Az MI nagy kamuja: félrevezető képek az orvostudományban

Az MI nagy kamuja: félrevezető képek az orvostudományban
A biológia és az orvostudomány területén vizualizációval foglalkozó szakemberek egyre gyakrabban találkoznak generatív MI által készített képekkel, amelyek bár látványosak, gyakran hibásak és félrevezetők. Az ilyen képek a klinikai környezetben vagy az interneten terjedő álhírek révén komoly károkat okozhatnak, ennek ellenére hiányoznak a világos irányelvek arra vonatkozóan, hogyan lehetne szabályozni a felhasználásukat.

Az MI látványos, de pontatlan képei

Egy norvég, kanadai és amerikai kutatók által végzett vizsgálatban több generatív MI, köztük a GPT-4o és a DALL-E 3 által készített orvosi illusztrációkat hasonlítottak össze tapasztalt szakemberek munkáival. Az MI által generált képek felszínesen profinak tűnnek, de gyakran súlyos anatómiai hibákat tartalmaznak, ami alapvető félreértésekhez vezethet. Még tapasztalt orvosokat is megtéveszthet egy jól sikerült, de hamis MI-kép, ha nincsenek tisztában azzal, hogy amit látnak, nem bizonyított vagy ellenőrzött forrásból származik.

A tudományos publikációkban, sőt az egészségügyi tájékoztatásban is egyre többször használnak véletlenszerű vagy teljesen elképzelt (ún. hallucinált) MI-illusztrációkat, amelyek akár új szavakat vagy kifejezéseket is kitalálnak, például „zölden ragyogó fehérje”. Ezeknek az ábráknak a terjedése veszélyezteti a hiteles kutatói kommunikációt, és az orvosi döntéshozatalra is hatással lehet.

A hibás képek következményei

Az MI-vel generált képek veszélyét nemcsak az egészségügyben dolgozók ismerik fel, hanem a közvélemény is egyre szkeptikusabb. Egy, a közösségi médiában elhíresült példában például egy “jól felszerelt patkány” illusztrációja mémmé vált, amin a közéleti szereplők gúnyolódtak, tovább csökkentve a tudományos közösség iránti bizalmat. Világjárványok illetve oltási kampányok idején ezek a hamis vizuális tartalmak kifejezetten károsak lehetnek, mert félretájékoztatják a lakosságot, és hátráltatják a hatékony kommunikációt.

A kutatás szerint bár jelenleg még nincsenek ismert konkrét esetek, ahol kizárólag MI által generált kép vezetett volna közvetlen egészségkárosodáshoz, már eddig is történtek súlyos tévedések például MI-alapú csalásfelderítő rendszerek miatt. A fő probléma mégis az a sokszor ártatlannak tűnő pontatlanság, amely hosszú távon átformálja az emberek tudását és elvárásait a tudománnyal kapcsolatban.

A szakma megosztott a MI-illusztrációkról

A kutatók tizenhét orvosi vizualizációval foglalkozó szakembert kérdeztek meg arról, hogyan és milyen célokra használják a generatív MI-t a munkájuk során. A válaszok alapján öt fő csoportot különítettek el: lelkesen bevezetők, kíváncsi alkalmazkodók, kíváncsi optimisták, óvatos optimisták és szkeptikus elkerülők. Van, aki az MI-alkotta képek elvont, különleges világát inspirálónak tartja az ötleteléshez vagy a megrendelőkkel való kommunikációhoz, de a válaszadók fele szerint ezek az ábrák unalmasak és sablonosak.

Sokan szöveg-generáló modelleket is igénybe vesznek képfeliratozáshoz vagy leírásokhoz, de ritkán elégedettek az eredménnyel. Visszatérő probléma, hogy az MI irreleváns vagy teljesen kitalált információkat produkál. Noha néhány fejlesztő előszeretettel használja az MI-t unalmasabb, rutinszerű kódolási feladatokra vagy adattisztításra, többen még mindig inkább a saját tudásukra hagyatkoznak.


A hitelesség és felelősség kérdése

A válaszadó szakemberek komoly aggályokat fogalmaztak meg az MI jogszerűtlen adatfelhasználása kapcsán, főként kereskedelmi célú alkalmazás esetén, ugyanakkor saját, magánhasználatra kevésbé tartják ezt veszélyesnek. Bár szinte mindannyian kipróbálták már a generatív MI-t valamilyen formában, továbbra is az adatok és illusztrációk pontosságát tekintik a legfontosabbnak – ebben azonban az MI jelenleg még messze elmarad a szakmai elvárásoktól.

Van, aki szerint az MI nem képes megkülönböztetni a nervus ischiadicust és az ulnaris ideget – az algoritmus számára ezek egyszerűen vezetékek. Akár hasnyálmirigyet, akár bármi mást kérsz, az MI néha egyszerűen „idegen tojásokat” ad vissza, ami jól mutatja, mennyire nem érti a rendszerek működését.

Különösen aggasztó, hogy a black box, vagyis az átláthatatlan modellműködés miatt szinte lehetetlen felelőst találni egy hibás MI-képért vagy döntésért. A szakértői vélemények szerint ezért elengedhetetlen, hogy mindig legyen szakmai felügyelet, aki meg tudja magyarázni az MI eredményeit – hiszen végső soron a bizalom és a szakértelem számít.

Párbeszéd és tudatosság nélkül nincs megoldás

A generatív MI a tudományos illusztráció és vizualizáció meghatározó részévé vált, de kulcsfontosságú, hogy ne kritikátlanul fogadjuk el az új technológiát. A kutatók szerint a közösség tagjainak bátran meg kellene beszélniük tapasztalataikat, aggályaikat és kérdéseiket, mert csak nyílt párbeszéddel lehet elérni, hogy az MI használata ne menjen szembe szakmai értékeinkkel és céljainkkal. Az újítások előtt először gondolkodni és visszatekinteni érdemes, hogy valóban jó irányba haladjon az orvostudomány digitális forradalma.

2025, adminboss, go.theregister.com alapján


Legfrissebb posztok

Az új rádiós rejtély: különleges égi forrást találtak

MA 23:01

Az új rádiós rejtély: különleges égi forrást találtak

💡 Egy nemzetközi csillagászcsoport a világ egyik legmodernebb rádiótávcsövével, az ausztráliai ASKAP-pal (Australian Square Kilometre Array Pathfinder) egy eddig ismeretlen, hosszú periódusú rádiós kitörést észlelt, amelyet ASKAP J14486856-nak neveztek...

Az első antianyagból készült kvibit és az univerzum titkai

MA 22:51

Az első antianyagból készült kvibit és az univerzum titkai

A tudomány történetében először sikerült a kutatóknak antianyagból kvibit-et, vagyis kvantumbitet létrehozniuk. Ez a forradalmi kísérlet azzal kezdődött, hogy mágneses mező segítségével csapdába ejtettek egyetlen antiproton-t – amely...

Az ingyenes VPN-ek veszélyei: így használják ki a magyarokat is

MA 22:25

Az ingyenes VPN-ek veszélyei: így használják ki a magyarokat is

⚠ Július 25-én hatályba lépett az Egyesült Királyság új online biztonsági törvénye, amely mostantól kötelezi a weboldalakat, hogy megvédjék a gyerekeket a káros tartalmaktól, például a pornográfiától vagy az...

A Tea app botránya: nők privát csevegései hevernek a neten

MA 22:01

A Tea app botránya: nők privát csevegései hevernek a neten

A nők biztonságát ígérő Tea alkalmazásból kiszivárgott adatok mostanra végképp szabaddá váltak, ráadásul a botrányt egy újabb, sokkal súlyosabb adatbázis is tetézi. A kizárólag nők számára elérhető ismerkedős...

Carlsen megsemmisítő győzelme: A ChatGPT-nak esélye sem volt sakkban!

MA 21:50

Carlsen megsemmisítő győzelme: A ChatGPT-nak esélye sem volt sakkban!

Magnus Carlsen világbajnok sakkozó saját közösségi oldalán tette közzé, hogy online mérkőzést játszott a ChatGPT MI-alapú chatbot ellen, miközben utazás közben próbálta elűzni unalmát. A játszma során Carlsen...

Az iPhone szoftver végre nagyot újít – itt az iOS 26

MA 20:51

Az iPhone szoftver végre nagyot újít – itt az iOS 26

🚀 Bár az Apple hivatalos őszi nagyfrissítése még odébb van, az iOS 26 nyilvános bétája már bárki számára letölthető. Az új rendszer látványos vizuális átalakítással és hasznos funkciókkal készül...

Az MI már a falakon át is lát: a WhoFi botránya

MA 20:01

Az MI már a falakon át is lát: a WhoFi botránya

Az olaszországi La Sapienza Egyetemen fejlesztett WhoFi rendszer képes egyedi módon beazonosítani embereket a WiFi-jeleken keresztül – mindezt anélkül, hogy kamerát vagy bármilyen fizikai érintkezést használnának. A rendszer...

Allianz Life hack: több mint egymillió ügyfél adatai veszélyben

MA 19:51

Allianz Life hack: több mint egymillió ügyfél adatai veszélyben

🔒 Az észak-amerikai Allianz Life biztosítót július 16-án kibertámadás érte, amely során egy ismeretlen hackercsoport több mint 1,4 millió ügyfél érzékeny adataihoz jutott hozzá. Az adatszivárgás egy harmadik fél...

Az új brit törvény miatt mindenki VPN-t tölt le

MA 19:25

Az új brit törvény miatt mindenki VPN-t tölt le

Pénteken az Egyesült Királyságban életbe lépett a kötelező korhatár-ellenőrzési szabályozás, amely jelentősen felpörgette a VPN-appok letöltését. A Proton VPN például egyetlen óra alatt 1400 százalékos növekedést tapasztalt a...