Алхимия 21 века: превращаем галлюцинации в золото
Антропик только что привлек $250 миллионов на свой медицинский проект Claude для медицины. OpenAI активно продвигает ChatGPT Health. Google пытается реанимировать свои медицинские амбиции после провала с AI Overviews. Рынок медицинского ИИ кипит деньгами. Но если отбросить пресс-релизы, остаётся простой вопрос: что на самом деле покупают инвесторы? Прорывные технологии или красиво упакованные проблемы?
В прошлом месяце тестовый запуск одного медицинского чат-бота "посоветовал" пациенту с аллергией на пенициллин принять амоксициллин. Система просто не поняла, что это одно и то же. К счастью, это был тест.
Галлюцинации со степенью доктора наук
Галлюцинации LLM — это не баг, это фича. Такова архитектура. Нейросеть генерирует правдоподобный текст, а не ищет факты. В креативе это мило. В медицине — смертельно.
Возьмите недавний провал Google. Система советовала есть клей и пить мочу. Смешно? Только пока это не касается вашего диагноза. Медицинские LLM делают то же самое, но с медицинской терминологией. Это делает ошибки менее очевидными для пациента.
Проблема в данных. Медицинские LLM обучаются на научных статьях, историях болезней, клинических руководствах. Но медицина — не математика. Два исследования могут противоречить друг другу. Устаревшие протоколы соседствуют с современными. Нейросеть усредняет всё это и выдает "самый правдоподобный" ответ. Который может быть смертельно опасным.
Ваша медицинская карта уже в продаже
Вторая проблема менее заметна, но не менее опасна. Безопасность данных. Каждый новый медицинский ИИ-сервис — это потенциальная дыра для утечек.
Представьте: вы используете ChatGPT Health для консультации. Загружаете фото родинки, описываете симптомы, задаете вопросы о лекарствах. Где хранятся эти данные? Кто имеет к ним доступ? Обучаются ли на них модели? Даже если компания обещает анонимность, достаточно пары косвенных признаков, чтобы идентифицировать человека.
| Тип данных | Риск утечки | Последствия |
|---|---|---|
| Фото медицинских изображений | Высокий | Идентификация пациента, шантаж |
| Текстовые описания симптомов | Средний | Дискриминация при страховании, трудоустройстве |
| История приема лекарств | Высокий | Целевая реклама, манипуляции |
А теперь добавьте сюда железный голод ИИ. Компании экономят на инфраструктуре. Используют облака с сомнительной безопасностью. Оптимизируют модели через квантование, что, как мы знаем из практического гайда, иногда убивает не только качество, но и безопасность.
Кто виноват и что теперь делать?
Виноваты все. Инвесторы, которые гонятся за хайпом. Разработчики, которые выпускают сырые продукты. Регуляторы, которые безнадежно отстают. Пациенты, которые верят в цифрового мессию.
Но есть и хорошие новости. Провалы вроде Google AI в медицине заставляют индустрию шевелиться. Появляются стандарты вроде Open Responses для более контролируемых ответов. Возникают образовательные инициативы, как квест от Google по диагностике болезней глаз.
- Никогда не используйте ИИ как единственный источник медицинской информации. Всегда проверяйте у живого врача.
- Не загружайте в медицинские чат-боты личные данные, по которым можно вас идентифицировать.
- Спрашивайте у сервисов, как они защищают ваши данные и используют ли их для обучения.
- Относитесь к ИИ-диагнозам как к мнению очень начитанного, но склонного к фантазиям студента-медика.
Золотая лихорадка закончится. Как и все хайпы. Останутся компании, которые решили не просто зарабатывать, а реально помогать. Как те, кто работает над диагностикой пищевых аллергий — медленно, с клиническими испытаниями, без громких заявлений.
Прогноз на 2025: регуляторы наконец-то проснутся. Мы увидим первые серьезные штрафы за медицинские галлюцинации ИИ. И это будет лучшим стимулом для развития по-настоящему безопасных технологий.
А пока — будьте осторожны. Ваше здоровье дороже акций любой ИИ-компании. Даже если они обещают революцию.
