Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Đạo Đức của AI và Chăm Sóc Sức Khỏe: Hướng Tới Một Khung Nhân Quyền Có Nội Dung
Tóm tắt
Có sự quan tâm to lớn đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các bối cảnh chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, trước khi AI có thể được sử dụng trong các bối cảnh như vậy, chúng ta cần đảm bảo rằng các nhà nghiên cứu AI và các tổ chức tuân thủ các khung và hướng dẫn đạo đức phù hợp khi phát triển các công nghệ này. Trong những năm gần đây, một số lượng lớn các khung đạo đức cho AI đã được đề xuất. Tuy nhiên, các khung này thường có xu hướng trừu tượng và không giải thích được những lý do và cơ sở để biện minh cho các khuyến nghị của chúng, cũng như cách thức sử dụng các khuyến nghị này trong thực tiễn. Trong bài báo này, tôi đề xuất một khung đạo đức AI có cơ sở từ lý thuyết nhân quyền có nội dung, khung này có thể giúp chúng ta giải quyết những câu hỏi trên.
Từ khóa
#trí tuệ nhân tạo #đạo đức #chăm sóc sức khỏe #nhân quyềnTài liệu tham khảo
Adamson AS, Smith A (2018) Machine learning and health care disparities in dermatology. JAMA Dermatol 154(11):1247–1248
Akhtar N, Mian A (2018) Threat of adversarial attacks on deep learning in computer vision: a survey. IEEE Access 6:14410–14430
Asimov I (1942) Runaround
Capper D, Jones DT, Sill M, Hovestadt V, Schrimpf D, Sturm D, Koelsche C et al (2018) DNA methylation-based classification of central nervous system tumours. Nature 555(7697):469–74
Deyo RA, Diehl AK (1988) Cancer as a cause of back pain: frequency, clinical presentation, and diagnostic strategies. J Gen Intern Med 3(3):230–8 (In eng)
Domingos P (2015) The master algorithm: how the quest for the ultimate learning machine will remake our world. Basic Books, New York
Dworkin R (1977) Taking rights seriously. Duckworth, London
Feinberg J (1970) The nature and value of rights. In: Bandman EL, Bandman B (eds) Bioethics and human rights : a reader for health professionals. Little, Brown, Boston, pp 19–31
Finlayson SG, Bowers JD, Ito J, Zittrain JL, Beam AL, Kohane IS (2019) Adversarial attacks on medical machine learning. Science 363(6433):1287–1289
Floridi L (2019) Translating principles into practices of digital ethics: five risks of being unethical. Philos Technol 32(2):185–193
Floridi L, Cowls J, Beltrametti M, Chatila R, Chazerand P, Dignum V, Luetge C et al (2018) AI4people-an ethical framework for a good AI society: opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds Mach 28(4):689–707 (In eng)
Goodfellow IJ, Shlens J, Szegedy C (2014) Explaining and harnessing adversarial examples. arXiv e-prints. https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2014arXiv1412.6572G
Hagendorff T (2020) The ethics of AI ethics: an evaluation of guidelines. Minds Mach 30(1):99–120
Hannun AY, Rajpurkar P, Haghpanahi M, Tison GH, Bourn C, Turakhia MP, Ng AY (2019) Cardiologist-level arrhythmia detection and classification in ambulatory electrocardiograms using a deep neural network. Nat Med 25(1):65–69 (In eng)
Haugeland J (1985) Artificial intelligence: the very idea. MIT Press, Cambridge
Larrazabal AJ, Nieto N, Peterson V, Milone DH, Ferrante E (2020) Gender imbalance in medical imaging datasets produces biased classifiers for computer-aided diagnosis. Proc Natl Acad Sci 117(23):12592–12594
Liao SM (2015) Human rights as fundamental conditions for a good life. In: Cruft R, Liao SM, Renzo M (eds) Philosophical foundations of human rights. Oxford University Press, Oxford, pp 79–100
Liao SM (2016) Health (care) and human rights: a fundamental conditions approach. Theoret Med Bioethics 37(4):259–274
Liao SM (2020) A short introduction to the ethics of artificial intelligence. In: Liao SM (ed) Ethics of artificial intelligence. Oxford University Press, New York, pp 1–42
Liao SM, O’Neil C (2017) The grounds of ancillary care duties. In: Liao SM, O’Neil C (eds) Current controversies in bioethics. Routledge, New York, pp 29–42
Lipton ZC (2018) The mythos of model interpretability. Queue 16(3):31–57
London AJ (2019) Artificial intelligence and black-box medical decisions: accuracy versus explainability. Hastings Cent Rep 49(1):15–21
Lu W, Tong Y, Yu Y, Xing Y, Chen C, Shen Y (2018) Applications of artificial intelligence in ophthalmology: general overview. J Ophthalmol 2018:5278196
Mittelstadt B (2019) Principles alone cannot guarantee ethical AI. Nat Mach Intell 1(11):501–507
Nussbaum MC, Capabilities C (2011) The human development approach. Belknap Press, Cambridge
Obermeyer Z, Powers B, Vogeli C, Mullainathan S (2019) Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science 366(6464):447–453
Russell S (2020) Artificial intelligence: a binary approach. In: Liao SM (ed) Ethics of artificial intelligence. Oxford University Press, New York, pp 327–341
Russell S, Norvig P (2010) Artificial intelligence: a modern approach, 3rd edn. Prentice Hall Press, Hoboken
Shara M, Stohs SJ (2015) Efficacy and safety of White Willow Bark (Salix Alba) extracts. Phytother Res 29(8):1112–1116
Su J, Vargas DV, Sakurai K (2017) One pixel attack for fooling deep neural networks. arXiv e-prints. https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2017arXiv171008864S
U.S. Food and Drug Administration (2019) Proposed regulatory framework for modifications to artificial intelligence/machine learning (AI/ML)-based software as a medical device (Samd). Discussion Paper and Request for Feedback
Wang R, Pan W, Jin L, Li Y, Geng Y, Gao C, Chen G et al (2019) Artificial intelligence in reproductive medicine. Reproduction 158(4):139 (In English)
Whittlestone J, Nyrup R, Alexandrova A, Dihal K, Cave S (2019) Ethical and societal implications of algorithms, data, and artificial intelligence: a roadmap for research. Nuffield Foundation, London