AI醫療運用之倫理挑戰

大量的資料是訓練AI不可或缺的素材,若是品質不佳或者數量不夠都會造成許多不良的後果。然而,資料總不可能從天而降,尤其醫療相關資料牽涉到個人隱私,這時政府跟民間團體的溝通就顯得格外重要。究竟要政府要提出何種願景,才能讓民眾相信提供資料對於整個社會和個人都是利多於弊呢?

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台灣生命倫理的開拓者——專訪蔡甫昌

蔡甫昌教授是國內第一位專攻醫學倫理學的臨床醫師,1999年自英國曼徹斯特大學(The University of Manchester)獲得生命倫理學博士學位後,回到台灣繼續臨床工作,同時也傾注熱忱在醫學教育上。這20年來,蔡教授對生命倫理學的研究、教學與實務應用貢獻良多,也推動台灣生命倫理的發展與世界接軌,在醫學教育的革新歷程中扮演重要的角色。

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控制大象的小老鼠

NLP語言模型如GPT-2或是BERT,雖然功能強大──任何人都可以從Github上下載,快速產生流暢、以假亂真的文字內容──但本質上都屬於文本預測系統(根據上下文推測下一個最有可能出現的字詞或句子),容易被有心人士操弄,產生帶有歧視或極端負面的文字。它們就像是力量強大的大象,如果開發者無法約束模型所生成的文字內容,能實際付諸應用的地方便會處處受限。來自Uber AI的研究員就找到了一隻可以用來控制大象的小老鼠。

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當AI成為人的那一天:未來世界的人與社會

不論是線上購物時網頁下方自動推薦的商品,或是解鎖手機的人臉辨識,又甚至能陪伴我們的聊天機器人,AI其實早已在我們生活中隨處可見。假設真的有那麼一天,AI通過了圖靈測試,人類再也無法輕易分辨與我們對話的是人還是機器,我們該如何與它們相處、互動?無異於人的AI又會對這個社會造成什麼影響呢?由「臺大科教中心」與「臺大人工智慧中心」共同舉辦的「2019 AI嘉年華」,在活動的最後邀請到法律、傳播、工程等各界專家學者,以「當AI成為人的那一天:未來世界的人與社會」為題深入對談。

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AI醫療運用之倫理挑戰

大量的資料是訓練AI不可或缺的素材,若是品質不佳或者數量不夠都會造成許多不良的後果。然而,資料總不可能從天而降,尤其醫療相關資料牽涉到個人隱私,這時政府跟民間團體的溝通就顯得格外重要。究竟要政府要提出何種願景,才能讓民眾相信提供資料對於整個社會和個人都是利多於弊呢?

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人工智慧於精準醫療之創新機會與挑戰

Big data、演算法和運算能力驅動人工智慧發展,最初AI發展運作方式是由專家定義知識,機器模擬專家思路解決問題,後續機器學習方法出現、應用新一代的演算法像Deep Learning、搭配高速運算GPU,才能夠達成像Alpha go的AI系統,近幾年AI醫療快速發展,很重要的關鍵就是Big data,醫療數據的整合將產生非常大的力量。

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