调查显示：人工智能普及速度远超现场流行病学项目配套培训

图丨Pexels

据CIDRAP网站7月28日消息，一项新研究发现，三分之二接受专项培训的流行病学从业者会在工作当中使用人工智能，但仅有五分之一接受过人工智能相关培训；四分之一受访者对人工智能输出结果的准确性与算法偏见存在伦理层面的担忧。

该研究发表于《欧洲监测》（Eurosurveillance）期刊，由加拿大公共卫生署（Public Health Agency of Canada）团队牵头完成。研究面向105名现场流行病学培训项目（FETPs）学员开展问卷调查，即现场流行病学从业者，了解其人工智能使用情况。问卷包含20道开放式与封闭式题目，采用中立措辞，降低回答偏倚。受访者来自加拿大、欧洲以及美国。

现场流行病学培训项目属于专项培养计划，旨在提升学员应用流行病学实操能力，强化专业判断力以及信息沟通表达能力。

研究人员写道，人工智能有机会提升现场流行病学工作效率，但该领域高度看重专业判断、结果解读，同时要求能够表述不确定性，人工智能的普及也给从业者批判性思维、专业判别能力的培养带来挑战。

全部105名受访者中，66%表示自己会在现场流行病学业务中使用人工智能。欧洲项目学员使用率最高，36人当中有32人（89%）；美国项目56人当中有30人（54%）；加拿大项目13人当中有7人（54%）。一年级学员与二年级学员的使用率不存在统计学显著差异。

在人工智能使用者当中，42%每周使用，30%每日使用，26%偶尔使用。绝大多数使用者自我感受为比较顺手（49%）或者熟练顺手（35%），12%表示非常熟练，仅有4%觉得使用体验不佳。

ChatGPT是使用最广泛的工具，占比87%；其次是机构自研专用人工智能工具，占比25%。

人工智能最主要用途包括：排查代码报错（91%）、编写代码（75%）、提升整体工作效率（42%）。定性反馈显示，人工智能切实提升了代码编写调试效率。

研究人员指出：“人工智能减少了排查代码错误耗费的时间，帮助科研人员学习新编码技术、简化原有代码、实现不同编程软件之间代码迁移，还能够为数据分析提供思路。”

受访者同时提到，人工智能可以优化文稿质量、加快写作速度，简化会议纪要撰写、项目时间规划等常规行政工作；也有助于快速理解陌生领域、完成文献调研、归纳整理资料。

与此同时，41%的人工智能使用者表示应用新技术存在现实阻碍。常见顾虑包括技术本身局限、工具访问权限受限、机构缺少人工智能使用制度规范，以及对人工智能生成内容准确度、可复现性存疑。四分之一使用者提出伦理方面的担忧，包含数据隐私、算法潜在偏见、环境影响，还有过度依赖人工智能的风险。

调查同时发现机构指引与培训存在巨大缺口：仅有五分之一学员接受过正式或非正式的人工智能相关培训。

受访者希望获得实用指导，学习如何把人工智能用于代码编写、数据分析、科研写作、数据可视化、疫情识别；同时需要伦理风险课程以及高效提示词撰写技巧培训；也希望了解人工智能本身存在的局限，学会识别常见错误。

论文作者提出，现场流行病学培训项目课程体系需要强化人工智能素养教育，讲解技术局限、算法偏见以及对应的伦理风险。

研究写道：“培训可以设置实操研讨班、真实案例教学，并且开放人工智能工具访问权限。现场流行病学培训项目必须保证学员可以在流行病学基础任务当中实操人工智能，包括代码开发、研究设计、数据分析、科研写作，以及监测、疫情识别等业务场景。”

资料来源丨CIDRAP

本文由生物安全情报网编译，仅用于学术分享，转载请注明出处

阅读原文献请点击“阅读原文”