提升 ChatGPT 的健康智慧
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一群執業醫師分享他們如何評估 OpenAI 模型的健康回答，讓回答既有幫助又安全
- 00:34 一位當了 16 年小兒科醫師的成員帶領數百位醫師，負責評估 OpenAI 模型在健康領域的表現，確保回答有幫助又安全
- 01:34 醫師表示，以前很容易挑出回應中想修改的地方，現在模型進步很多，團隊也是使用者能信任這些資訊的重要原因
- 02:35 一位醫師在診間一天大約能看 15 位病人，但透過這份工作可以影響數百萬人的生活
💡 你可以怎麼用：用 ChatGPT 問健康問題時，可以拿它來搞懂自己的狀況、整理看診時要問醫師的問題。如果它建議你就醫，不要忽略，真正的診斷還是要交給醫師。
看全部 6 條重點
🧑🏫 OpenAI 找了一群現在還在看診的醫師，專門檢查 ChatGPT 回答健康問題的品質。影片讓你知道這些答案背後有誰在把關、怎麼把關，也能幫你判斷用 AI 查健康資訊時可以信到什麼程度。
- 00:34 一位當了 16 年小兒科醫師的成員帶領數百位醫師，負責評估 OpenAI 模型在健康領域的表現，確保回答有幫助又安全↳ 帶頭的是一位當了16年小兒科醫師的人。他帶著幾百位醫師，替 OpenAI 的模型檢查健康相關的回答，確認它真的幫得上忙，也不會害到人。
- 01:04 團隊成員都是執業醫師，每天都在看診，他們把真實世界的醫療經驗帶進 ChatGPT health model↳ 這些醫師現在每天都還在看診。ChatGPT health model 是影片對 ChatGPT 回答健康問題這部分的稱呼。醫師把診間真實遇到的狀況帶進來，讓它的回答更貼近真實病人。
- 01:04 主要工作是評估範例對話，除了看回應是否準確，也評估回應會對一個人造成什麼影響；「怎麼說」和「說什麼」一樣重要↳ 他們的工作是讀一段段範例對話。除了檢查內容對不對，也要想像收到回答的人會有什麼反應。同一個檢查結果，講得太嚇人會讓人恐慌，講得太輕鬆又可能讓人延誤就醫。
- 01:34 醫師表示，以前很容易挑出回應中想修改的地方，現在模型進步很多，團隊也是使用者能信任這些資訊的重要原因↳ 醫師說，以前看模型的回答，隨手就能挑出一堆要改的地方，現在很難挑到毛病。他們也認為，因為有真正的醫師在檢查，使用者才比較能放心相信這些資訊。
- 02:04 一位血液科暨輸血醫學專科醫師期望 AI 把專科知識「民主化」，帶到醫師到不了的地方，降低取得健康資訊的門檻↳ democratize knowledge（知識民主化）是讓原本只有少數專科醫師懂的知識，變成大家都拿得到。血液、輸血這類專科醫師不是哪裡都有，AI 可以先把資訊送到沒有這類醫師的地方。
- 02:35 一位醫師在診間一天大約能看 15 位病人，但透過這份工作可以影響數百萬人的生活↳ 一位醫師在診間一天大約只能看15個病人。他幫忙改進的模型卻可能影響數百萬人，所以他覺得這份工作能發揮的影響力大很多。
📘 術語
ChatGPT health model（ChatGPT 健康模型）：醫師把真實世界的醫療經驗帶進這個模型，並評估它的回答
democratize knowledge（知識民主化）：把專科醫學知識帶到醫師到不了、但 AI 模型可能到得了的地方
democratize knowledge（知識民主化）：把專科醫學知識帶到醫師到不了、但 AI 模型可能到得了的地方
✏️ 小考一題
根據影片，醫師團隊評估範例對話時，會看回應的哪些面向？
A. 回應是否準確，以及回應對一個人造成的影響B. 回應速度快不快，以及篇幅長短C. 回應能不能取代醫師開藥D. 回應有沒有附上醫學期刊引用來源看答案
答案：A。[01:04] 字幕提到 "We look at the accuracy of a response. We also evaluate the impact that a response is going to have on a person."
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