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.
ẢO giác so với diễn giải: suy nghĩ lại về độ chính xác và độ tin cậy trong trích xuất dữ liệu hỗ trợ AI để tổng hợp kiến thức
Created by
Haebom
Tác giả
Xi Long, Christy Boscardin, Lauren A. Maggio, Joseph A. Costello, Ralph Gonzales, Rasmyah Hammoudeh, Ki Lai, Yoon Soo Park, Brian C. Gin
Phác thảo
Nghiên cứu này đã phát triển một nền tảng trích xuất dữ liệu sử dụng mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) để cải thiện hiệu quả của quá trình tổng hợp kiến thức thiết yếu (tổng quan tài liệu) trong giáo dục nghề nghiệp y tế (HPE). Nghiên cứu đã so sánh và phân tích kết quả trích xuất của AI và trích xuất của con người từ 187 bài báo tổng quan phạm vi hiện có và 17 câu hỏi trích xuất. Sự phù hợp giữa AI và trích xuất của con người thay đổi tùy theo loại câu hỏi, với sự phù hợp cao đối với các câu hỏi cụ thể và được nêu rõ ràng (ví dụ: tiêu đề, mục tiêu) và sự phù hợp thấp đối với các câu hỏi yêu cầu diễn giải chủ quan hoặc không được nêu rõ ràng trong văn bản (ví dụ: kết quả của Kirkpatrick, bối cảnh nghiên cứu). Lỗi của AI thấp hơn đáng kể so với lỗi của con người và hầu hết sự bất đồng giữa AI và trích xuất của con người là do sự khác biệt trong cách diễn giải. Điều này cho thấy rằng việc lặp lại quá trình trích xuất của AI có thể xác định được sự phức tạp hoặc mơ hồ trong cách diễn giải, cho phép cải thiện trước khi đánh giá của con người.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Chúng tôi chứng minh rằng nền tảng trích xuất dữ liệu hỗ trợ AI dựa trên LLM có thể cải thiện hiệu quả của việc đánh giá tài liệu giáo dục về nghề nghiệp y tế.
◦
Lỗi của AI ít có khả năng xảy ra hơn nhiều so với lỗi của con người và hầu hết sự khác biệt giữa AI và con người đều bắt nguồn từ sự khác biệt trong cách diễn giải.
◦
Lặp lại quy trình trích xuất AI có thể xác định sự mơ hồ trong cách diễn giải và cải thiện quy trình trước khi con người xem xét.
◦
AI có thể là đối tác minh bạch và đáng tin cậy trong quá trình tổng hợp kiến thức.
•
Limitations:
◦
Nghiên cứu này bị giới hạn trong các câu hỏi và bài báo đánh giá phạm vi cụ thể, điều này hạn chế khả năng khái quát hóa của nghiên cứu.
◦
Hiệu suất của AI thay đổi đáng kể tùy thuộc vào loại câu hỏi, đặc biệt là những câu hỏi đòi hỏi sự diễn giải chủ quan.
◦
AI không thể thay thế hoàn toàn hiểu biết sâu sắc của con người. Việc duy trì chuyên môn của con người là rất quan trọng.
