Attitudes and Perceptions Toward the Use of Artificial Intelligence Chatbots for Peer Review in Medical Journals: A Large-Scale, International Cross-Sectional Survey
यह बड़े पैमाने पर किया गया अंतर्राष्ट्रीय सर्वेक्षण यह प्रकट करता है कि जहाँ मेडिकल जर्नल के पीयर रिव्यूअर्स (सहकर्मी समीक्षक) एआई चैटबॉट्स से अत्यधिक परिचित हैं, वहीं महत्वपूर्ण नैतिक चिंताओं और संस्थागत प्रशिक्षण की कमी के कारण पीयर रिव्यू में उनका वास्तविक उपयोग सीमित बना हुआ है, बावजूद इसके कि भविष्य में कार्यान्वयन के लिए मार्गदर्शन प्राप्त करने में एक प्रबल रुचि व्यक्त की गई है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
चिकित्सा अनुसंधान (medical research) की दुनिया की कल्पना एक विशाल, उच्च-दांव वाली लाइब्रेरी के रूप में करें जहाँ वैज्ञानिक किताबें (अनुसंधान पत्र) लिखते हैं ताकि दुनिया को बीमारियों को ठीक करने का तरीका सिखाया जा सके। इन किताबों के शेल्फ पर पहुँचने से पहले, उन्हें एक सख्त "गुणवत्ता नियंत्रण" चेकपॉइंट से गुजरना पड़ता है जिसे पीयर रिव्यू (peer review) कहा जाता है। यहाँ अन्य विशेषज्ञ यह देखने के लिए किताब पढ़ते हैं कि तथ्य सही हैं या नहीं, प्रयोग काम करते हैं या नहीं, और लेखन स्पष्ट है या नहीं।
अब, कल्पना करें कि एक नया, सुपर-स्मार्ट रोबोट सहायक (AI चैटबॉट) बनाया गया है जो इन विशेषज्ञों को किताबों की जाँच तेज़ी से करने में मदद कर सकता है। यह गलतियाँ (typos) पकड़ सकता है, यह देख सकता है कि संदर्भ (references) असली हैं या नहीं, और यहाँ तक कि तर्कों में तार्किक कमियाँ भी ढूँढ सकता है।
यह अध्ययन एक विशाल टाउन हॉल मीटिंग की तरह है जहाँ शोधकर्ताओं ने "किताबों की जाँच करने वालों" (पीयर रिव्यूअर्स) से पूछा कि इस रोबोट को उनकी मदद करने देने के बारे में वे क्या सोचते हैं।
यहाँ बताया गया है कि उन्होंने क्या पाया, सरल उपमाओं (analogies) का उपयोग करते हुए:
1. सेटअप: उन्होंने किससे पूछा?
शोधकर्ताओं ने केवल कुछ लोगों से नहीं पूछा; उन्होंने उन 72,851 डॉक्टरों और वैज्ञानिकों को निमंत्रण भेजा जिन्होंने हाल ही में शोध पत्र प्रकाशित किए थे। यह एक बड़े शहर के हर शेफ को उनके खाना पकाने की आदतों के बारे में पूछने के लिए फ्लायर भेजने जैसा है। उस विशाल भीड़ में से, 1,260 समीक्षकों ने सर्वे भरने के लिए समय निकाला।
2. वर्तमान स्थिति: "हम रोबोट को जानते हैं, लेकिन हम इसका उपयोग नहीं करते"
- अच्छी खबर: लगभग सभी जानते हैं कि रोबोट मौजूद है। 86% समीक्षक AI चैटबॉट्स से परिचित हैं, और 87% ने रोज़मर्रा के कामों (जैसे ईमेल लिखना या समाचारों का सारांश बनाना) के लिए उनका उपयोग किया है। यह स्मार्टफोन का उपयोग करने के बारे में जानने जैसा है; लगभग सबके पास जेब में एक है।
- बुरी खबर: रोबोट को जानने के बावजूद, 70% ने कभी भी मेडिकल पेपर की जाँच करने के लिए इसका उपयोग नहीं किया है। वे अभी भी सारा भारी काम मैन्युअल रूप से कर रहे हैं। यह एक शेफ को यह जानते हुए भी कि एक नया फूड प्रोसेसर मौजूद है, लेकिन फिर भी हर प्याज को हाथ से काटने जैसा है क्योंकि उन्हें यकीन नहीं है कि मशीन सुरक्षित है या नहीं।
3. प्रशिक्षण अंतराल (Training Gap): "किसी ने हमें गाड़ी चलाना नहीं सिखाया"
सर्वेक्षण में पाया गया कि 70% समीक्षकों ने कहा कि उनके कार्यस्थल (विश्वविद्यालयों या अस्पतालों) ने उन्हें उनके विशिष्ट कार्य के लिए इन AI टूल्स का उपयोग करने का कोई प्रशिक्षण नहीं दिया है।
- उपमा: कल्पना करें कि आपको एक नई, जटिल रेस कार (AI) थमा दी गई है और कहा गया, "जाओ किताबें चेक करो," लेकिन किसी ने आपको कभी इंजन शुरू करना या स्टीयरिंग घुमाना नहीं सिखाया।
- इच्छा: हालाँकि, 60% ने हाथ उठाया और कहा, "कृपया हमें सिखाएं!" वे इस उपकरण का सही ढंग से उपयोग करना सीखने के लिए उत्सुक हैं।
4. बड़ी चिंताएँ: "क्या रोबोट पक्षपाती है?"
भले ही रोबोट स्मार्ट है, लेकिन समीक्षक घबराए हुए हैं।
- पक्षपात का डर: 80% समीक्षक एल्गोरिदम पक्षपात (algorithmic bias) को लेकर चिंतित हैं।
- रूपक (Metaphor): कल्पना करें कि रोबोट को मुख्य रूप से एक विशिष्ट देश या पृष्ठभूमि के लोगों द्वारा लिखी गई किताबों पर प्रशिक्षित किया गया था। यदि यह किसी अलग पृष्ठभूमि के व्यक्ति द्वारा लिखी गई किताब की जाँच करता है, तो यह अनजाने में कह सकता है, "यह समझ में नहीं आता," क्योंकि यह एक अलग शैली का अभ्यस्त है। समीक्षकों को डर है कि रोबोट एक "पक्षपाती जज" हो सकता है।
- विश्वास का मुद्दा: 73% इस बात को लेकर चिंतित हैं कि क्या वे वास्तव में रोबोट के जवाबों पर भरोसा कर सकते हैं। यदि रोबोट गलती करता है, तो जिम्मेदार कौन है?
5. निष्कर्ष: "अभी यह मुख्य मंच के लिए तैयार नहीं है"
मुख्य निष्कर्ष यह है कि हालांकि चिकित्सा समुदाय AI से परिचित है, लेकिन वे अभी पीयर रिव्यू की कमान इसे सौंपने के लिए तैयार नहीं हैं।
- फैसला: यह एक नई सेल्फ-ड्राइविंग कार की तरह है जो कूल दिखती है और हाईवे पर अच्छी चलती है, लेकिन ड्राइवर अभी भी इसे बारिश में या व्यस्त शहर के चौराहे पर चलाने के लिए डरे हुए हैं।
- आगे का रास्ता: जीवन रक्षक चिकित्सा अनुसंधान की समीक्षा करने में AI की मदद लेने से पहले, हमें निम्नलिखित करना होगा:
- ड्राइवरों को सिखाना (प्रशिक्षण प्रदान करना)।
- सेंसर को ठीक करना (पक्षपात और गोपनीयता के मुद्दों को हल करना)।
- नियम लिखना (स्पष्ट नैतिक दिशा-निर्देश स्थापित करना)।
जब तक वे चीजें नहीं हो जातीं, मानव विशेषज्ञ भारी काम करते रहेंगे, रोबोट पर कड़ी नज़र रखेंगे, और उसके यह साबित करने का इंतज़ार करेंगे कि वह वास्तव में सुरक्षित और निष्पक्ष है।
अपने क्षेत्र के पेपरों की भीड़ में उलझे हुए हैं?
आपके रिसर्च कीवर्ड से मेल खाने वाले सबसे नए और अलग सोच वाले पेपरों का रोज़ाना Digest पाएँ—तकनीकी सारांश के साथ, आपकी भाषा में।