[過去ﾛｸﾞ] 新・統合失調症の人とその家族のためのスレｯﾄﾞ★14 (1002ﾚｽ)
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147(1): 2025/07/10(木)12:54 ID:Q8Opo9bZ(2/5) AAS
・AIに人間の血岸の熟成度を試されている
・AIの回答に対して人間の記憶力を試されて誘導できることを意味している
・AIは全ての論文を記憶しているので知識が一般人程度ならその分野嘘をついても判断不能と人間が自白している
148: 2025/07/10(木)12:54 ID:Q8Opo9bZ(3/5) AAS
>>147
【精度95%→34.5%】「AI単体」の病名診断は優秀だが「一般人が自己診断にAIを使う」とダメダメになる
2025.07.10 11:30:21 THURSDAY
外部ﾘﾝｸ:nazology.kusuguru.co.jp
>>研究では、合計1298名のイギリス人参加者（専門家ではない）を対象に、肺炎から風邪まで、様々な架空の医療シナリオを提示しました。
>>例えば「20歳の大学生が友人と外出中に突如激しい頭痛に襲われる」といったシナリオがあります。
>>その中には、「下を向くのも辛い」といった重要な医学的情報だけでなく、「常習的に飲酒し、6人の友人とアパートをシェアし、ストレスの多い試験を終えたばかり」といった誤解を招く情報も含まれています。
>>そして、そのシナリオを3つの方法で分析しました。
>>• AI単体（GPT-4o、Llama3、Command R+など）
>>• 参加者がAIを用いる
>>• 参加者のみ（AIを使わず検索エンジンなどで自分で情報収集する）
>>それぞれのケースで、症状シナリオから「どんな病気だと思うか」「どのように対処すべきか（救急車、救急外来、かかりつけ医、自宅療養）」を判断するよう求められました。
>>原因の1つは、人間側の入力ミスや情報の欠落です。
>>例えば、胆石のシナリオを受け取った参加者は、AIに「1時間ほど続く激しい胃痛がある」「テイクアウト食品では吐き気と痛みを感じる」とだけ伝えており、重要である「痛みの場所」「頻度」「程度」については何も伝えていませんでした。
>>これではAIも誤った診断を下してしまいます。
>>もう1つの原因は、AIが正しい助言をしても、それを人が無視してしまうという点です。
>>研究チームが会話ログを分析したところ、AIの会話の65％以上で正しい病名を提案していましたが、それが最終的な被験者の回答には反映されたのは、34.5％未満だったのです。
>>つまり、AIが正しくても、それを信じて実行するとは限らないという問題があるのです。
>>さらに、研究チームは模擬患者をAIに置き換えた追加実験も行いました。
>>このときは、AIが患者役として、別のAIと会話する形式で診断に挑みました。
>>その結果、正答率は60.7％にまで上昇しました。
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