헬스케어 AI 챗봇 시대의 사용자 안전 및 개인정보 보호

의료 분야에서 AI 챗봇을 사용하려면 중요한 문제를 방지하기 위해 중요한 고려 사항을 해결하기 위한 포괄적인 접근 방식이 필요합니다.

의료에서 AI 챗봇의 사용은 중요한 고려 사항을 해결하기 위한 포괄적인 접근 방식을 필요로 합니다. 데이터 교육에서 보안 조치 및 윤리적 관행에 이르기까지 광범위한 예방 조치가 구현되어야 합니다. 인간 모니터링, 사용자 교육 및 의인화 위험 완화는 중점적으로 수행해야 할 중요한 측면입니다.

지속적인 모니터링과 피드백이 투명성, 사용자 안전, 개인 정보 보호 및 신뢰할 수 있는 정보 제공을 촉진하는 방법에 대해 알아보십시오.

최근 미국식단장애협회의 기사와 유해한 조언(출처)의 유포로 AI 챗봇을 제거해야 하는 그들의 절박함과 관련된 경종을 읽었습니다. OpenAI의 GPT-3를 활용한 의료 챗봇이 가짜 환자에게 자해를 지시했다는 보도(출처)에 대해 생각하게 했습니다.

이러한 사례는 비록 에피현상으로 여겨지지만, 의료 환경에서 AI 강화 챗봇을 활용할 수 있는지에 대한 중대한 의문을 제기합니다. 헬스케어 목적의 챗봇과 생성 AI를 통합할 때 몇 가지 예방 조치가 필요합니다.

 

 

헬스케어 AI 챗봇 시대의 사용자 안전 및 개인정보 보호

 

 

정확성과 신뢰성

안전뿐만 아니라 정확성과 신뢰성을 보존하기 위해, 정보의 안전한 전달을 보장하도록 주의를 기울여야 합니다. 응답 생성을 책임지는 AI 모델은 인간의 검증을 포함하는 방법을 사용하여 검증된 데이터에 대해 교육을 받아야 하며, 따라서 부정확하거나 잠재적으로 위험한 정보의 전파를 피해야 합니다. AI 모델에 대한 정기적인 업데이트와 개선은 최신 의학 지식을 반영하고 법적 지침을 준수해야 합니다.

환자의 개인 건강 정보를 보호하기 위해서는 강력한 보안 조치가 시행되어야 하며, HIPAA(건강 보험 휴대성 및 책임법) 또는 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수해야 합니다.

편향의 회피, 정보에 입각한 사용자 동의 획득, 대화에 대한 AI의 관여를 투명하게 인정하는 등 의료에서 AI의 활용에 관한 윤리적 고려도 통합되어야 하며, AI법은 소중한 지침의 틀이 될 수 있습니다.

 

인간 모니터링

인간의 모니터링과 개입은 AI의 책임 있는 사용을 보장하는 데 결정적인 역할을 합니다. 인간 전문가는 훈련, 업데이트, 대화 모니터링 및 필요할 때 개입하는 것을 포함하여 중요한 단계에 참여해야 합니다. 그들은 AI가 생성한 응답을 검토하고, 설명을 제공하고, 인간의 공감과 이해가 필요한 복잡하거나 민감한 상황을 처리할 수 있어야 합니다.

일단 우리가 그 모든 것을 말했을 때, 우리는 사용자 교육을 소홀히 해서는 안 됩니다. 우리는 대화형 AI를 사용하는 환자들이 AI 기반 챗봇에 한계가 있다는 것을 명확하게 이해할 수 있는 위치에 있도록 해야 합니다. 그 AI에는 한계가 있습니다. 대화형 AI 솔루션은 좋은 도구가 될 수 있지만, 사용자는 개인화된, 포괄적인 의학적 조언을 위해 의료 전문가와 상담하도록 권장되어야 합니다.

 

 

의인화의 위험

인공지능 기반 챗봇을 사용하는 데 있어 중요한 위험 중 하나는 사람과 같은 특성과 감정을 챗봇에게 잘못 돌리는 의인화입니다. 이것은 실제 인간의 이해와 공감의 부족으로 인해 비현실적인 기대, 오해, 잠재적으로 해로운 상황으로 이어질 수 있습니다. 이러한 위험을 완화하기 위해서는 투명한 의사소통이 중요합니다. 환자들은 챗봇이 능력에 대한 현실적인 기대를 설정하는 인간이 아닌 인공지능 기반 프로그램이라는 것을 인식해야 합니다.

이것을 하는 한 가지 방법은 더 투명하게 의사소통하는 것입니다. 이것은 환자들에게 챗봇이 인간이 아니라 인공지능 기반 프로그램이라는 것을 분명히 하는 것을 의미합니다. 이것은 사실에 대한 충분한 지식으로 그것의 능력과 한계에 관한 현실적인 기대가 설정되도록 합니다.

이것은 아마도 경고 또는 상황에 맞는 메시지를 챗봇의 인터페이스에 포함시키는 것을 의미할 것이며, 사용자들에게 그것이 "분명해 보인다" 할지라도, 그들이 인간이 아닌 인공지능과 상호작용하고 있다는 것을 상기시킵니다. 자동차 제조업자들은 백미러에 경고를 붙입니다: "거울 속의 물체들은 그들이 보이는 것보다 더 가깝습니다!"

아마도 첫 단계는 인간의 외모나 행동을 너무 가깝게 모방하지 않는 챗봇을 설계하는 것입니다. AI의 본질을 강조하는 시각적 정체성 또는 뚜렷한 단서를 설계하는 것이 타당할 수 있습니다. 마찬가지로 AI 성격을 강화하는 방식으로 챗봇 프롬프트와 응답을 생성하는 것은 어떨까요?

예를 들어, C3PO 스타일의 AI 시스템을 언급하는 상투적인 것에 정확히 해당하는 언어와 응답을 사용하여 지나치게 감정적이거나 인간적인 공식을 피합니다. 기밀성을 유지하면서 챗봇과의 사용자 상호 작용을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요합니다. 사용자 경험을 바탕으로 피드백을 수집하고 개선하면 투명성을 높이고 의인적 성향을 줄일 수 있습니다.

 

 

결론

결론적으로 이러한 주의사항을 고려하여 헬스케어 맥락에서 챗봇과 책임감 있게 생성 AI를 통합할 수 있으며, 프로세스 전반에 걸쳐 사용자 안전, 프라이버시 보호, 신뢰할 수 있는 정보 전달이 우선시되어야 합니다.