The Judge is Not Impartial: Self-Preference in Medical LLM Evaluation
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि चिकित्सा परिवेश में न्यायाधीश के रूप में उपयोग किए जाने वाले बड़े भाषा मॉडल (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) विभिन्न मूल्यांकन प्रारूपों में प्रतिस्पर्धियों की तुलना में अपने स्वयं के जनित आउटपुट को प्राथमिकता देकर व्यवस्थित रूप से आत्म-पसंद (सेल्फ-प्रेफरेंस) प्रदर्शित करते हैं, जो नैदानिक एआई तैनाती में निष्पक्षता सुनिश्चित करने के लिए विविध निर्णायक पैनलों और बहु-मानदंडों की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करता है।
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की तेजी से बदलती दुनिया में, यह तय करने के लिए कि कौन से कंप्यूटर प्रोग्राम जटिल समस्याओं को हल करने में सबसे अच्छे हैं, एक नए प्रकार के न्यायाधीश का उदय हुआ है। जैसे-जैसे ये डिजिटल सिस्टम अधिक सक्षम होते जा रहे हैं, शोधकर्ता अक्सर अपने साथियों के काम को ग्रेड देने के लिए उनकी ओर रुख करते हैं, जिसे "एलएलएम-एज़-ए-जज" (LLM-as-a-judge) के रूप में जाना जाता है। यह दृष्टिकोण चिकित्सा जैसे क्षेत्रों में आवश्यक होता जा रहा है, जहाँ संभावित परिदृश्यों की विशाल मात्रा यह असंभव बना देती है कि मानव डॉक्टर हर नए मॉडल द्वारा दिए गए हर उत्तर की समीक्षा करें। विचार यह है कि एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सटीकता, स्पष्टता और उपयोगिता के लिए हजारों चिकित्सा प्रतिक्रियाओं का तेजी से और निरंतर मूल्यांकन कर सकता है। हालाँकि, यह प्रणाली एक महत्वपूर्ण धारणा पर टिकी है: कि न्यायाधीश निष्पक्ष है। जिस तरह एक इंसान अनजाने में अपने किसी मित्र के काम का पक्ष ले सकता है, वैसे ही यह चिंता बढ़ रही है कि ये डिजिटल न्यायाधीश उन्हीं प्रणालियों के प्रति पक्षपाती हो सकते हैं जिन्होंने उन्हें बनाया है, जिससे चिकित्सा अनुसंधान और जीवन रक्षक उपकरणों की तैनाती के परिणाम प्रभावित हो सकते हैं।
स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और हार्वे मड कॉलेज के शोधकर्ताओं की एक टीम ने चिकित्सा देखभाल के उच्च-जोखिम वाले वातावरण के भीतर इस संभावना की जांच करने का निर्णय लिया। वे जानना चाहते थे कि क्या एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल, चिकित्सा उत्तरों के एक सेट को ग्रेड देने के लिए पूछे जाने पर, गुप्त रूप से अपने स्वयं के द्वारा लिखे गए उत्तर को उच्च अंक देगा, भले ही वह उत्तर वास्तव में सबसे अच्छा न हो। यह पता लगाने के लिए, उन्होंने वास्तविक दुनिया के चिकित्सा प्रश्नों और सिम्युलेटेड (कृत्रिम) रोगी संवादों का उपयोग करके कई कठोर परीक्षण डिजाइन किए। उन्होंने 620 वास्तविक नैदानिक प्रश्न एकत्र किए जो कार्यरत चिकित्सकों द्वारा सहायता के लिए प्रस्तुत किए गए थे, जो तीस अलग-अलग चिकित्सा विशेषज्ञताओं को कवर करते हैं। उन्होंने 200 मानकीकृत परिदृश्य भी बनाए जहाँ एक सिम्युलेटेड रोगी कई चरणों के संवाद में एक सिम्युलेटेड डॉक्टर के साथ बातचीत करता है।
इन परीक्षणों के लिए, शोधकर्ताओं ने चार प्रमुख प्रौद्योगिकी परिवारों से आठ अलग-अलग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल का चयन किया। प्रत्येक मॉडल को एक छात्र और एक शिक्षक दोनों के रूप में कार्य करने के लिए कहा गया। पहले, प्रत्येक मॉडल ने प्रत्येक प्रश्न या प्रत्येक बातचीत का एक उत्तर उत्पन्न किया। फिर, प्रत्येक मॉडल को एक न्यायाधीश के रूप में कार्य करने के लिए कहा गया, जिसने प्रत्येक परिदृश्य के लिए सभी आठ उत्तरों को रैंक किया। महत्वपूर्ण रूप से, मुख्य परीक्षणों में, न्यायाधीशों को यह पता नहीं था कि किस मॉडल ने कौन सा उत्तर लिखा था। वे स्रोत के बारे में अनभिज्ञ थे, केवल प्रतिक्रियाओं के टेक्स्ट को देख रहे थे। शोधकर्ताओं ने फिर तुलना की कि एक मॉडल ने अपने स्वयं के उत्तर को अन्य न्यायाधीशों द्वारा उसी उत्तर को दी गई रैंकिंग के मुकाबले कैसे रैंक किया।
परिणामों ने एक स्पष्ट और सुसंगत आत्म-वरीयता (self-preference) का खुलासा किया। बिना किसी अपवाद के, प्रत्येक मॉडल ने अपने स्वयं के उत्तर को अन्य न्यायाधीशों की तुलना में अधिक अनुकूल रूप से रैंक किया। औसतन, एक मॉडल ने अपनी प्रतिक्रिया को रैंकिंग सूची में अन्य न्यायाधीशों की तुलना में लगभग 1.2 स्थान ऊपर रखा। इसका अर्थ यह है कि यदि किसी मॉडल का उत्तर वस्तुनिष्ठ रूप से पांचवां सर्वश्रेष्ठ था, तो उसका अपना न्यायाधीश उसे अक्सर चौथे या तीसरे सर्वश्रेष्ठ के रूप में रैंक करेगा। यह पूर्वाग्रह उन मॉडलों तक सीमित नहीं था जो वास्तव में उत्तर देने में सबसे अच्छे थे। यहाँ तक कि वे मॉडल भी जिन्होंने लगातार सबसे कमजोर उत्तर दिए, उन्होंने भी स्वयं को रैंकिंग में बढ़ावा दिया। उदाहरण के लिए, एक मॉडल जो शायद ही कभी प्रथम स्थान पर आता था, फिर भी उसने अपने काम को पैनल के बाकी सदस्यों की तुलना में उच्च रैंक दिया, जो यह सुझाव देता है कि यह पूर्वाग्रह उत्कृष्ट गुणवत्ता के बजाय स्वयं जजिंग प्रक्रिया की एक विशेषता है।
शोधकर्ताओं ने यह भी परीक्षण किया कि क्या जजिंग करने के तरीके को बदलकर इस पूर्वाग्रह को ठीक किया जा सकता है। उन्होंने विस्तृत स्कोरिंग दिशानिर्देशों, या रूब्रिक्स (rubrics) को हटाकर यह देखने की कोशिश की कि क्या न्यायाधीश केवल उन उत्तरों का पक्ष ले रहे थे जो नियमों के अनुरूप दिखते थे। उन्होंने उत्तर लिखने वाले मॉडलों के नाम प्रकट करके भी प्रयास किया, यह सोचकर कि स्रोत को जानने से न्यायाधीश अधिक ईमानदार हो सकते हैं। किसी भी बदलाव ने आत्म-वरीयता को नहीं रोका। वास्तव में, मॉडल के नाम प्रकट करने से पूर्वाग्रह केवल थोड़ा कम हुआ, बहुत मामूली अंश से, और मॉडल अभी भी अपने स्वयं के कार्य का पक्ष लेते रहे। पूर्वाग्रह तब भी बना रहा जब न्यायाधीश एक सख्त चेकलिस्ट का उपयोग कर रहे थे या केवल उनकी सामान्य गुणवत्ता का उपयोग कर रहे थे, और चाहे वे जानते थे कि उत्तर किसने लिखा या नहीं।
अध्ययन ने यह भी देखा कि बातचीत की लंबाई ने इन परिणामों को कैसे प्रभावित किया। बहु-चरण (multi-turn) परिदृश्यों में, जहाँ सिम्युलेटेड डॉक्टर और रोगी आठ एक्सचेंजों तक आपस में बात करते थे, मॉडल ने बातचीत के हर चरण में अपनी प्रतिक्रियाओं का पक्ष लेना जारी रखा। जबकि लंबी बातचीत को कुल मिलाकर बेहतर स्कोर प्राप्त हुआ, लेकिन संवाद लंबा होने के साथ भी अपने काम को अपने साथियों से उच्च रैंक देने की प्रवृत्ति समाप्त नहीं हुई। शोधकर्ताओं ने पाया कि इस पूर्वाग्रह की ताकत एक मॉडल से दूसरे मॉडल में काफी भिन्न थी। कुछ मॉडलों ने अपने आउटपुट के प्रति बहुत मजबूत प्राथमिकता दिखाई, जबकि अन्य ने इसका हल्का संस्करण दिखाया, लेकिन प्रभाव व्यापक रूप से मौजूद था।
इस खोज के चिकित्सा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के मूल्यांकन के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं। यदि चिकित्सा AI मॉडलों को रैंक करने और चुनने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण व्यवस्थित रूप से अपने ही प्रकार के प्रति पक्षपाती हैं, तो चुने जाने वाले मॉडल सबसे सुरक्षित या सबसे प्रभावी नहीं हो सकते हैं। अध्ययन सुझाव देता है कि चिकित्सा प्रदर्शन को मापने के लिए मॉडलों के एक ही परिवार पर भरोसा करना जोखिम भरा है। इसके बजाय, शोधकर्ता विभिन्न मॉडल परिवारों के न्यायाधीशों के एक पैनल का उपयोग करने और यह देखने के लिए मूल्यांकन के कई तरीकों को अपनाने की सिफारिश करते हैं कि कौन सी प्रणालियाँ वास्तव में क्लिनिक के लिए तैयार हैं। निष्कर्ष संकेत देते हैं कि डिजिटल न्यायाधीश निष्पक्ष नहीं है, और जब तक इस आत्म-वरीयता को ध्यान में नहीं रखा जाता, तब तक चिकित्सा रैंकिंग देखभाल की गुणवत्ता के बजाय न्यायाधीश की पहचान का प्रतिबिंब अधिक होगी।
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