Kad je Google predstavio svoje medicinske AI modele, tvrdili su da donose velike prednosti u dijagnostici i analizi snimki. Ipak, stvarnost je pokazala ozbiljne slabosti. Jedan od modela, Med-Gemini, u nedavnom je istraživanju prepoznao “basilar ganglia” – dio mozga koji uopće ne postoji.
Ovaj slučaj nije izazvao samo šok među liječnicima, već je pokrenuo i ozbiljna pitanja o sigurnosti korištenja AI-a u zdravstvu. Stručnjaci sada upozoravaju da AI može lako stvoriti uvjerljive, ali potpuno netočne informacije, što u medicini nosi stvaran rizik za pacijente. Povjerenje u nove tehnologije poljuljano je jer pogreške poput ove mogu ostati neprimijećene mjesecima, a posljedice bi mogle biti ozbiljne.
Širenje AI alata u medicini je nezaustavljivo, ali ovaj događaj pokazuje koliko je važno stalno i pažljivo provjeravati sve što generira umjetna inteligencija, pogotovo kad su u pitanju zdravlje i ljudski životi. Ova priča pokazuje koliko su ljudska kontrola i stručnost i dalje nezamjenjivi čimbenici u medicinskoj dijagnostici.
Kako je došlo do pogreške: Kontekst slučaja s Googleovom medicinskom AI
U trenutku kad je Google objavio rezultate svog medicinskog AI modela, očekivanja su bila visoka – tehnologija je trebala donijeti brže i preciznije dijagnoze. Ali već na prvom velikom testu pokazala se ozbiljna mana: model Med-Gemini prepoznao je “basilar ganglia”, nepostojeći dio mozga. Ovakve pogreške nisu samo teoretski problem, već stvarna opasnost za pacijente i povjerenje koje liječnici i javnost imaju u AI sustave.
Reakcije liječnika i stručnjaka: Iznesi vjerodostojne, poznate komentare medicinskih stručnjaka i etičara
Mnogi liječnici i znanstvenici nisu skrivali zabrinutost. Maulin Shah, glavni medicinski informatičar iz bolnice Providence, jasno je upozorio da takvi propusti mogu biti “super opasni”. Samo dvije pogrešna slova mogu potpuno promijeniti smisao medicinskog nalaza – to nije sitnica kada je riječ o zdravlju.
Judy Gichoya, profesorica radiologije i informatike, ističe još važniji problem: AI modeli često ne znaju reći “ne znam”. Umjesto da priznaju nesigurnost, skloni su izmišljanju podataka koji zvuče uvjerljivo, ali nemaju temelja u stvarnosti. Ova sklonost “haluciniranju” posebno zabrinjava u medicinskim situacijama gdje posljedice mogu biti ozbiljne.
Stručnjaci dodatno upozoravaju da je razvoj AI-a u zdravstvu prebrz i da je, zbog visokih uloga, svaka greška potencijalno opasna. Primjeri iz prakse pokazuju kako su zdravstveni djelatnici sve oprezniji i traže snažnije kontrole te ljudski nadzor nad svakim AI sustavom koji sudjeluje u dijagnostici ili terapiji.
Analiza tehničke pogreške: kako AI može ‘izmisliti’ dio tijela?
AI modeli poput Med-Geminija temelje se na velikim jezičnim modelima (LLM). Oni funkcioniraju tako da analiziraju goleme količine tekstova i uče obrasce jezika. Problem nastaje kad model, u pokušaju da generira tekst, spoji ili zamijeni slične pojmove, poput “basal ganglia” (pravi dio mozga) i “basilar artery” (krvna žila). Tako je nastao “basilar ganglia” – anatomski nemoguća kombinacija.
Ovo se naziva halucinacija: AI izmišlja podatke koji ne postoje, ali ih prezentira kao točne i znanstveno utemeljene. Uzrok leži u načinu rada LLM-a – model ne razumije stvarni svijet, nego samo predviđa koje riječi ili pojmovi idu jedan za drugim na temelju prethodnih u tekstu.
Ovakve pogreške nisu rijetkost. Najbolji AI modeli u sličnim zadacima mogu generirati pogrešan sadržaj i do 65–82% vremena kad su suočeni s nepoznatim ili rijetkim informacijama. Upravo zato je važno shvatiti njihove tehničke granice i ograničenja.
Za više detalja o principima na kojima rade LLM-ovi, pročitajte Veliki test umjetne inteligencije: ChatGPT vs Google Gemini.
Ovaj slučaj s Googleom pokazuje koliko je važno da AI ne bude zamjena za ljudsku stručnost i provjeru, već alat koji zahtijeva stalan nadzor i jasne granice. Povjerenje u AI u zdravstvu trebalo bi graditi polako, s naglaskom na sigurnost i odgovornost.
Etika i sigurnost: Što znači kada AI izmisli medicinske činjenice?
Kad AI stvori lažne medicinske podatke, priča postaje puno ozbiljnija od običnog tehničkog propusta. U zdravstvu, etika i sigurnost idu ruku pod ruku jer svaka pogreška može imati dalekosežne posljedice. Povjerenje u medicinske sustave gradi se sporo, ali se može izgubiti u sekundi – pogotovo kad se otkrije da je AI model uvjerljivo izmislio dio ljudskog tijela.
Opasnosti od halucinacija umjetne inteligencije u medicini
Halucinacije u radu AI alata predstavljaju stvarni rizik za pacijente. Kada AI generira netočne informacije, kao što je slučaj s izmišljenim “basilar ganglia”, posljedice mogu biti ozbiljne:
- Pogrešne dijagnoze: Liječnici koji se oslanjaju na AI mogu donijeti odluke temeljene na nepostojećim medicinskim činjenicama.
- Gubitak povjerenja: Pacijenti i zdravstveni radnici gube povjerenje u AI rješenja kad shvate da su moguća ovako uvjerljiva izmišljanja.
- Širenje netočnih informacija: Jedna greška može se nekontrolirano proširiti kroz medicinsku dokumentaciju, publikacije ili sustave.
- Rizik po živote: U hitnim slučajevima, pogrešna informacija može dovesti do krivih zahvata, liječenja ili propusta koji ugrožavaju zdravlje.
Ovo nije samo pitanje tehničke pogreške. Radi se o etičkoj odgovornosti, jer svaka netočnost u medicini znači potencijalni ugroženi život. Stručnjaci upozoravaju da su ovakve greške još opasnije jer AI često napiše izmišljene informacije na način koji zvuči stručno i uvjerljivo. Kad se to dogodi, čak i iskusni liječnici mogu propustiti pogrešku, pogotovo ako je uređaj ili softver u kojem rade prezentiran kao “dokazano pouzdan”.
Za dublje razumijevanje kako etički i sigurnosni propisi oblikuju razvoj AI tehnologije, pogledajte EU AI Act explained, koji detaljno opisuje europske standarde zaštite korisnika u AI sustavima.
Regulatorni okvir i potreba za ljudskim nadzorom
Danas ne postoji jedinstveni globalni standard za sigurnost AI-a u zdravstvu. Pojedine zemlje uvode vlastite regulacije, primjerice Europska unija s AI Aktom, ali izazovi su i dalje brojni. Trenutni regulatorni okvir često kasni za tempom razvoja tehnologije, a praksa pokazuje da bez stalnog ljudskog nadzora nema prave sigurnosti.
Bitne točke trenutnih regulacija i izazova su:
- Nedovoljno ažurni standardi: Tehnologija napreduje brže nego što se zakoni i standardi uspijevaju prilagoditi.
- Nužnost ljudskog nadzora: Nijedan AI sustav ne smije donositi ključne odluke o zdravlju bez potvrde stručnjaka.
- Transparentnost: Potrebno je jasno prikazati izvore, ograničenja i potencijalne pogreške svakog AI alata.
- Praćenje i prijava grešaka: Sustavi za rano otkrivanje, prijavu i ispravak AI pogrešaka moraju biti standard, a ne iznimka.
Primjer dobre prakse su platforme koje stavljaju sigurnost i privatnost korisnika u prvi plan, poput Lumo AI chatbot with user security focus, koje omogućuju korištenje AI-a bez kompromisa za privatne podatke.
Ostaje jasno: dok AI može unaprijediti medicinu, ljudski nadzor i strogi regulatorni okvir ostaju ključni. Samo tako se mogu spriječiti velike greške, zaštititi pacijenti i ponovno izgraditi povjerenje u novu tehnologiju.
Što stručnjaci i korisnici mogu naučiti iz ovog slučaja?
Ova priča s Googleovom medicinskom AI nije samo tehnička pogreška – ona je upozorenje svima koji vjeruju da su nove tehnologije uvijek sigurne i spremne za masovno korištenje. I stručnjaci i korisnici mogu iz ovog slučaja izvući važne lekcije koje nam pomažu razumjeti i bolje koristiti umjetnu inteligenciju u zdravstvu.
Lekcije za stručnjake: Odgovornost, nadzor i stalno usavršavanje
Stručnjaci vide ovaj slučaj kao jasan podsjetnik na vlastitu odgovornost. Ni najnapredniji AI model ne može zamijeniti medicinsku procjenu i kritičko razmišljanje. Greške poput “basilar ganglia” pokazuju da je ljudski nadzor nezamjenjiv – baš kao što kontrolor leta mora dvaput provjeriti instrumente prije slijetanja, tako i liječnik mora analizirati svaki AI prijedlog.
Ključne točke za medicinske stručnjake uključuju:
- Neprestana edukacija: Tehnologija napreduje brzo, ali i pogreške evoluiraju. Stručnjaci moraju stalno pratiti nove alate i izvještaje o poznatim greškama.
- Sumnjičavost prema AI izlazima: Ništa se ne uzima zdravo za gotovo. Ako AI ponudi neočekivanu ili neuobičajenu dijagnozu, provjera je obavezna.
- Jasna komunikacija s pacijentima: Objasniti da AI pomaže, ali ne donosi konačne odluke. Otvorena komunikacija gradi povjerenje, čak i kad AI pogriješi.
Mnoge institucije i dalje ulažu u razvoj naprednih modela poput AMIE koji, koristeći više razina dijaloga i evaluacije, podižu točnost i pouzdanost* izvor*. Ipak, bez sigurnosnih barijera i stalne evaluacije, nijedna nova tehnologija nije “sigurna po defaultu”.
Lekcije za korisnike: Kritičko razmišljanje i realna očekivanja
Pacijenti i šira javnost često vjeruju tehnologiji više nego što bi trebali. Ovaj slučaj pokazuje koliko je važno zadržati zdravu dozu sumnje, čak i kad informacija dolazi iz velike kompanije ili je upakirana u “stručni” jezik.
Što korisnici mogu naučiti?
- Ne prepuštajte sve odluke AI alatima: AI može ubrzati procese, ali ne može zamijeniti liječnika.
- Postavljajte pitanja: Ako nešto ne razumijete ili izgleda čudno, pitajte liječnika ili tražite dodatno objašnjenje.
- Čitajte i pratite provjerene izvore: Birajte stranice i platforme koje transparentno opisuju prednosti i mane AI-a, kao što je UmjetnAI.com.
Kada AI pogriješi, odgovornost nije samo na softveru ili programerima. I krajnji korisnik, bilo da je pacijent ili liječnik, ima pravo i dužnost tražiti pojašnjenja i potvrde prije nego što povjeruje svakoj preporuci.
Tehničke i društvene pouke: Povjerenje se gradi transparentnošću
Ovaj slučaj jasno pokazuje da čak i najbolje AI platforme, kao što su Googleovi sustavi za obradu medicinskih podataka, nisu imune na greške i halucinacije. Povjerenje se ne gradi preko noći – svaki propust, pogotovo u zdravstvu, poljulja vjeru u AI alate i može utjecati na prihvaćanje tehnologije u budućnosti.
Neki važni zaključci za budući rad na AI u medicini su:
- Transparentnost kod prikaza grešaka: Greške se ne smiju prikrivati. Brza ispravka i javna obavijest pomažu zadržati povjerenje korisnika.
- Sustavi za ranu detekciju i ispravak pogrešaka: Kao što su se pokazali korisni u simulacijama i testiranjima, potrebno ih je što više primijeniti u praksi.
- Otvoreno učenje na greškama: Svaki propust je prilika za bolje razumijevanje kako AI može postati korisniji i sigurniji alat.
Na kraju, ovaj slučaj naglašava da tehnološki napredak sam po sebi nije dovoljan. Ključ je u suradnji između stručnjaka, korisnika, regulatora i developera – svi trebaju sudjelovati u stalnom praćenju i poboljšavanju AI rješenja, kako bi zdravstvo zaista bilo sigurnije i pouzdanije za sve.
Zaključak
Ovaj slučaj jasno pokazuje koliko je važno postaviti čvrste sigurnosne i etičke standarde prije nego što umjetna inteligencija pronađe širu primjenu u zdravstvu. Inovacije su dobrodošle, ali zaštita pacijenata i povjerenje u sustav uvijek moraju imati prednost. Ljudska stručnost, stalna provjera i otvorena komunikacija ostaju ključni čimbenici za sigurnu upotrebu svaki put kad se koristi AI alat. Budućnost je svijetla samo ako zajedno gradimo odgovorno i transparentno.
Hvala što ste odvojili vrijeme za čitanje ovih analiza. Podijelite svoja razmišljanja ili iskustva i pratite UmjetnAI.com za nove teme i praktične savjete iz svijeta umjetne inteligencije.
