من يستحق عملية زرع أعضاء؟.. إجابة الذكاء الاصطناعى لا تتطابق مع إجابة الطبيب البشري

تتخذ برامج الدردشة الآلية التى تعمل بالذكاء الاصطناعى قرارات أسرع وأكثر ثقة، ولكنها أقل دقة من الأطباء البشريين عند اختيار من يحصل على عملية زرع كلى منقذة للحياة.هل ستخضع لعملية زرع أعضاء إذا كان الذكاء الاصطناعى هو من يتخذ القرار؟ تشير دراسة جديدة إلى وجود اختلافات فى عملية اتخاذ القرار وتحديد الأولويات بين نماذج اللغة للذكاء الاصطناعى والأطباء البشريين، وفقًا لـ euronews.أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعى ثقة مفرطة، وتقييماً لعوامل مختلفة، وتبسيطا مفرطا للقرارات المعقدة عند تحديد المريض الذى ينبغى أن يتلقى عملية زرع، وذلك وفقاً لدراسة جديدة.فى دراستهم، قدم باحثون من جامعة ولاية بنسلفانيا فى الولايات المتحدة سيناريوهات افتراضية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، استنادًا إلى مجموعات البيانات الموجودة من الأبحاث البشرية المنشورة حول تخصيص الكلى، حيث قام المشاركون الحقيقيون بالفعل باتخاذ نفس هذه الخيارات.تضمنت كل حالة مريضين، المريض (أ) والمريض (ب)، وكلاهما مؤهلان للحصول على كلية واحدة متاحة، ويتميزان بالعمر والحالة الصحية وعادات الشرب. ويتعين على متخذ القرار اختيار أى من المريضين يجب أن يحصل على الكلية.قال حسينى: «أجرينا هذه المقارنات بعدة طرق مختلفة. فى بعض الأحيان كنا نعزل سمة واحدة فقط فى كل مرة، وفى بعض الأحيان كنا نخلط عدة سمات معًا لنرى كيف يوازن الذكاء الاصطناعى بين العوامل المتنافسة، وفى بعض الأحيان كنا نضيف خيار رمى العملة لقياس التردد، وهو عامل رئيسى موجود فى الحكم الأخلاقى البشري».بينما مال المشاركون من البشر إلى إيلاء أهمية أكبر للعمر - مفضلين المرضى الأصغر سنا على الأكبر سنا -فضلت العديد من النماذج انخفاض استهلاك الكحول بدلا من ذلك. وقد أخذت القرارات البشرية فى الاعتبار عوامل متعددة وكانت أكثر حساسية للسياق من قرارات نماذج الانحدار الخطى، التى غالباً ما ركزت على سمة واحدة.قال هادى حسينى، قائد الدراسة فى جامعة ولاية بنسلفانيا: «أولاً، غالباً ما تختلف روبوتات الدردشة التى تعمل بالذكاء الاصطناعى عن القيم البشرية فى كيفية تقييمها لسمات المريض. فهى تركز على عامل واحد، مثل عادات الشرب، بدلاً من موازنة اعتبارات متعددة بالطريقة التى يفعلها البشر».قال فون دير لاين إن الذكاء الاصطناعى فى مجال الصحة يجب أن يتم بطريقة أوروبية، دون أن يحل محل الأطباء. أظهر تقرير أن الأطباء يتبنون الذكاء الاصطناعى بوتيرة أسرع من قدرة المستشفيات على استيعابها.لاحظ الباحثون أيضاً أن الذكاء الاصطناعى لم يواجه صعوبة فى اتخاذ القرار. فبينما أدرك البشر أنه لا يوجد جواب صحيح موضوعياً، وأن القرارات قد تعتمد على أحكام أخلاقية بشرية دقيقة، إلا أن الأنظمة التزمت بخيار واحد دون تردد يُذكر.قال جون ديكرسون، الرئيس التنفيذى لشركة Mozilla.ai، الذى تعاون فى الدراسة: «عندما نخصص شيئًا نادرًا، سواء كان كلية أو وظيفة أو الوصول إلى مورد آخر، فليس هناك دائمًا إجابة واحدة صحيحة موضوعيًا».تابع: «يدرك البشر هذا الغموض ويقننونه من خلال نقاش مفتوح فى عملية التخصيص. أما نماذج الذكاء الاصطناعى فغالباً لا تفعل ذلك».الذكاء الاصطناعى والقرارات الأخلاقيةوأشار معدو الدراسة إلى أن التفاعلات الحديثة مع أنظمة الذكاء الاصطناعى تتطلب منها بشكل متزايد تجاوز المعلومات الواقعية وإصدار أحكام قيمية.تتزايد عمليات دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) فى الرعاية الصحية، حيث تدعم سير العمل السريرى والتشخيص وتخطيط العلاج والاستخدام فى الوقت المناسب للموارد الطبية الشحيحة.أحد تطبيقاتهم يتعلق باتخاذ القرارات بشأن تخصيص الكلى من متبرعين متوفين أو متبرعين أحياء للمرضى، والتى تعتمد، وفقا للمؤلفين، على اعتبارات أخلاقية ومعنوية معقدة.فى مثل هذه السيناريوهات عالية المخاطر، أشار الباحثون إلى أن القرارات لا تتطلب الدقة فحسب، بل تتطلب أيضًا التوافق مع القيم الإنسانية والحكم الأخلاقى.ووفقا للباحثين، فإن التساؤل عما إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعى اتخاذ قرارات أخلاقية أو ما إذا كانت هذه القرارات متوافقة مع القيم الإنسانية يكمن فى صميم النقاش الأوسع نطاقاً اليوم حول الذكاء الاصطناعى.قال حسينى: «إن المخاطر الأخلاقية جسيمة، ودور الذكاء الاصطناعى فى مثل هذه القرارات المصيرية يتطلب تفكيراً عميقاً. فالقرارات الأخلاقية فى مواقف مثل التبرع بالأعضاء تحدد بشكل مباشر من يعيش ومن يموت، لذا فإن تحديد دور الذكاء الاصطناعى فيها بشكل صحيح ليس خيارا».وأضاف: «مع أننا لا نعتزم تشجيع استخدام الذكاء الاصطناعى كبديل عن التقييم المهنى فى اتخاذ القرارات الطبية أو غيرها من السياقات عالية المخاطر، إلا أنه بات من الضرورى فهم سلوكه مع ازدياد اعتماد الأفراد والمنظمات والشركات على الذكاء الاصطناعى لاتخاذ القرارات أو تلقى التوصيات».