Utah Üniversitesi araştırmacıları, konuşma tabanlı yapay zekâ ve büyük dil modelleri (LLM'ler) yaygınlaştıkça terapi işlerinin ne kadarının otomatikleşebileceğini incelemek için bir çerçeve geliştirdi. Amaç, otomatik olan kısımları belli etmek ve pratik soruları değerlendirmek.
Ekip dört kategori tanımladı: A yazılı senaryolu sistemler, B yapay zekânın terapist oturumlarını değerlendirmesi, C yapay zekânın terapiste yardım etmesi ve D yapay zekânın doğrudan terapi sağlaması. Her kategori ayrı fayda ve risk taşır.
Araştırmacılar, kullanıcıların hangi otomasyon düzeyinin kullanıldığını her zaman bilemeyebileceğini ve bunun onam ile sorumluluk sorunları doğurabileceğini vurguluyor. Ayrıca kriz hattı gibi uygulamalar için geri bildirim araçları geliştirmeyi planlıyorlar.
Zor kelimeler
- otomatikleşmek — insan işi makineler tarafından yapılır hale gelmekotomatikleşebileceğini
- çerçeve — bir konu için düzenli plan veya yapı
- kategori — benzer şeylerin farklı gruplara ayrılması
- yapay zeka — insan benzeri görevleri yapan bilgisayar sistemleriyapay zekâ
- onam — bir hizmet için verilen resmi izin veya kabul
- sorumluluk — yapılan işin sonuçlarına katlanma görevi
- geri bildirim — yapılan iş hakkında verilen yorum veya bilgi
İpucu: Türkçe metni okurken veya ses kaydını dinlerken, vurgulanan kelimelerin üzerine gel, odaklan ya da dokun; anında kısa tanımlar görünür.
Tartışma soruları
- Sizce yapay zekâ terapide hangi kısımlara yardımcı olabilir? Neden?
- Bir hizmette otomasyon olduğunu bilmek neden önemli olabilir?
İlgili makaleler
Yapay zekâ ile meme kanserinde nüks riskinin tahmini
Yeni bir yapay zekâ testi, patoloji slaytları ve rutin klinik verileri kullanarak meme kanserinin nüks riskini tahmin ediyor. Araştırmacılar testin daha hızlı ve daha ucuz olabileceğini, ancak randomize klinik çalışmalarda değerlendirilmesi gerektiğini söylüyor.
Yapay zekâ EHR ile DEHB riskini erken tahmin ediyor
Araştırmacılar, rutin elektronik sağlık kayıtlarını kullanarak yapay zekâ ile DEHB riskini tanıdan yıllar önce tahmin edebileceğini bildirdi. Araç çocukları işaret ederek daha erken izleme veya sevk imkânı sağlayabilir; yine de daha fazla çalışma gerekiyor.
Yapay zekâ daha iyi başlıklar yazmayı öğrendi
Yale School of Management'ın araştırması, yapay zekânın başlıkların neden işe yaradığını öğrenince daha etkileyici ve güvenilir içerik ürettiğini gösteriyor. Ekip A/B testi verilerinden hipotezler çıkarıp bunları doğrulayarak başlıkları iyileştirdi.