北京時間2月18日早間消息，據(jù)報道，一組頂尖科學(xué)家和醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)家上周五警告稱，在某些生物醫(yī)藥領(lǐng)域使用人工智能技術(shù)會得出一些不準(zhǔn)確的結(jié)論。

“使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得出的研究結(jié)論中，有很多都無法獲得我的信任。”美國萊斯大學(xué)貝勒醫(yī)學(xué)院副教授基尼維拉·艾倫（Genevera Allen）在美國科學(xué)促進(jìn)會年會上警告說。

機器學(xué)習(xí)已經(jīng)被用于研究科學(xué)和醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)與某些現(xiàn)象之間的關(guān)系，例如基因與疾病之間的關(guān)聯(lián)性。在精準(zhǔn)醫(yī)療中，研究人員會尋找擁有相似DNA的病人，讓治療方案能夠瞄準(zhǔn)特定的致病基因。

“很多技術(shù)都是為了進(jìn)行預(yù)測?！卑瑐愓f，“但從來沒有返回過‘我不知道’或者‘我沒有發(fā)現(xiàn)任何東西’這樣的結(jié)論，因為它們設(shè)計過程中就沒有考慮這種情況?！?/p>

她不太愿意指出具體的案例，但卻表示，機器學(xué)習(xí)對癌癥數(shù)據(jù)得出的研究結(jié)論就是很好的例子。

“有很多案例都無法重復(fù)?！卑瑐愓f，“一項研究中發(fā)現(xiàn)的集群跟另外一項研究中發(fā)現(xiàn)的截然不同。為什么會出現(xiàn)這種情況？因為當(dāng)今的多數(shù)機器學(xué)習(xí)技術(shù)都會說：‘我發(fā)現(xiàn)了一個群體。’但有的時候，如果換一種說法反而更有幫助，可以說：‘我認(rèn)為其中一些確實是被分成一組，但我不確定另外一些?！?/p>

一旦機器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)病人基因與疾病特征之間存在特定聯(lián)系，人類研究人員可能就會對相應(yīng)的發(fā)現(xiàn)提供合理的科學(xué)解釋。但這并不意味著這些發(fā)現(xiàn)就是正確的。

艾倫說：“你總能找到理由來說明為什么某些基因被分成一組?！?/p>

計算機科學(xué)家直到最近才開始意識到這個問題，這可能導(dǎo)致醫(yī)學(xué)研究人員走上錯誤的道路，還會浪費資源來確認(rèn)無法重復(fù)的結(jié)果。

艾倫和她的同事正在努力改進(jìn)統(tǒng)計技術(shù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，好讓人工智能可以對自己的數(shù)據(jù)分析展開批判，并指出某些發(fā)現(xiàn)有多大概率是真實存在的，而非隨即相關(guān)的。

“有一種想法是專門擾亂數(shù)據(jù)，看看結(jié)果是否會保持不變。”她說。