Я сидел в кабинете, где вместо привычного рентгеновского снимка на светящемся экране передо мной висела сложная 3D-модель, созданная искусственным интеллектом.
Диагноз был поставлен молниеносно и, по всем параметрам, с феноменальной точностью.
У меня, как у пациента, не было никаких оснований сомневаться. И это, казалось бы, должно было приносить успокоение.
Но когда в комнату вошел врач, чтобы обсудить результаты, я увидел в его глазах не облегчение, а сдержанный страх.
Не страх за меня его напугала машина, которая справляется с его работой лучше, быстрее и, главное, беспристрастнее, чем он сам.
Я понял: мы, общество, сосредоточены на том, как ИИ изменит мир, но совершенно игнорируем личную драму тех, кто теряет свое место на пьедестале. Мы стоим на пороге революции, где самый ценный актив медицинское знание, на обретение которого уходят годы, – становится просто строчкой кода, доступной за миллисекунды.
Что стоит за этим страхом?
Врачи опасаются не своей бесполезности, а своей ответственности. Когда алгоритм принимает решение, от которого зависит человеческая жизнь, кому предъявлять счет, если что-то пойдет не так?
Мне кажется, их тревожат не только потеря работы, но и нечто гораздо более фундаментальное.
Почему мы боимся того, чего не можем объяснить?
Представьте, что вы сидите в кабинете, и доктор говорит: «Алгоритм считает, что вам нужно вот такое лечение. Почему? Он не объяснил».
Это и есть главная головная боль современного медицинского ИИ: проблема «черного ящика». Машины, особенно использующие глубокое обучение, отлично находят неочевидные закономерности в огромных массивах данных, но их логика принятия решений часто непрозрачна для человека.
Мы не знаем, как они пришли к этому выводу, а значит, не можем гарантировать, что они не совершат катастрофическую ошибку в непредвиденных обстоятельствах.
В медицине, где каждое решение должно быть обосновано (особенно с учетом законов, дающих пациенту «право на объяснение»), это не просто академическая проблема. Это вопрос жизни и смерти. Врачи обязаны знать, как ИИ оценил входные данные, прежде чем давать рекомендации.
Главный ужас не в том, что машина ошибается, а в том, что она может совершить ошибку, а мы даже не узнаем, почему, и, следовательно, не сможем ее исправить.
Неужели радиологи исчезнут как вид?
Если проанализировать, где ИИ сейчас добился наибольших успехов в медицине, мы увидим четкую закономерность: он блестяще справляется с задачами распознавания образов. Я говорю о так называемых врачах-«паттернистах»: радиологах, патологоанатомах, дерматологах.
Алгоритмы компьютерного зрения уже сегодня способны анализировать рентгеновские снимки, КТ и МРТ с точностью, превосходящей лучших врачей. Машины могут проанализировать миллиарды снимков за 24 часа, а цена такой работы составляет сущие копейки. Не удивительно, что один из ведущих исследователей ИИ в свое время даже предложил перестать готовить радиологов.
Но это чрезмерное упрощение. ИИ прекрасно работает с узкоспециализированными задачами. И хотя да, машины уже лучше нас в выявлении аномалий и ранней диагностике рака, они не могут заменить человека в широком контексте.
ИИ уже превосходит людей в узких задачах распознавания образов, делая это в тысячи раз быстрее и точнее, что ставит под вопрос ценность многолетней человеческой подготовки.
Роль человека меняется: вместо того, чтобы самому интерпретировать каждый снимок, врач становится верификатором и коммуникатором. Он должен перепроверить вывод алгоритма и, самое главное, объяснить его человеку, сидящему напротив, с учетом его страхов и личной ситуации.
Кого защитит «Клятва Гиппократа» ИИ?
По мере того как алгоритмы принимают все более важные решения о выдаче кредита, приеме на работу или, что самое страшное, о плане лечения возникает острейший этический конфликт.
Дело в том, что ИИ обучается на данных, которые мы ему даем. А эти данные несут в себе наши, человеческие, предубеждения, пристрастность и неравенство. Если модель для диагностики рака кожи обучалась в основном на данных европеоидов, она может давать неверные или менее точные результаты для людей с другим цветом кожи. И вот уже технология, призванная спасать жизни, становится инструментом дискриминации.
Кроме того, есть ужасающая угроза приватности. Представьте, что ваши личные данные, включая геномную информацию и историю болезней, попадают в руки страховой компании. Алгоритмы могут использовать эти данные для прогнозирования риска заболеваний и, как следствие, повышения страховых взносов или отказа в приеме на работу.
Чтобы этого избежать, многие эксперты говорят о необходимости создания этических стандартов для разработчиков ИИ, своего рода адаптированной Клятвы Гиппократа для инженеров.
Алгоритмы, обученные на предвзятых данных, закрепляют и усиливают неравенство, превращая заботу о здоровье в лотерею в зависимости от цвета кожи или социального статуса.
Дар времени: Что останется человеку?
Если машины берут на себя диагностику и анализ снимков, то что остается?
Внедрение ИИ неизбежно приведет к автоматизации рутины, которая сейчас поглощает драгоценное время врачей. Речь идет о заполнении электронных медицинских карт, кодировании заболеваний, анализе огромных массивов данных и даже о рутинных операционных процедурах. Сегодня врачи в США тратят до половины рабочего времени на администрирование. Неудивительно, что многие из них страдают от профессионального выгорания.
Искусственный интеллект способен вернуть врачу дар времени. Это время можно потратить на то, что машина не сможет сделать никогда: проявить чуткость, сочувствие, провести физикальный осмотр, поговорить, посмотреть пациенту в глаза.
В конце концов, когда мы тяжело болеем, мы становимся "маленькими детьми". Нам нужна человеческая забота и сострадание. Врач будущего, освобожденный от рутинных задач, сможет стать настоящим гуманистом. Его роль сместится в сторону психологической поддержки и сложного, индивидуального консультирования.
ИИ может дать нам самый драгоценный дар время, чтобы мы, наконец, вернули в медицину то, что было потеряно из-за рутины: человечность, чуткость и эмпатию.
Сверхразумный помощник или идиотская программа?
Мы склонны представлять ИИ как злобного Терминатора или всемогущего дьявола. Но многие эксперты уверены, что главная угроза не в том, что ИИ станет слишком умным, а в том, что он слишком глуп.
Мы доверяем критически важные решения системам, которые не обладают здравым смыслом и могут совершить катастрофическую ошибку, столкнувшись с ситуацией, которую не видели в обучающих данных.
Искусственный интеллект это всего лишь инструмент. Он не рождается ни добрым, ни злым. Опасность исходит от людей, которые используют этот мощный инструмент без достаточного внимания к безопасности и этике.
Нам придется научиться жить в мире, где машины могут знать нас лучше, чем мы сами, предсказывать наши решения и предлагать индивидуальные планы лечения и долголетия. Это открывает грандиозные перспективы для продления жизни и улучшения ее качества.
Но этот путь требует от нас, людей, беспрецедентной бдительности и самокритики. Нам нужно не просто пользоваться ИИ, а контролировать его, понимая его недостатки.
Готовы ли мы взять на себя эту ответственность и требовать от алгоритмов не только эффективности, но и объяснений? Или же мы смиримся с тем, что наши жизни, наше здоровье и наше благополучие будут зависеть от решений, принятых в непрозрачном «черном ящике», который мы даже не пытались понять?