ekspertów

Uwierzytelnienie ekspertów przy podejmowaniu decyzji dzięki AI

Dzięki sztucznej inteligencji w życie wchodzi nowych argument skupiający się na uwierzytelnianiu ekspertów dzięki obiektywnej bazie danych.

W jaki sposób możemy mierzyć skuteczność decyzji podejmowanych przez ekspertów, zwłaszcza gdy ich wyniki nie są jawne ani szeroko monitorowane? Najnowsze badania pokazują, że AI może odegrać kluczową rolę w dostarczaniu przejrzystości i zwiększaniu zaufania do specjalistów.

Profesor Maytal Saar-Tsechansky z Uniwersytetu Texas McCombs zwróciła uwagę na istotny problem społeczny – jak pacjenci wybierają lekarzy, gdy nie mają dostępu do wiarygodnych informacji na temat ich skuteczności? Jak sama zauważa, wybory często opierają się na nieistotnych kryteriach, takich jak osobowość lekarza czy estetyka gabinetu, zamiast na faktycznych wynikach diagnoz.

Problem nie dotyczy jednak tylko medycyny. Eksperci w różnych dziedzinach, od inżynierii po audyty finansowe, również podejmują decyzje, które mają dalekosiężne konsekwencje. Jak wskazuje Saar-Tsechansky, brak przejrzystości w ocenie jakości ich decyzyjności może prowadzić do kosztownych błędów.

W odpowiedzi na dany problem, zespół Saar-Tsechansky opracował algorytm MDE-HYB, który ocenia jakość decyzji ekspertów, łącząc dane ogólne o wcześniejszych wynikach z bardziej szczegółowymi informacjami na temat konkretnych przypadków. Wyniki testów wskazują, że algorytm przewyższa konkurencyjne modele i ludzkich recenzentów w różnych dziedzinach, takich jak analiza danych podatkowych, klasyfikacja recenzji filmów czy filtrowanie spamu.

Najbardziej obiecującym rezultatem było obniżenie średniego wskaźnika błędnych diagnoz medycznych o 41% w porównaniu z innymi metodami. Potencjalnie oznacza to nie tylko lepsze wyniki zdrowotne pacjentów, ale także znaczne oszczędności w systemach ochrony zdrowia.

Sukces MDE-HYB wpisuje się w szerszy trend wykorzystywania AI do analizy i poprawy ludzkich decyzji. W medycynie inne badania pokazują, że AI może wspierać diagnozy, analizując obrazy radiologiczne z precyzją przewyższającą ludzkich ekspertów. Na przykład Google Health pracuje nad narzędziami AI, które mogą wcześnie wykrywać choroby, takie jak rak piersi, minimalizując ryzyko błędnych diagnoz.

Również w finansach AI pomaga oceniać ryzyko kredytowe klientów, identyfikując wzorce w danych, które mogą umknąć analitykom. Systemy takie jak te opracowywane przez JPMorgan Chase czy Mastercard wspierają podejmowanie decyzji opartych na danych, zmniejszając ryzyko błędów ludzkich.

Chociaż AI oferuje imponujące możliwości, jej zastosowanie w ocenie decyzji eksperckich rodzi także wyzwania. Kluczowym zagadnieniem jest przejrzystość algorytmów – jak upewnić się, że decyzje podejmowane przez AI są sprawiedliwe i wolne od uprzedzeń? Ponadto, AI nie zastąpi całkowicie ludzkiego osądu, zwłaszcza w przypadkach, gdzie konieczne są empatia i kontekst kulturowy.

Badania Saar-Tsechansky podkreślają potrzebę dalszego rozwoju technologii i ich odpowiedzialnego zastosowania. Jak sama wskazuje, algorytm MDE-HYB to dopiero początek, a jego głównym celem jest otwarcie dyskusji i zachęcenie innych badaczy do doskonalenia tej metody.

Wyobraźmy sobie przyszłość, w której pacjenci mogą wybierać lekarzy na podstawie obiektywnych danych o ich skuteczności, a nie subiektywnych wrażeń. W świecie biznesu menedżerowie mogliby monitorować decyzje pracowników, identyfikując obszary wymagające poprawy. AI, takie jak MDE-HYB, ma potencjał, by stać się narzędziem, które przekształci różne sektory, czyniąc je bardziej transparentnymi i efektywnymi.

Jak podkreśla Saar-Tsechansky: „W każdej profesji, gdzie podejmowane są ważne decyzje, warto oceniać ich jakość”. Dzięki rozwojowi AI możemy zbliżyć się do świata, w którym każda decyzja, od diagnozy medycznej po audyt finansowy, będzie podejmowana w oparciu o solidne dane, a nie przypadek. To kolejny krok w kierunku odpowiedzialnego i skutecznego wykorzystania technologii.

Szymon Ślubowski

SUBSKRYBUJ „GAZETĘ NA NIEDZIELĘ” Oferta ograniczona: subskrypcja bezpłatna do 30.04.2025.

Strona wykorzystuje pliki cookie w celach użytkowych oraz do monitorowania ruchu. Przeczytaj regulamin serwisu.

Zgadzam się