據英國《金融時報》報道 ， 一組頂尖科學家和醫學統計學家上周五警告稱 ， 在某些生物醫藥領域使用人工智能技術會得出一些不準確的結論 。
“使用機器學習技術對大數據進行分析得出的研究結論中 ， 有很多都無法獲得我的信任 。 ”美國萊斯大學貝勒醫學院副教授基尼維拉·艾倫（Genevera Allen）在美國科學促進會年會上警告說 。
機器學習已經被用于研究科學和醫學數據與某些現象之間的關系 ， 例如基因與疾病之間的關聯性 。 在精準醫療中 ， 研究人員會尋找擁有相似DNA的病人 ， 讓治療方案能夠瞄準特定的致病基因 。
“很多技術都是為了進行預測 。 ”艾倫說 ， “但從來沒有返回過‘我不知道’或者‘我沒有發現任何東西’這樣的結論 ， 因為它們設計過程中就沒有考慮這種情況 。 ”
她不太愿意指出具體的案例 ， 但卻表示 ， 機器學習對癌癥數據得出的研究結論就是很好的例子 。
“有很多案例都無法重復 。 ”艾倫說 ， “一項研究中發現的集群跟另外一項研究中發現的截然不同 。 為什么會出現這種情況？因為當今的多數機器學習技術都會說：‘我發現了一個群體 。 ’但有的時候 ， 如果換一種說法反而更有幫助 ， 可以說：‘我認為其中一些確實是被分成一組 ， 但我不確定另外一些 。 ’”
一旦機器學習發現病人基因與疾病特征之間存在特定聯系 ， 人類研究人員可能就會對相應的發現提供合理的科學解釋 。 但這并不意味著這些發現就是正確的 。
艾倫說：“你總能找到理由來說明為什么某些基因被分成一組 。 ”
計算機科學家直到最近才開始意識到這個問題 ， 這可能導致醫學研究人員走上錯誤的道路 ， 還會浪費資源來確認無法重復的結果 。
艾倫和她的同事正在努力改進統計技術和機器學習技術 ， 好讓人工智能可以對自己的數據分析展開批判 ， 并指出某些發現有多大概率是真實存在的 ， 而非隨即相關的 。
【科學家：生物醫藥研究使用AI技術或導致結論不準確】“有一種想法是專門擾亂數據 ， 看看結果是否會保持不變 。 ”她說 。 (書聿)
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