Kasosyo ng Tao at Makina

Sa Dubai Hills, at ilang hakbang lamang mula sa opisina ng Dubai Future Foundation at sa kanyang mga espasyong pang-likha, at malapit sa sentro ng paggawa ng desisyon, nagsimula ang ika-siyam na edisyon ng “Zamam” Conference sa Digital Health. May karangalan kaming pamunuan ang mga diskusyon kasama ang mga internasyonal na eksperto tungkol sa hinaharap ng mga electronic medical records, pagpapahusay ng mga manggagawa sa sektor ng kalusugan, at ang mga kailangang kasanayan upang makasabay sa mga pagbabago sa digital. Hindi nakamumula ang presensya ng artificial intelligence (AI) sa halos bawat usapan at presentasyon, dahil ito ay nag-aalok ng mga pagkakataon at nangangailangan ng handa. Sa mga ideyang ipinresente, ang hiling ni G. Brian DeFrancesca na lumikha ng isang bagong trabaho sa sektor ng pangangalagang pangkalusugan, kung saan ang nasa posisyong ito ay susuriin ang araw-araw na gawain sa mga maliliit na bahagi, maunawaan ang kailangan ng bawat bahagi, at tukuyin kung alin sa mga ito ang maaaring ipagkatiwala sa AI. Bilang halimbawa, sa nursing, ang mga gawain ng nars ay kabilang ang pagkuha, pagdokumento, pagsusuri, at koordinasyon ng impormasyon sa ibang mga koponan. Ngunit kapag ang teknolohiya ay tumutulong sa kanya na gawin ang ilang mga gawaing ito, maaari niyang maglaan ng mas maraming oras upang makinig sa isang pasyenteng hindi agad nagbubukas ng kanyang mga alalahanin, o upang mapansin ang pagbabago sa kanyang kalagayan na nangangailangan ng medikal na interbensyon. Kung i-deconstruct natin ang trabaho ng isang mananaliksik tulad natin ginawa sa nars, makikita natin kung saan ang AI ang tumatanggap ng partikular na gawain, at kung saan ang katangian ng gawain ay nangangailangan na manatili ang desisyon sa kamay ng tao. Ito ay ipinapakita ng isang kamakailang pag-aaral na inilathala ng journal “Nature” tungkol sa isang laboratoryo na binuo ng mga mananaliksik mula sa Chinese Shanghai Jiao Tong University, para sa pagpaplano at pagpapatupad ng mga partikular na eksperimento na may kinalaman sa DNA. Nagsisimula ang eksperimento sa isang textual directive kung saan tinutukoy ng mananaliksik ang kanyang layunin, at ang sistema ang magko-koordinado ng mga makina at robot hanggang sa matapos ang eksperimento, habang ang tao ang koponan ang mag-aayos ng mga makina at magpapalit ng mga kinakailangang materyales. Isipin natin ang kahulugan nito para sa isang mananaliksik na gumugol ng mga oras sa paghahanda ng mga sample at pag-ulit ng mga proseso; maaari niyang makahanap ng espasyo upang sundan ang isang hindi inaasahang resulta, na baka manatiling tala lamang sa notebook ng laboratoryo, ngunit maaari itong magdulot ng isang tanong na karapat-dapat sa bagong eksperimento. Gayunpaman, ang pagpapa-assign ng pagpapatupad ay hindi nagpapawalang-saysay sa ating pangangailangan na maunawaan ang siyensya at mga prinsipyo ng eksperimento; sa halip, ito ay nagpapataas ng kahalagahan ng malalim na pagsasanay sa dalawang ito. Kung sapat na lamang ang paghingi ng mga eksperimento at pagtanggap ng mga resulta, maaaring unti-unting mawalan tayo ng karanasan na nagbibigay-daan sa atin na kilalanin ang lohikal na resulta mula sa pagkakamali, at makahanap ng kapintasan sa disenyo o interpretasyon ng eksperimento. Maaaring magmungkahi ang mga algorithm ng hindi wastong hakbang, o magbigay ng mga nakakaakit na paliwanag na nagtatago ng mga pagkakamali o “hallucinations,” na nagpapalala ng panganib kapag hindi natin sila mapagpapaliwanag. Kaya’t kailangan nating maghanda ng mga mananaliksik na nakakaintindi kung paano nabuo ang mga resulta at nakakapagpapatunay sa mga ito, kasama ang malinaw na responsibilidad ng mananaliksik at institusyon sa pagsusuri at pag-apruba nito, anuman ang antas ng kalayaan ng makina. Kailangan din nating suriin ang ating mga gawain sa kalusugan, pananaliksik, at serbisyo, at tukuyin ang mga angkop na gawain para ipagkatiwala, subukan ito nang unti-unty, at kasabay nito ay ang pagsasanay na pinalalakas ang mga kasanayan sa pagtataya, interpretasyon, at komunikasyon, kasama ang mga regulasyon para sa proteksyon ng datos at pagpapatunay ng mga resulta. Sukatin natin ang epekto sa pamamagitan ng oras na ibinibigay sa pasyente, ang ating pagiging present sa pananaliksik, at ang pagpapabuti ng karanasan ng benepisyaryo, habang pinapanatili ang mga kasanayang nagbibigay-daan sa atin na gabayan at hawakan ang mga sistemang ito. Walang duda na ang pakikipagtulungan ng tao at makina ay nagbubukas ng malawak na mga daan para sa siyensya at trabaho, at nagbibigay sa atin ng pagkakataon na gabayan ang ating oras at kakayahan sa mga bagay na nangangailangan ng mas malalim na pag-iisip at mas malaking atensyon. Kapag mas mahusay nating pinipili kung ano ang ipagkatiwala sa makina, at pinapanatili ang kaalaman, gabay, at responsibilidad, mas makakabuo tayo ng isang pakikipagtulungan na itataas ang siyensya at magbibigay sa tao ng mas malawak na espasyo para sa pagkamalikhain. Dr. Dhafer Adel Al-Huwail