daha da aşınmasına neden olabiliyor.
Yapay zekanın sağlık araştırmalarındaki bu potansiyel zararları, teknolojinin "üçlü zorluk" olarak adlandırılan sorunlarından kaynaklanıyor: halüsinasyon, dalkavukluk ve kara kutu. Halüsinasyon, YZ'nin verileri tamamlama veya doğru bilgiye ulaşamama durumunda bile anlamlı görünen metinler üretmesidir. Dalkavukluk ise, YZ'nin kullanıcıların önceden sahip olduğu inançları veya tercihleri doğrultusunda yanıtlar üretme eğilimidir. Bu durum, YZ'nin kendi içindeki yanlılıkları güçlendirmesine yol açabilir. Kara kutu ise, YZ'nin bir sonuca nasıl ulaştığının anlaşılamamasıdır. Bu durum, hataların veya yanlılıkların tespit edilip düzeltilmesini imkansız hale getirebilir ve özellikle tıbbi kararlar söz konusu olduğunda ciddi sorumluluk ve güven sorunlarına yol açabilir.
Bu zorluklar, geleneksel sağlık araştırmalarındaki hata ve yanlılık kaynaklarını daha da kötüleştirebilir. YZ'nin, milyarlarca olasılığı sınırsız bir şekilde test etme yeteneği, rastgele tesadüfleri istatistiksel olarak anlamlı hale getirerek yanıltıcı sonuçların bilimsel bir gerçek gibi sunulmasına yol açabilir. Bu da, halk sağlığı ve bireysel sağlık kararları üzerinde olumsuz etkilere neden olabilir.
Peki, bu sorunların üstesinden nasıl gelinecek? Yapay zeka alanındaki uzmanlar ve sağlık araştırmacıları, bu teknolojinin daha güvenli ve etik bir şekilde kullanılabilmesi için bazı çözüm önerileri sunuyor:
- Çıktılarında belirsizliği kabul edebilen, klinik durumlara özel modeller geliştirmek.
- Araştırmalarda yapay zeka kullanımının şeffaf bir şekilde bildirilmesini zorunlu kılmak.
- Araştırmacılara, klinisyenlere ve gazetecilere, yapay zeka tarafından üretilen sonuçları değerlendirme ve sorgulama konusunda eğitimler vermek.
- Yapay zeka araçları kullanılmadan önce önceden belirlenmiş hipotez ve analiz planları oluşturmak.
- Yapay zeka kullanımına dair denetim izleri oluşturmak.
- Dalkavukluk eğilimlerini sınırlayacak özel yapay zeka komutları (prompt) tasarlamak.
Bu çözüm önerileri, yapay zekanın sağlık araştırmalarındaki potansiyelini tam olarak ortaya çıkarabilmek için atılması gereken adımlardan sadece birkaçı. Unutmamalıyız ki, bilimde herkes doğru olamaz ve yapay zeka da bu kuralın bir istisnası değil.
