خب رفقا، امروز میخوام راجع به یه موضوع داغ براتون حرف بزنم: استفاده از هوش مصنوعی (AI) تو تحقیقهای مربوط به دادههای سلامت! شاید فکر کنید این تکنولوژی فقط یه ابزار خفن برای کمک به پزشکاس، ولی قصه فقط همین نیست…
اول بذار یه کم توضیح بدم. هوش مصنوعی یعنی سیستمهایی که میتونن خودشون اطلاعات یاد بگیرن و کارهایی رو انجام بدن که معمولا فقط از عهدهٔ آدمها برمیاد؛ مثل تصمیمگیری، تحلیل یا حتی نوشتن و ساختن تصویر. این داستان تو پزشکی میتونه واقعاً انقلاب کنه. مثلا تو درمان بیماریهای پیچیده یا مزمن مثل فشار خون، هوش مصنوعی میتونه به دکترها کمک کنه که بهتر تصمیم بگیرن و درمان رو دقیقتر کنن.
اما یه روی دیگهی سکه هم هست: موضوع “نظارت” یا همون Surveillance! یعنی وقتی این سیستمها دارن کلی داده و اطلاعات میگیرن و بررسی میکنن، باعث میشه یه جور نظارت دائمی و تقریبا نامحسوس روی افراد شکل بگیره. دقیقا همینجاست که مسائل اخلاقی و اجتماعی جدی پیش میاد و شاید خیلیها هنوز درست بهش توجه نکردن.
داستان از کجا شروع شد؟
به طور سنتی، علم پزشکی و سلامت همیشه یه جور نظارت داشتن، مثلا تو کنترل بیماریها یا بررسی سلامت جامعه. ولی با اومدن سیستمهای دیجیتال و کلی اپلیکیشن سلامتی که ریز به ریز اطلاعات ما رو جمع میکنن، کمکم این نظارت خیلی قویتر، بیسر و صداتر و همهجاییتر شد. حالا که هوش مصنوعی هم اضافه شده، قدرت این نظارت چند برابر شده!
اگه بخوایم فنیترش کنیم، اصطلاحانی مثل hypercollection و function creep رو داریم که باید توضیح بدم:
- hypercollection یعنی جمعآوری بیوقفه و عظیم دادهها از جاهای مختلف، همیشه و همهجا.
- function creep یعنی وقتی یه تکنولوژی یا داده برای یه هدف جمع میشه و یواشیواش شروع میکنن برا چیزای دیگه هم از همون دادهها استفاده میکنن؛ یه جور تغییر کاربری پنهان دادهها.
این مسئله باعث میشه ما عملا زیر یه ذرهبین دائمی قرار بگیریم (که بهش میگن hypervisibility یا فوقنمایشپذیری!)؛ یعنی هر اطلاعات ریز و درشتی ازمون ذخیره و پروفایلسازی میشه. پروفایلسازی هم یعنی درستکردن یه مدل یا الگو از ویژگیهای فردی هر نفر.
اصلا چه ربطی به عدالت و شفافیت پیدا میکنه؟
اینجا اشاره به چیزی داریم به اسم informational power؛ یعنی قدرتی که صاحب داده و تحلیلگر هوش مصنوعی پیدا میکنه. اگه مراقب نباشیم، این میتونه منجر به بیعدالتی یا نابرابریای بشه که نه تکنولوژی نه سیاستگذار حتی درست متوجه نمیشن.
پروژه Hypermarker که تو مقاله معرفی شده، اومده این مسائل رو بررسی کنه و کلی کار جالب انجام داده که بقیه هم دلشون بخواد مثل اونها پیش برن. اینا به چند تا نکته کلیدی رسیدن:
۱. اعتماد رو قویتر کن: یعنی کارایی کن که مردم مطمئن باشن این دادهها داره منصفانه و عادلانه استفاده میشه.
۲. شفافیت داشته باش: یعنی همه بدونن چه دادههایی کجا استفاده میشه و کی مسئولشه.
۳. مردم باید کنترل و نظارت داشته باشن: فقط دانشمند و دکتر نباشه که تصمیم میگیره، جامعه و مردم هم باید بتونن نظر بدن و در جریان باشن.
برای رسیدن به این اهداف چیا میشه اجرا کرد؟
- پنلهای مشاوره جامعه (Community Advisory Panels): یه گروه از مردم عادی که همیشه نظر میدن و مراقبن کارای تحقیق درست باشه.
- هیئتهای بازبینی مستقل (Independent Review Boards): یعنی نظارت خارجی و بیطرف روی پروژهها.
- چارچوبهای عدالت برای هوش مصنوعی و بحثهای آزاد (Data-AI Justice Frameworks): مثلا اینکه هوش مصنوعی علیه هیچکس تبعیض نکنه.
- داشبوردهای شفافیت و پورتالهای عمومی هوش مصنوعی (Transparency Dashboards & Public AI Portals): یعنی اطلاعات و عملکرد سیستمها برای همه قابل دسترس باشه.
- کمیتههای محافظت و مسئولیت (Stewardship Committees & Accountability Assemblies): گروههایی که هوای دادهها و عدالت رو دارن و جلوی سو استفاده میایستن.
در آخر، قصه اینه: پیشرفت هوش مصنوعی تو حوزه سلامت هم فرصتهای فوقالعادهای داره، هم تهدیدها و چالشای جدی برای حقوق و آزادی مردم. اگه بخوایم به دنیای بهتر برسیم، باید موقع استفاده از این ابزارها کلی فکر کنیم و همیشه شفاف و جوابگو بمونیم!
اگه تا اینجا رو خوندین، مرسی! حالا نظر شما چیه؟ آینده سلامت با هوش مصنوعی رو مثبت میبینین یا نگرانکننده؟
منبع: +
