웨스트민스터 대학의 과학자들은 의료 환경에서 AI 챗봇 개발자를 위한 포괄적인 사용자 가이드 개발을 주요 목표로 하는 선구적인 프로젝트를 수립했습니다.
이 가이드는 디자인 과정의 모든 단계에서 다양한 환자의 요구를 염두에 두고 있다는 점을 보장하는 계획을 구현함으로써 편견이 없고 다양성을 염두에 두고 작성되었습니다. 통합적 접근 방식은 건강 불평등이 더욱 악화되지 않도록 예방 조치를 취합니다. 게다가 이 접근 방식은 계산적이므로 장기적으로 이러한 문제를 줄일 가능성이 높습니다.
AI 협업 및 커뮤니티 참여
Kinsey Institute, University of Sussex 및 HIV 자선단체 Positive East를 통해 수행된 이 연구는 NHS AI Lab과 The Health Foundation의 자금 지원을 받고 있습니다. 연구 팀은 의료 환경, NHS, WHO 등의 리소스에서 대화형 AI 도구를 만들기 위해 공식화된 지침을 평가했습니다. 그들은 연구를 통해 의사결정을 위한 정기적이고 업데이트된 데이터가 어느 누구도 제공되지 않았으며, 또한 소수 집단의 사람들을 위해 올바른 설계나 구현이 이루어지지 않았다는 사실을 발견했습니다.
이와 관련하여 이러한 전문가들은 건강 챗봇이 개발자를 위한 포괄적인 방식으로 개발될 방법에 대한 세부 사항을 포함하는 철저한 계획을 제시해야 했습니다. 그들은 젠더, 민족, 섹슈얼리티가 의사결정, 설계, 유지, 해고 등 모든 측면에서 남성과 동등하게 참여하는 문제가 되어야 한다는 입장을 지향하고 있다. 주요 목표는 더 많은 포괄성, 수용성, 참여를 달성하고 더 많은 사람들에게 사회적 건강 불평등을 극복할 수 있는 기회를 제공하는 것입니다.
윤리적인 AI 개발
연구 의 수석 연구원인 토마스 나다르진치키(Tomasz Nadarzynczki) 박사는 AI 설계 방식의 변화에 대해 말했습니다. 그는 AI 도구의 개발이 단지 운영 효율성을 개발하고 위험을 제거하는 것을 의미해서는 안 된다고 주장합니다. 그는 연구자들이 이를 완전히 이해하고 있으며 '선을 위한 AI' 이점을 활용하고 궁극적으로 건강 불평등과 같은 중요한 문제에 초점을 맞출 수 있는 위치에 있다고 덧붙였습니다.
그는 이 새로운 비전을 달성하려면 AI 도구를 만드는 방식에 전반적인 변화가 필요하다고 덧붙였습니다. 이는 알고리즘을 만들 때와 배포할 준비가 되었을 때 다양한 커뮤니티와의 협력을 강조하는 숫자입니다. 이러한 방식으로 포용하는 것은 편견을 극복하고, 신뢰를 얻고, AI가 소외 계층에 추가할 수 있는 긍정적인 영향력 수준을 극대화하는 비결을 수행할 수 있는 방법입니다.
이 연구는 유엔 지속가능발전목표(SDGs) 3: 건강과 웰빙, 성평등, 모두의 발전을 위한 파트너십에 대한 강령에 직접적으로 기여합니다. 2019년부터 중단된 웨스트민스터 대학교에서는 SDGs를 직접적인 전략적 선택에 대한 전체적인 접근 방식으로 사용하여dent동료가 더 지속 가능하고 공평하며 더 나은 건강을 누리는 세상에 기여하고 탁월하도록 지원했습니다.
이 흥미로운 연구는 모든 유형의 포괄성을 높이고 의료 환경을 위한 AI 챗봇 개발에 커뮤니티 참여를 통합합니다. 이는 공평하고 쉽게 접근할 수 있는 의료 기술의 미래를 열어줍니다.
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