生成式AI醫學影像:華麗外表下的隱憂 準確性引發專家警鐘

在生物醫學領域,生成式人工智慧(AI)的應用正迅速擴張,但其在醫學影像創作中的準確性卻備受質疑。根據挪威卑爾根大學、加拿大多倫多大學及美國哈佛大學研究團隊的最新論文《看起來性感但其實錯誤:使用生成式AI進行生物醫學視覺化的創意與準確性之間的緊張關係》,生成式AI雖能輕鬆產出視覺吸睛的影像,卻往往犧牲科學真實性,潛藏誤導醫療專業人士及公眾的風險。

研究團隊透過訪談17位生物醫學視覺化(BioMedVis)專家,包括設計師及開發者,分析生成式AI在工作流程中的應用與挑戰。專家們的態度從熱情擁護到謹慎懷疑不一,有人視AI為靈感來源,用於初步構思階段;但多數人強調,AI生成的影像雖外觀精美,卻充滿偏差。例如,使用OpenAI的GPT-4o及DALL-E 3產生的頭骨影像出現錯位孔洞、膝關節標籤拼寫錯誤及肌腱插入不準、細胞嵌入奇異果,以及大腦呈現外星般皺褶。這些錯誤與專家創作的精準圖像形成鮮明對比,甚至出現如「性徵誇張的老鼠」等荒謔例子,突顯AI在處理複雜空間關係時的侷限。

論文指出,生成式AI的架構本質上傾向創作性而非準確性,可能導致虛構分子或異形解剖結構,進而在臨床環境中釀成危害,或成為網路錯誤資訊的溫床。雖然尚未有AI影像直接引發健康問題的記錄,但研究者警告,在醫學出版物中使用不準確影像,將侵蝕公眾對科學的信任,並影響公共健康溝通。訪談中,一位專家Mary表示:「如果不準確,尤其是由藝術天分高但科學背景不足的人創作……它看起來很性感,但其實錯了——這是重大擔憂。」另一位Jeff則強調BioMedVis需以移情及人文為本:「我們是客製化故事敘述者,傾聽客戶、建立關係,並討論問題與解決方案。」

發佈時間: 2025年07月28日 16:06
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