Perceptions, acceptance and educational use of generative artificial intelligence among health professions students and educators: a rapid systematic review
लगभग 9,553 स्वास्थ्य पेशेवरों के हितधारकों से जुड़े 20 अध्येशनों का यह तीव्र व्यवस्थित अवलोकन प्रकट करता है कि हालांकि जनरेटिव एआई को उत्पादकता और फीडबैक के लिए एक सशर्त शिक्षण सहायता के रूप में सामान्यतः स्वीकार किया जाता है, लेकिन इसके एकीकरण के लिए मतिभ्रम (hallucinations), आलोचनात्मक सोच के क्षरण और नैदानिक जवाबदेही संबंधी चिंताओं को संबोधित करने हेतु सुदृढ़ एआई साक्षरता, सत्यापन कौशल और नैतिक शासन की आवश्यकता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
सीखने की दुनिया की कल्पना एक विशाल, हलचल भरी लाइब्रेरी के रूप में करें जहाँ छात्र और शिक्षक भविष्य में डॉक्टर, नर्स और उपचारकर्ता (healers) के रूप में काम करने के लिए पढ़ाई करने का तरीका समझने की कोशिश कर रहे हैं। लंबे समय तक, इस लाइब्रेरी में केवल पाठ्यपुस्तकें, व्याख्यान और मानव गुरु ही एकमात्र उपकरण थे। लेकिन हाल ही में, एक नया, अविश्वसनीय रूप से तेज़ और बातूनी रोबोट लाइब्रेरियन आया है। यह रोबोट "जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" (या संक्षेप में GenAI) नामक चीज़ द्वारा संचालित है, जो कहानियाँ लिख सकता है, किताबों का सारांश बना सकता है, सवालों के जवाब दे सकता है, और यहाँ तक कि जटिल चिकित्सा मामलों को सेकंडों में समझा भी सकता है। यह एक सुपर-स्मार्ट ट्यूटर होने जैसा है जो कभी नहीं सोता और लगभग सब कुछ जानता है। हालाँकि, इसमें एक पेंच है: यह रोबोट कभी-कभी चीजें मनगढ़ंत बनाता है, तथ्यों को गलत बताता है, या ऐसी सलाह देता है जो सुनने में तो एकदम सही लगती है लेकिन वास्तव में खतरनाक होती है। क्योंकि रोगी की देखभाल का भविष्य सही होने पर निर्भर करता है, इसलिए बड़ा सवाल यह नहीं है कि "क्या यह रोबोट हमारी मदद कर सकता है?" बल्कि यह है कि "क्या हम इस पर भरोसा कर सकते हैं, और बिना धोखे में आए हम इसका उपयोग कैसे करें?"
यह शोध पत्र एक "रैपिड सिस्टमैटिक रिव्यू" है, जो एक फैंसी तरीका है यह कहने का कि लेखकों ने एक जासूस की तरह हर उस सुराग (वैज्ञानिक अध्ययन) को इकट्ठा किया जिसे वे 2022 के अंत से 2026 के मध्य के बीच पा सकते थे ताकि इस प्रश्न का उत्तर दिया जा सके। उन्होंने दुनिया भर के लगभग 9,600 स्वास्थ्य छात्रों और शिक्षकों से जुड़े 20 अलग-अलग अध्ययनों की जांच की। उनका मिशन यह देखना था कि इन लोगों ने इस नए रोबोट ट्यूटर के बारे में कैसा महसूस किया: क्या वे इसे पसंद करते थे? क्या वे इससे डरते थे? और सबसे महत्वपूर्ण बात यह कि, उन्होंने यह कैसे तय किया कि कब रोबोट को काम करने देना है और कब खुद कार्यभार संभालना है?
जासूसों ने पाया कि कहानी केवल "हाँ" या "ना" जैसी सरल नहीं है। इसके बजाय, यह एक सावधानीपूर्वक कैलिब्रेटेड नृत्य की तरह है। छात्र और शिक्षक आम तौर पर सोचते हैं कि रोबोट विचारों को मंथन करने, लंबे टेक्स्ट का सारांश बनाने, या त्वरित स्पष्टीकरण प्राप्त करने के लिए एक शानदार उपकरण है—जैसे कि एक सुपर-फास्ट स्टडी बडी होना। वे यह पसंद करते हैं कि यह उन्हें तेजी से सीखने और अधिक उत्पादक होने में कैसे मदद कर सकता है। हालाँकि, उनका भरोसा बहुत ही सशर्त है। यह ऐसा है जैसे वे रोबốt को एक शांत, खाली सड़क पर कार चलाने देने के लिए तैयार हैं (जैसे किसी क्विज़ के लिए पढ़ाई करना), लेकिन वे इसे व्यस्त राजमार्ग पर मरीजों को पीछे बैठाकर कार चलाने देने से बिल्कुल इनकार करते हैं (जैसे वास्तविक चिकित्सा निदान करना या अंतिम परीक्षा का ग्रेड देना)।
मुख्य निष्कर्ष यह है कि स्वीकृति पूरी तरह से "दांव" (stakes) पर निर्भर करती है। जब कार्य कम जोखिम वाला हो, जैसे बातचीत का अभ्यास करना या निबंध का मसौदा तैयार करना, तो लोग एआई का उपयोग करने में खुश होते हैं। लेकिन जैसे ही कार्य में वास्तविक दुनिया के परिणाम शामिल होते हैं, जैसे नैदानिक तर्क (clinical reasoning) या पेशेवर जवाबदेही, तो भरोसा गिर जाता है। शोध पत्र सुझाव देता है कि जबकि रोबोट विचार उत्पन्न करने में महान है, यह अभी तक अंतिम अधिकार बनने के लिए तैयार नहीं है। सभी की सबसे बड़ी चिंताएँ यह हैं कि रोबोट "हैलुसिनेट" (ऐसे तथ्य बनाना जो वास्तविक लगते हों) कर सकता है, छात्र खुद सोचने के लिए इस उपकरण पर बहुत अधिक निर्भर हो सकते हैं, और यह पहचानना कठिन है कि क्या कोई उचित सत्यापन के बिना काम प्रस्तुत कर रहा है।
लेखक बताते हैं कि अनुभव मायने रखता है। वे लोग जिन्होंने पहले एआई का उपयोग किया है या जो जानते हैं कि इससे अच्छे सवाल कैसे पूछने हैं, वे इसे अधिक पसंद करते हैं, लेकिन वे भी सतर्क रहते हैं। उन्होंने पाया कि अधिकांश लोग स्पष्ट नियम चाहते हैं: "आप रोबोट का उपयोग इसके लिए कर सकते हैं, लेकिन उसके लिए नहीं।" वे चाहते हैं कि शिक्षक ही रोबोट के काम की दोबारा जाँच करें। शोध पत्र स्पष्ट रूप से इस विचार के विरुद्ध तर्क देता है कि हमें बस रोबोट को प्रतिबंधित कर देना चाहिए या इसे बेतहाशा चलने देना चाहिए; इसके बजाय, यह एक "सुपरवाइज्ड ऑग्मेंटेशन" मॉडल का सुझाव देता है। इसे एक पायलट और को-पायलट की तरह समझें: एआई नेविगेट करने और नियंत्रण संभालने में मदद कर सकता है, लेकिन एक इंसान को हमेशा सीट पर होना चाहिए, सिस्टम के गड़बड़ाने पर नियंत्रण लेने के लिए तैयार।
संक्षेप में, शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि स्वास्थ्य पेशेवर इस नई तकनीक को अस्वीकार नहीं कर रहे हैं, बल्कि वे इसे एक सुरक्षा जाल के साथ उपयोग करना सीख रहे हैं। रोबोट सीखने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन यह मानवीय निर्णय का विकल्प नहीं है। इन निष्कर्षों के अनुसार, चिकित्सा शिक्षा का भविष्य छात्रों को "एआई साक्षर" (AI literate) बनाने में शामिल होगा—यह जानना कि उपकरण का उपयोग कैसे किया जाए, उसकी गलतियों को कैसे पहचाना जाए, और मशीन के बजाय अपने दिमाग पर कब भरोसा किया जाए। लेखक सुझाव देते हैं कि इन नियमों के बिना और छात्रों को रोबोट के उत्तरों को सत्यापित करना सिखाए बिना, हम ऐसे पेशेवरों की पीढ़ी बनाने का जोखिम उठाते हैं जो शायद एक ऐसे उपकरण पर बहुत अधिक निर्भर हो सकते हैं जो हमेशा सच नहीं बोलता।
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