Kanser hastalarından sağlık profesyonellerine kadar herkes, yapay zekâ ve tıbbi yazarlık alanındaki hızlı gelişmelere ayak uydurmakta zorlanıyor. Bu önemli konu, her ne kadar uzmanlık gerektiren bir alan olsa da, birçok farklı insanın hayatını doğrudan etkileme potansiyeline sahip.
ChatGPT'nin Doğuşu ve Tıbbi Yazarlıkla Bağlantısı
OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT, 30 Kasım 2022'de adını tüm dünyaya duyurdu. GPT, Generative Pre-trained Transformer'ın kısaltması olup, büyük dil modellemelerine dayanan bir yapay zeka sohbet aracıdır. Bu yapay zeka, kullanıcının girişlerine karşı doğal dilde yanıtlar üretme yeteneğiyle dikkat çekmektedir ve bu özelliğiyle dünya çapında bir tanınırlık kazanmıştır.
ChatGPT, sorulan sorulara insan dilinde çoğu zaman oldukça doğru ve kapsamlı cevaplar vermesiyle dikkat çekmiştir. 2023 Ocak itibariyle, tarih boyunca en hızlı büyüyen tüketici yazılım uygulaması olmuştur ve 100 milyondan fazla kullanıcısı ile OpenAI'nın piyasa değeri 29 milyar ABD dolarına çıkmıştır. ChatGPT'de ücretsiz katmanın kullanıcıları GPT-3.5 modeline erişebilirken, ücretli aboneler daha gelişmiş GPT-4 modeline erişime sahiptir.
ChatGPT, bilimsel araştırma makalelerinin yazılmasında genellikle bir yardımcı araç olarak kullanılır. Öncelikle, bir araştırmacı konuyla ilgili bir fikir veya kavram geliştirir ve bu bilgiyi ChatGPT'ye verir. ChatGPT, bu bilgileri kullanarak daha fazla metin oluşturabilir, bu metin genellikle bir taslak veya öncül metin haline gelir. Daha sonra, araştırmacı bu metni alır ve detayları ekler, düzeltmeler yapar ve genel olarak metni daha fazla inceler ve rafine eder. Bu süreç, bilimsel makalelerin yazılmasını hızlandırabilir ve araştırmacılara daha fazla odaklanma fırsatı verebilir. Bununla birlikte, ChatGPT bilgi güncelliği ve doğruluğu konularında garanti vermez ve bu nedenle, araştırmacıların kendi bilgi ve bulgularını da makaleye eklemeleri gerekir.
Popüler kültür üzerindeki etkisi ise teknoloji ve yapay zeka konularını takip eden kişiler arasında büyük bir etkiye sahiptir. ChatGPT, teknolojiden ilham alan ve bu teknolojiyi kendi disiplinlerinde kullanmak için sabırsızlanan kişileri heyecanlandırmaktadır. Bununla birlikte, profesyonel yazarlar ve içerik oluşturucular gibi bazı kişiler ChatGPT'yi zararlı olarak görebilir ve onu tehdit olarak algılayabilir, çünkü sonuçlar genellikle eksik veya yanlıştır ve başkalarının fikri mülkiyetini ihlal edebilir.
Ayrıca, ChatGPT'nin kendi başına bir kaynak belirtme yeteneği olmadığı için, bir başka kaynaktan alıntı yapma (istemsizce) veya yanıltıcı veya önyargılı bir yanıt sunma olasılığı vardır. Bu durum, özellikle kullanıcıların sonuçları "yeterince iyi" olarak kabul etme eğiliminde olması durumunda, sağlık önerilerinde bulunma, yazarlık ve programlama gibi disiplinlerde endişe yaratmaktadır.
İlgili yazı: Bill Gates – Yapay Zeka Çağı ChatGPT ile Bu Sefer Gerçekten Başladı
Tıbbi yayıncılık ve tıbbi yazarlık, insanlık tarihinde önemli bir yer tutar. İnsanların sağlıkla ilgili bilgileri kaydetme ve paylaşma ihtiyacı, tıbbi yazıların ve yayınların ortaya çıkmasına yol açmıştır. Tıbbi yayıncılığın tarihi, yazının icadından hemen sonra başlar ve ilk tıbbi metinler MÖ 3000 yıllarına kadar uzanır.
-
19. ve 20. yüzyıllar, tıbbi yayıncılıkta büyük bir atılım dönemiydi. Bilimsel metodolojinin gelişmesi ve baskı teknolojilerindeki ilerlemeler, tıbbi araştırmaların ve buluşların daha geniş bir kitleye ulaşmasını sağladı. Bu dönemde, halen düzenli yayın yapan birçok tıbbi dergi ve akademik yayın kuruldu. Ayrıca bu dönemde, bilimsel araştırmaların etik ve yöntemlerinin standartlaştırılması için önemli adımlar atıldı.
-
Dijital Dönem: 21. yüzyıl, tıbbi yayıncılığın dijitalleşme sürecini getirdi. Bilgi teknolojilerinin gelişmesi, tıbbi bilgiye daha kolay erişim sağladı ve daha hızlı yayılmasını mümkün kıldı. Çevrimiçi tıbbi dergiler ve veritabanları, doktorların, araştırmacıların ve hastaların güncel tıbbi bilgilere erişmesini kolaylaştırdı.
Tıbbi yayıncılık ve yazarlık, tıp biliminin gelişimine ve insan sağlığının iyileştirilmesine büyük katkıda bulunmuştur. Bu alan, teknoloji ve bilimle birlikte sürekli evrim geçirmekte ve değişmektedir.
Veri Her Şeydir!
Günümüzde, büyük dil modellerinde gördüğümüz başarıların arkasında iki önemli etken bulunmaktadır:
- biriken veriler ve
- bu verileri işleyebilecek derin öğrenme teknikleri.
Derin öğrenme, büyük veri setlerini işlemek ve modellemek için genellikle kullanılan bir yapay zeka yaklaşımıdır.
Derin öğrenme, genellikle çok katmanlı sinir ağları (Deep Neural Networks - DNNs) kullanılarak gerçekleştirilir. Bu algoritma türleri, giriş verilerinden (genellikle çok büyük veri setleri) karmaşık özellikleri öğrenme yeteneğine sahiptir. Bu özellikler, örneğin bir dil modelinde dilin gramatik yapısını ve semantiğini kapsayabilir.
Bir yandan, dijital çağın başlangıcıyla birlikte, birçok farklı kaynaktan sürekli büyüyen ve çeşitlenen bir veri birikimi söz konusu. Sosyal medya paylaşımları, bilimsel makaleler, kitaplar, gazete yazıları ve daha birçok yerden gelen metinler, dil modelleri için eşsiz bir öğrenme ortamı sunuyor. Her biri, dilin kullanımı, dil bilgisi ve dildeki anlamsal ilişkiler hakkında bilgi içeriyor. Büyük ve çeşitli bir veri seti, modelin dilin karmaşık yapılarını ve çeşitliliğini daha iyi öğrenmesine ve genelleme yapabilmesine olanak sağlıyor.
Diğer yandan, bu büyük veri setlerini işleyebilecek derin öğrenme algoritmaları sayesinde, dil modelleri artık dilin çok daha sofistike anlayışına sahip. Bu algoritmalar, verilerin çok boyutlu yapısını modellemek için katmanlı sinir ağı yapılarını kullanıyor. Bu, modelin dilin daha ince anlamsal ve sentaksik özelliklerini kavramasını sağlıyor. Ayrıca, büyük miktarda veriyi işlemek için gerekli hesaplama kapasitesine ve hızına sahip olan modern bilgisayar donanımları, bu algoritmaların büyük veri setlerinden etkili bir şekilde öğrenmesini mümkün kılıyor.
Sonuç olarak, biriken veriler ve derin öğrenme algoritmaları, dil modellerinin şimdiye kadarki en ileri seviyede performans sergilemesini sağlayan iki anahtar bileşendir. Bu bileşenlerin etkileşimi, dilin karmaşıklığını ve çeşitliliğini modellememize ve anlamamıza izin veriyor, böylece yapay zekanın dil becerilerinde daha önce görülmemiş bir başarı seviyesine ulaşmamızı sağlıyor.
ChatGPT'nin 2022'nin sonunda duyurulmasıyla birlikte, ChatGPT gibi yapay zekâ dil modellerinin bilimsel makalelerin yazımında ve düzenlenmesinde kullanılabilir hale geldi. Bu süreçte, bu tür araçların nasıl kullanıldığının belirtilmesi ve araçların yazar olarak listelenmemesi gerektiği ifade ediliyor.
Bu yazı, bu süreci ve bu tür yapay zekâ araçlarının tıbbi yayıncılığa olan etkisini anlamak için bir rehber niteliğindedir.
Yapay zekâ dil modelleri, bilimsel makaleleri yazma ve düzeltme konusunda araştırmacılara yardımcı olabilir, Uluslararası Tıp Dergisi Editörleri Komitesi'nin (ICMJE) yeni açıklamasına göre. Bu araçların yazar olarak listelenmemesi gerektiği ve araştırmacıların yapay zekâ yardımıyla kullanılan teknolojilerin nasıl kullanıldığını belirtmeleri gerektiği komite tarafından ifade edildi.
Bu yeni kurallar, tıbbi dergilerin bilimsel yayınlarda bu büyük dil modellerini (BDM'ler) kullanmak için politikalarını belirlemeye yönelik son çabalarıdır. Bu yapay zekâ destekli araçlar, yazma, veri analizi, hata yakalama ve çok daha fazlası gibi görevlerde yardımcı olabilirken, aynı zamanda hatalara da eğilimlidirler. Ayrıca, bu tür araçlarda bilginin nasıl saklandığı ve işlendiği ve bu bilgilere kimin erişiminin olduğu tamamen açık değildir.
Aynı zamanda, uzmanlar bu yapay zekâ araçlarının bilimsel yayıncılıktaki dil farklılıklarını sınırlayarak ve makale yazma ile birlikte gelen bazı monoton veya mekanik görevleri hafifletme konusunda alan üzerinde olumlu bir etkisi olabileceğini savunuyorlar.
Ancak uzmanların üzerinde hemfikir olduğu konu, yapay zekâ araçlarının kullanımının daha da yaygınlaşmaya devam edeceğidir. Sanırım bu noktada bundan kaçış yok.
Tıbbi Yayıncılıktaki Değişim
OpenAI, Kasım 2022'de ChatGPT'yi yayımladı. Kendi sözleriyle, ChatGPT, "insan gibi metin anlamak ve üretmek için büyük bir miktarda (son hali ile 170 trilyon parametre) metinsel veri ile eğitilmiş bir derin öğrenme modeli"dir. Bir soru veya istem girin ve yanıt verecektir. Örneğin, yapay zekâ aracının bilimsel yayıncılıkta nasıl kullanılabileceği sorulduğunda, ChatGPT şu şekilde yanıt veriyor:
"ChatGPT, fikirler üretme, kavramları açıklama, ön literatür taramaları yapma, düzeltme ve düzenleme önerileri sağlama ve bilimsel makaleleri düzenleme ve organize etme konusunda bilimsel yayıncılığa yardımcı olabilir. Ancak, güvenilir bilimsel kaynaklardan doğrulama ve alan bilgisiyle birlikte bir destek aracı olarak kullanılmalıdır."
ChatGPT'nin kullanıma sunulmasından hemen sonra, araştırmacılar bu aracı kendi çalışmalarında kullanmaya başladılar. Örneğin Tennessee Üniversitesi Sağlık Bilimleri Merkezi'nde radyolog olan Dr. Som Biswas, sadece 4 ay içinde 16 bilimsel makale yazmak için ChatGPT'yi kullandı. Bu makalelerin beşi dört farklı dergide yayımlandı. Biswas, bu makaleler için röportaj yapmayı reddetti.
ChatGPT'nin listelenmiş yazarlardan biri olarak görüldüğü makaleler hakkında da raporlar vardı, bu durum bazı tepkilere neden oldu. Bunun yanıtı olarak, JAMA, Nature ve Science, Ocak ayında ChatGPT ve diğer büyük dil modellerinin bilimsel yazarlık sürecinde kullanılması için politikalarını belirten yazılar yayımladılar. Amerikan Kardiyoloji Derneği ve Amerikan Romatoloji Derneği'nin dergi editörleri de yapay zekâ yazarlık araçlarının etkisini yansıtacak şekilde politikalarını güncellediler.
Uzlaşılan nokta, yapay zekânın yazarlar listesinde yer almaması gerektiğidir.
"Bu durumu uygun bulmuyoruz, çünkü ortak yazarlık, bir makalede yer alan verilerin analizi ve oluşturulması konusunda sorumluluk almak anlamına gelir. Yapay zekâ tarafından yönlendirilen bir makine, sorumluluk alamaz," dedi Dr. Daniel Solomon, Brigham ve Kadın Hastanesi'nde romatolog ve ACR dergisi Arthritis & Rheumatology'nin baş editörü.
Yapay Zekâ ile İlgili Sorunlar
Yapay zekânın yazıda kullanılmasıyla ilgili büyük endişelerden biri, veriler tarafından desteklenmeyen ya da gerçek olmayan metin üretebilmesidir.
Bir başka durumda, ChatGPT yanlışlıkla önemli bir hukuk profesörünün cinsel saldırıda bulunduğunu iddia etti, ancak bu iddia edilen durumu belgeleyen bir Washington Post makalesi bulunmamaktadır.
Sahte haberler konusunda son derece endişeli olduğumuz bir toplumda yaşıyoruz. Bu tür hatalar bilim topluluğunda bunu kesinlikle kötüleştirebilir, bu da endişe verici çünkü bilim, kamu politikasını yönlendiriyor.
Bir başka sorun da, ChatGPT gibi büyük dil modellerinin sorguları gerçekleştirmek için kullanılan verileri nasıl işlediği ve sakladığı konusunda şeffaflık eksikliğidir.
OpenAI, kullanıcıların GPT ile olan sohbet geçmişlerini kapatmalarına izin vererek bazı gizlilik endişelerini giderdi, böylece konuşmalar şirketin modellerini eğitmek veya iyileştirmek için kullanılamaz. Ancak hizmet şartlar hala oldukça belirsiz.
Gerçekten endişe duyulan şey, büyük dil modellerinin (BDM'şer) çok sofistike olduğu ve birçok kişinin bu tür bir makinenin arkasındaki mekanizmayı tam olarak anlamadığı.
Bu, ChatGPT gibi AI araçlarının bir yazarın yerine geçemeyeceği anlamına gelir - bu teknoloji sadece bir yardımcı araçtır. Ancak yapay zekânın kendisinin araçları kullanmaya başladıktan sonra ne olacağını bu alanın uzmanları merak ediyor.
Endişelerden biri de herkesin aynı cümleleri kullanmaya başlamasıdır. Bu, dilin zenginliğini ve çeşitliliğini kaybetme riski taşıyor.
Gelecekte, tıbbi yayıncılıkta yapay zekânın rolünün nasıl gelişeceğini görmek için daha fazla çalışma gerekiyor. ICMJE, tıbbi yayıncılıkta yapay zekâ kullanımı konusunda genel bir rehberlik sağlayan bir çalışma grubu oluşturmayı düşünüyor.
Şimdilik, yapay zekâ ve tıbbi yayıncılık arasındaki ilişki, bir dostluk veya düşmanlık durumu değil, bir denge durumudur - yapay zekâ, tıbbi araştırmalara yardımcı olabilir, ancak aynı zamanda bilgiye erişim ve doğruluk konularında önemli sorunlar oluşturabilir.
