Modele językowe podejmowały decyzje o przydziale nerki szybciej i z większą pewnością niż ludzie, ale częściej upraszczały złożone dylematy i inaczej ważyły cechy pacjentów.
Badacze z Penn State porównali odpowiedzi modeli AI z wcześniejszymi decyzjami ludzi w hipotetycznych scenariuszach, w których jedna nerka była dostępna dla dwóch kwalifikujących się pacjentów. Pod uwagę brano m.in. wiek, stan zdrowia oraz informacje o spożyciu alkoholu.
Modele rzadziej pozostawiały miejsce na niepewność
Ludzie częściej uwzględniali kilka cech naraz i dopuszczali sytuacje, w których wybór był moralnie niejednoznaczny. Modele częściej skupiały się na jednym kryterium i wskazywały jednoznacznego „zwycięzcę”, nawet gdy scenariusz został zaprojektowany tak, by ujawniać wątpliwości.
Autorzy nie twierdzą, że chatboty powinny samodzielnie rozdzielać narządy. Badanie ma raczej pokazać ryzyko automatyzowania decyzji wymagających nie tylko danych medycznych, ale także społecznych i etycznych reguł ustalanych przez ludzi. W praktyce systemy AI mogą wspierać analizę, ale odpowiedzialność za kryteria pozostaje po stronie instytucji i lekarzy.
Źródła
Euronews Health – AI i przeszczepy: https://www.euronews.com/health/2026/09/19/who-deserves-a-transplant-ais-answer-isnt-the-same-as-a-human-doctors
Formaty reklamowe wewnątrz artykułu
Reklamy wplecione między akapity najlepiej działają w układzie poziomym lub prostokątnym.
