論文の概要: Human-AI collectives produce the most accurate differential diagnoses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14981v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 08:46:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-24 14:13:25.503672
• Title: Human-AI collectives produce the most accurate differential diagnoses
• Title（参考訳）: ヒト-AI集団は最も正確な鑑別診断を行う
• Authors: N. Zöller, J. Berger, I. Lin, N. Fu, J. Komarneni, G. Barabucci, K. Laskowski, V. Shia, B. Harack, E. A. Chu, V. Trianni, R. H. J. M. Kurvers, S. M. Herzog,
• Abstract要約: 医師集団と大規模言語モデル(LLM)のハイブリッド集団は,医師集団と医師集団のどちらよりも優れていることを示す。 我々のアプローチは、医療診断のような複雑でオープンな領域における精度を向上させるための、人間と機械の集合的知性の可能性を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence systems, particularly large language models (LLMs), are increasingly being employed in high-stakes decisions that impact both individuals and society at large, often without adequate safeguards to ensure safety, quality, and equity. Yet LLMs hallucinate, lack common sense, and are biased - shortcomings that may reflect LLMs' inherent limitations and thus may not be remedied by more sophisticated architectures, more data, or more human feedback. Relying solely on LLMs for complex, high-stakes decisions is therefore problematic. Here we present a hybrid collective intelligence system that mitigates these risks by leveraging the complementary strengths of human experience and the vast information processed by LLMs. We apply our method to open-ended medical diagnostics, combining 40,762 differential diagnoses made by physicians with the diagnoses of five state-of-the art LLMs across 2,133 medical cases. We show that hybrid collectives of physicians and LLMs outperform both single physicians and physician collectives, as well as single LLMs and LLM ensembles. This result holds across a range of medical specialties and professional experience, and can be attributed to humans' and LLMs' complementary contributions that lead to different kinds of errors. Our approach highlights the potential for collective human and machine intelligence to improve accuracy in complex, open-ended domains like medical diagnostics.
• Abstract（参考訳）: 人工知能システム、特に大規模言語モデル(LLM)は、安全、品質、および株式を確保するための適切な保護がなければ、個人と社会の両方に大きな影響を及ぼす高い意思決定にますます採用されている。 しかし、LLMは幻覚を呈し、常識を欠き、偏見が偏っている - LLM固有の制限を反映している可能性があるため、より洗練されたアーキテクチャ、より多くのデータ、あるいはより人間のフィードバックによって修正されない可能性がある。 したがって、LLMにのみ焦点をあてて、複雑で高い判断を下すことは問題となる。 本稿では,人間体験の相補的強みとLLMが処理する膨大な情報を活用することで,これらのリスクを軽減するハイブリッド集団知能システムを提案する。 医師による40,762件の鑑別診断と,2,133件の当科5症例の鑑別を行った。 医師とLLMのハイブリッド集団は,単独の医師と医師の集団,および単一LLMとLLMのアンサンブルよりも優れていた。 この結果は、様々な医学的専門知識や専門的経験に及び、様々な種類のエラーにつながる人間やLSMの補完的な貢献に起因する可能性がある。 我々のアプローチは、医療診断のような複雑でオープンな領域における精度を向上させるための、人間と機械の集合的知性の可能性を強調します。

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