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GPT-3, Limits of Deep Learning, Deepfakes in the Real World
2020/7/26
Last Week in AI
A
Andrey Kurenkov
S
Sharon Zhou
Sharon Zhou：AI在医疗决策中的应用缺乏透明度，尤其是在可解释性方面，这增加了患者的担忧和对AI的不信任。目前AI模型存在偏差，缺乏透明度，以及对其性能和测试的了解不足，这使得在医疗领域使用AI系统存在诸多挑战。为了增强公众对AI系统的信任，需要对AI模型进行审计，并公开其性能指标和可靠性信息。医生对患者的决策解释也存在不透明性，这与AI系统在医疗决策中的不透明性类似，需要探讨最低限度的信息披露标准。AI系统在医疗领域的应用需要制定明确的伦理规范和信息披露标准，以确保患者的知情权和医疗安全。
Andrey Kurenkov：医生可能会过度依赖AI辅助决策工具，这可能会影响医生的独立判断和专业性。评估深度学习进步趋势的论文中，一些常用的基准测试（如ImageNet top one error）可能已经接近饱和，这使得评估深度学习的进步变得复杂。深度学习的进步正日益依赖于计算能力的提升，这带来了巨大的环境影响，需要开发更高效的深度学习方法。研究表明，深度学习的进步正呈现边际效益递减的趋势，获得微小的性能提升需要指数级增加计算量。深度学习领域还有许多未充分探索的领域，这些领域可能不需要大量的计算资源就能取得显著的进展。对深度学习进展的评估不应仅仅依赖于特定基准测试的准确性，还应考虑其他因素，例如数据效率和计算效率。认为深度学习已接近计算极限的说法夸大了其现状，深度学习领域仍有许多有待探索的方向。
Deep Dive
Discusses the ethical dilemma of whether patients should be informed about AI's role in their healthcare decisions, highlighting issues of transparency, trust, and potential over-reliance on AI by healthcare providers.
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