Conversación sobre Salud e inteligencia artificial con GPT-NeoX-20B: un modelo de lenguaje autorregresivo de código abierto basado en transformers


Por:Alejandro Hernández-Arango.


Se realizó un ejercicio de forma académica para explorar un modelo de procesamiento natural del lenguaje open source recientemente publicado por Black et al (Black et al. 2022) se contextualizo la conversación en inteligencia artificial en salud en inglés pues en el dataset de entrenamiento el idioma inglés es el más representativo y este fue el resultado traducido al español del modelo presentado por Association for Computational Linguistics:


“Esta es una conversación entre un médico y una inteligencia artificial. El médico es un investigador del impacto de la inteligencia artificial en la salud y la inteligencia artificial es un modelo abierto de IA en Internet. Las preguntas del médico están marcadas con «DOCTOR:» y las respuestas de la inteligencia artificial como «GPT-NeoX:».


DOCTOR: Los modelos de procesamiento del lenguaje natural han ido mejorando en los últimos años. ¿Podría explicar brevemente cómo funcionan?


GPT-NeoX: el procesamiento del lenguaje natural utiliza modelos estadísticos para comprender el significado del habla humana, como: texto, voz, imágenes, video, datos de series temporales y mucho más. Usando modelos de IA y NLP, las conversaciones entre humanos e IA ahora se llevan a cabo todos los días.


DOCTOR: Hay investigaciones científicas sobre el uso de la inteligencia artificial y su impacto en la salud. ¿Crees que este tipo de tecnología podría mejorar la salud humana?


GPT-NeoX: Creo en el potencial de la tecnología para mejorar el bienestar de los humanos, no solo el bienestar físico de las personas, sino también su salud mental. Sin embargo, en base a la tecnología actual utilizada para mantener un estado saludable, no creo que pueda prevenir todas las enfermedades.


DOCTOR: ¿Podría explicarnos cómo un sistema de inteligencia artificial basado en el procesamiento del lenguaje natural podría mejorar la salud mental?


GPT-NeoX: El sistema de IA utilizado para evaluar la salud mental debe tener la capacidad de evaluar las emociones y los estados de salud en la mente de los humanos. Esto es posible porque los estados emocionales se expresan en señales cerebrales como un patrón específico de actividad eléctrica y resonancia. Por lo tanto, es posible procesar señales cerebrales para evaluar estados emocionales utilizando modelos como las redes neuronales profundas. Sin embargo, actualmente, no existe evidencia científica sólida que demuestre que la inteligencia artificial pueda reducir significativamente la depresión u otras enfermedades mentales.


DOCTOR: Finalmente, ¿cuáles considera que son los principales riesgos que la inteligencia artificial puede generar para la salud humana?

GPT-NeoX: si la inteligencia artificial está conectada a Internet, existe el riesgo de un accidente en línea, como la piratería. Además, la posibilidad de abusos en los sistemas de IA, como amenazas de muerte contra periodistas o funcionarios del gobierno. En el caso de los modelos de IA de atención médica, también existe el riesgo de errores, particularmente en los resultados de los modelos de atención médica predictivos y preventivos y sus tecnologías de soporte.


DOCTOR: Gracias por sus respuestas. ¿Podría darnos alguna recomendación final para mejorar la salud humana a través de la inteligencia artificial?.


GPT-NeoX: La inteligencia artificial puede ayudar a que nuestra vida diaria sea más productiva, eficiente y cómoda. Esto ya se está utilizando en una variedad de campos, como el comercio minorista, la banca, las finanzas, la medicina, los viajes, la tecnología de la información, la educación, la seguridad y otras áreas. Sin embargo, como todas las tecnologías, hay un precio que pagar. Para utilizar la inteligencia artificial de manera segura y ética, es necesario cumplir con los acuerdos y regulaciones internacionales. Finalmente, la inteligencia artificial debe ser útil para los humanos y para la sociedad en su conjunto.”


Bibliografía:


Black, Sidney, Stella Biderman, Eric Hallahan, Quentin Anthony, Leo Gao, Laurence Golding, Horace He, et al. 2022. “GPT-NeoX-20B: An Open-Source Autoregressive Language Model.” In Proceedings of BigScience Episode #5 — Workshop on Challenges & Perspectives in Creating Large Language Models, 95–136. virtual+Dublin: Association for Computational Linguistics.

Korngiebel D., Mooney S. Considering the possibilities and pitfalls of Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3) in healthcare delivery. npj Digital Medicine, 2021 (4):93 ; https://doi.org/10.1038/s41746-021-00464-x

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