論文の概要: Large Language Models and User Trust: Consequence of Self-Referential Learning Loop and the Deskilling of Healthcare Professionals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14691v2
- Date: Mon, 1 Apr 2024 05:03:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 07:58:37.248125
- Title: Large Language Models and User Trust: Consequence of Self-Referential Learning Loop and the Deskilling of Healthcare Professionals
- Title(参考訳): 大規模言語モデルとユーザ信頼--自己参照学習ループと医療専門家のスキル低下の影響
- Authors: Avishek Choudhury, Zaria Chaudhry,
- Abstract要約: 本稿では, LLMにおける臨床医の信頼と, 主に人間生成コンテンツからAI生成コンテンツへのデータソースの影響との関係について検討する。
主な懸念の1つは、LLMが学習のアウトプットにより依存するにつれて生じる潜在的なフィードバックループである。
調査から得られた重要なポイントは、ユーザの専門知識の重要な役割と、LCMのアウトプットを信頼し、検証するための差別化アプローチの必要性である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.6574413179773761
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper explores the evolving relationship between clinician trust in LLMs, the transformation of data sources from predominantly human-generated to AI-generated content, and the subsequent impact on the precision of LLMs and clinician competence. One of the primary concerns identified is the potential feedback loop that arises as LLMs become more reliant on their outputs for learning, which may lead to a degradation in output quality and a reduction in clinician skills due to decreased engagement with fundamental diagnostic processes. While theoretical at this stage, this feedback loop poses a significant challenge as the integration of LLMs in healthcare deepens, emphasizing the need for proactive dialogue and strategic measures to ensure the safe and effective use of LLM technology. A key takeaway from our investigation is the critical role of user expertise and the necessity for a discerning approach to trusting and validating LLM outputs. The paper highlights how expert users, particularly clinicians, can leverage LLMs to enhance productivity by offloading routine tasks while maintaining a critical oversight to identify and correct potential inaccuracies in AI-generated content. This balance of trust and skepticism is vital for ensuring that LLMs augment rather than undermine the quality of patient care. Moreover, we delve into the potential risks associated with LLMs' self-referential learning loops and the deskilling of healthcare professionals. The risk of LLMs operating within an echo chamber, where AI-generated content feeds into the learning algorithms, threatens the diversity and quality of the data pool, potentially entrenching biases and reducing the efficacy of LLMs.
- Abstract(参考訳): 本稿では, LLMにおける臨床医の信頼関係, 主に人間生成コンテンツからAI生成コンテンツへのデータソースの変換, およびその後のLLMの精度と臨床医の能力への影響について検討する。
主な懸念の1つは、LLMが学習のアウトプットにより頼りになるにつれて生じる潜在的なフィードバックループであり、それによってアウトプットの品質が低下し、基本的な診断プロセスへの関与が減少するクリニックスキルが低下する可能性がある。
理論的には、このフィードバックループは、医療におけるLLMの統合が深まり、LLM技術の安全かつ効果的な利用を確実にするための積極的な対話と戦略的対策の必要性を強調しているため、大きな課題となる。
調査から得られた重要なポイントは、ユーザ専門知識の重要な役割と、LCMのアウトプットを信頼し、検証するための差別化アプローチの必要性である。
論文は、専門家、特に臨床医が、AI生成コンテンツの潜在的な不正確性を特定し、修正するための重要な監視を維持しながら、日常的なタスクをオフロードすることで、LCMを活用して生産性を高める方法について強調する。
この信頼と懐疑のバランスは、LCMが患者ケアの質を損なうのではなく、増大することを保証するために不可欠である。
さらに, LLMの自己参照学習ループや, 医療従事者の机詰めに伴う潜在的なリスクについて検討した。
AI生成したコンテンツが学習アルゴリズムに入力されるエコーチャンバー内で運用されるLLMのリスクは、データプールの多様性と品質を脅かし、バイアスを増大させ、LLMの有効性を低下させる。
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