Die Risiken der Nutzung von GPT für Gesundheitsanfragen

Der Aufstieg von fortgeschrittenen Sprachmodellen wie ChatGPT wirft Fragen zu deren Nutzung für Gesundheitsinformationen auf. Diese Modelle lernen aus einer Menge Texte und können Antworten basierend auf diesem Training generieren. Wie gut sie Fragen beantworten, hängt jedoch oft vom Prompt ab, also der Frage oder Information, die der Nutzer eingibt. Dieses Thema ist besonders wichtig für Leute, die nach Gesundheitsrat suchen, da falsche Informationen ernsthafte Konsequenzen haben können.

#Was sind generative vortrainierte Sprachmodelle?

Generative vortrainierte Sprachmodelle, oder GPLMs, wie ChatGPT, sind darauf ausgelegt, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren. Sie lernen aus einer riesigen Menge an Daten und nutzen dieses Wissen, um auf verschiedene Prompts zu reagieren. Zum Beispiel, wenn ein Nutzer eine Frage zur Wirksamkeit einer Behandlung stellt, verwendet das Modell das Wissen, das es während des Trainings gewonnen hat, zusammen mit allen Informationen, die im Prompt enthalten sind, um eine Antwort zu formulieren.

Während das eingebaute Wissen des Modells eine entscheidende Rolle spielt, können die Prompts, die die Nutzer bereitstellen, die generierten Antworten erheblich beeinflussen. Das bedeutet, dass die Qualität und Richtigkeit der Antworten davon abhängen kann, wie die Frage gestellt wird.

#Die Bedeutung von richtigen Fragen

Wenn Nutzer Fragen zu Gesundheitsthemen stellen, merken sie oft nicht, dass eine einfache Formulierung zu irreführenden Antworten führen kann. Zum Beispiel könnte eine Frage wie „Hilft Apfelessig gegen Ohrentzündungen?“ unterschiedliche Antworten erhalten, je nachdem, welche zusätzlichen Informationen im Prompt enthalten sind. Einige Nutzer könnten beim Fragen Informationen von verschiedenen Webseiten einbeziehen, was zu unterschiedlichen Ergebnissen führen kann.

Wenn das Modell zuverlässige Informationen erhält, kann es eine richtige Antwort geben. Wenn der Prompt jedoch irreführende oder falsche Informationen enthält, kann das Modell in die Irre geleitet werden und eine ungenaue Antwort geben. Das ist ein zweischneidiges Schwert; detailliertere Prompts können helfen, bessere Antworten zu generieren, aber sie können auch zu Verwirrung führen, wenn die Informationen nicht korrekt sind.

#Bewertung der Effektivität von ChatGPT

Um zu verstehen, wie gut ChatGPT bei der Beantwortung von Gesundheitsfragen abschneidet, führten Forscher Studien mit echten gesundheitsbezogenen Anfragen durch. Sie verglichen zwei Ansätze: einen, bei dem das Modell Fragen ohne zusätzliche Informationen gestellt wurden, und einen anderen, bei dem das Modell Prompts erhielt, die Suchergebnisse aus dem Web zu demselben Thema enthielten.

In einem Teil der Studie wurden dem Modell einfache Gesundheitsfragen alleine gestellt. Die Ergebnisse zeigten, dass ChatGPT ziemlich Effektiv war und etwa 80% der Antworten korrekt waren. Das deutet darauf hin, dass das Modell auch ohne zusätzlichen Kontext nützliche Antworten geben kann.

Allerdings fiel die Genauigkeit des Modells unter 70%, als ihm zusätzliche Informationen gegeben wurden, die die Behandlung unterstützen oder widersprechen. Das bedeutet, dass die im Prompt enthaltenen Informationen stark genug waren, um die Antworten des Modells zu beeinflussen, oft zum Schlechteren. Zum Beispiel, wenn der Prompt Beweise enthielt, die eine Behandlung als wirksam darstellten, das ursprüngliche Wissen des Modells jedoch etwas anderes nahelegte, tendierte das Modell oft dazu, den Informationen im Prompt zu folgen, selbst wenn sie falsch waren.

#Die Rolle von Beweisen in Prompts

In der Studie schauten die Forscher genauer darauf, wie Beweise in den Prompts die Antworten beeinflussten, die ChatGPT gab. Sie verwendeten spezifische Dokumente als Beweise zur Unterstützung der Fragen. Einige Dokumente boten unterstützende Informationen für eine Behandlung, während andere gegenteilige Beweise präsentierten.

Die Ergebnisse zeigten, dass das Modell bei der Aufforderung mit unterstützenden Beweisen eher bereit war, seine Antwort zu ändern, was manchmal zu falschen Antworten führte. In Fällen, in denen der Prompt widersprüchliche Beweise enthielt, hielt das Modell in der Regel an seiner ursprünglichen Haltung fest, aber die Gesamtgenauigkeit wurde dennoch beeinflusst. Das deutete darauf hin, dass die Qualität des Prompts eine wesentliche Rolle für die Genauigkeit der bereitgestellten Gesundheitsinformationen spielt.

#Die Risiken von Fehlinformationen

Mit der zunehmenden Nutzung von Sprachmodellen für gesundheitsbezogene Anfragen wird das Risiko von Fehlinformationen zu einem drängenden Problem. Da falsche Prompts zu falschen Antworten führen können, könnten Nutzer, besonders solche mit wenig Gesundheitswissen, sich auf diese Antworten verlassen, ohne weitere Hilfe oder Verifizierung zu suchen.

Fehlinformationen können echte Auswirkungen auf Gesundheitsentscheidungen haben. Wenn jemand beispielsweise sich auf eine fehlerhafte Antwort zur Wirksamkeit einer Behandlung verlässt, könnte er sich dafür entscheiden, eine schädliche oder ineffektive Option zu verfolgen. Das zeigt, dass Modelle wie ChatGPT zwar schnelle Antworten geben können, sie aber professionellen medizinischen Rat nicht ersetzen sollten.

#Einschränkungen der Studie

Die Forscher erkannten mehrere Einschränkungen in ihrer Studie an, die die Ergebnisse beeinträchtigen könnten. Erstens stellten sie fest, dass Sprachgenerierungsmodelle jedes Mal unterschiedliche Antworten geben können, wenn eine Frage gestellt wird, aufgrund ihrer Konstruktion. Das bedeutet, dass selbst wenn ein Nutzer die gleiche Frage wiederholt, das Modell unterschiedliche Antworten geben könnte, was die Bewertung seiner Effektivität kompliziert.

Zweitens bewertete die Studie nicht, welche Art von Beweismitteln in Prompts am besten funktioniert, um genaue Antworten zu erhalten, noch analysierte sie, wie unterschiedliche Frageformate die Antworten beeinflussen könnten. Diese Aspekte sind entscheidend, um die Zuverlässigkeit von Sprachmodellen bei der Bereitstellung von Gesundheitsinformationen zu verbessern.

Schliesslich konzentrierte sich die Studie auf einfache Fragen. Eine der Stärken von Modellen wie ChatGPT ist jedoch ihre Fähigkeit, an mehrstündigen Gesprächen teilzunehmen. In realen Szenarien könnten Nutzer Nachfragen stellen oder ihre Anfragen klären, was zu besseren oder präziseren Antworten führen könnte.

#Zukünftige Richtungen

Während Sprachmodelle wie ChatGPT weiterentwickelt werden, ist es wichtig zu untersuchen, wie sie für gesundheitsbezogene Anwendungen verbessert werden können. Zukünftige Forschung sollte erforschen, wie bessere Prompts erstellt werden können, die die Fähigkeit des Modells erhöhen, genaue Informationen bereitzustellen.

Ausserdem könnte es hilfreich sein, Modelle darauf zu trainieren, irreführende Informationen aus Prompts zu identifizieren und herauszufiltern. Das könnte helfen, das Risiko der Verbreitung falscher Informationen zu verringern und sicherzustellen, dass Nutzer zuverlässige Gesundheitsberatung erhalten.

Ein weiteres wichtiges Augenmerk sollte auf die Integration der Antworten des Modells mit Ressourcen gelegt werden, die die bereitgestellten Informationen validieren oder widerlegen können. Indem die Fähigkeiten von Sprachmodellen mit Expertenwissen kombiniert werden, können Nutzer auf vertrauenswürdige Quellen für ihre Gesundheitsanfragen geleitet werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass, obwohl Modelle wie ChatGPT Potenzial bei der Beantwortung von Gesundheitsfragen zeigen, eine sorgfältige Überlegung der gegebenen Prompts entscheidend ist. Das Gleichgewicht zwischen der Bereitstellung reicher Kontexte und der Gewährleistung der Genauigkeit ist sensibel. Um die Gesundheitsresultate zu verbessern, ist es unerlässlich, weiterhin zu untersuchen, wie diese Modelle funktionieren und wie sie zuverlässiger für Nutzer gemacht werden können, die nach gesundheitsbezogenen Informationen suchen.