Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

ChatCLIDS: Mô phỏng các cuộc đối thoại AI thuyết phục để thúc đẩy việc áp dụng insulin vòng kín trong chăm sóc bệnh tiểu đường loại 1

Created by
  • Haebom

Tác giả

Zonghai Yao, Talha Chafekar, Junda Wang, Shuo Han, Feiyun Ouyang, Junhui Qian, Lingxi Li, Hong Yu

Phác thảo

Bài báo này nhấn mạnh rằng việc áp dụng thấp các hệ thống cung cấp insulin vòng kín (CLIDS) ở bệnh nhân tiểu đường tuýp 1 là do các rào cản về hành vi, tâm lý xã hội và xã hội, chứ không phải do các vấn đề kỹ thuật. Chúng tôi đề xuất ChatCLIDS, một chuẩn mực mới để giải quyết vấn đề này. ChatCLIDS mô phỏng các tương tác với một nhân viên điều dưỡng bằng nhiều chiến lược thuyết phục, sử dụng bệnh nhân ảo đã được chuyên gia xác thực. Điều này cho phép đánh giá đa chiều, xem xét các cuộc tư vấn kéo dài và các tình huống áp lực xã hội. Phát hiện của chúng tôi chứng minh rằng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) điều chỉnh các chiến lược của chúng theo thời gian nhưng gặp khó khăn trong việc vượt qua sự kháng cự, đặc biệt là dưới áp lực xã hội thực tế. Điều này làm nổi bật những hạn chế hiện tại của LLM trong việc thay đổi hành vi và cung cấp một nền tảng thử nghiệm có độ trung thực cao, có thể mở rộng để phát triển AI thuyết phục đáng tin cậy trong chăm sóc sức khỏe và hơn thế nữa.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
ChatCLIDS cung cấp phân tích chuyên sâu về nguyên nhân dẫn đến sự suy giảm trong việc áp dụng hệ thống cung cấp insulin vòng kín và khuôn khổ đánh giá mới để giải quyết những nguyên nhân này.
◦
Chúng tôi trình bày một nền tảng thử nghiệm có độ trung thực cao có thể đánh giá hiệu quả và hạn chế của các cuộc trò chuyện thuyết phục dựa trên LLM trong các tình huống thực tế.
◦
Nó nêu bật rõ ràng những hạn chế về khả năng tạo ra sự thay đổi hành vi của các LLM hiện tại và đề xuất các hướng phát triển AI đáng tin cậy và thuyết phục.
◦
Nó cung cấp một chuẩn mực chung có thể góp phần vào sự phát triển của AI có sức thuyết phục không chỉ trong lĩnh vực y tế mà còn trong các lĩnh vực khác.
•
Limitations:
◦
Bệnh nhân và tình huống ảo của ChatCLIDS có thể không phản ánh hoàn toàn tình huống thực tế.
◦
Mặc dù nó chỉ ra rõ ràng những hạn chế về hiệu suất hiện tại của LLM, nhưng không đề xuất bất kỳ giải pháp cụ thể nào để khắc phục chúng.
◦
Cần có những đánh giá bổ sung có tính đến nhiều nền tảng xã hội và văn hóa khác nhau.
◦
Cần cân nhắc thêm về các khía cạnh đạo đức của LLM.
👍
Made with Slashpage