Yapay Zeka, Sosyal Medyadaki Yanıltıcı Tıbbi İçerikleri Ayırt Etmekte Yetersiz Kalıyor

Son dönemde yapılan bir araştırma, yapay zekâ (YZ) modellerinin sosyal medya platformlarında yayılan yanlış veya yanıltıcı tıbbi bilgileri tutarlı biçimde ayırt edemediğini ortaya koydu. Çalışma, YZ sistemlerinin tıp alanındaki karmaşık içeriklerde yanlış etiketleme yapma ve hatalı yönlendirmelere açık olma riskini vurguluyor.

Araştırmacılar, popüler sosyal medya paylaşımlarına uygulanan mevcut YZ temelli sınıflandırma araçlarının, doğru bilimsel ifade ile hatalı bilgi arasındaki farkı her zaman belirleyemediğini belirlediler. Bu durum özellikle tıbbi iddiaların hızla yayıldığı ve kamu sağlığını etkileyebilecek düzeyde yanlış bilgilerin dolaştığı dijital ortamlar için önemli bir sorun teşkil ediyor.

Çalışma bulguları, yapay zekâ destekli analizlerin yalnızca içerik metnine değil, aynı zamanda bağlam, referans ve güvenilirlik sinyallerine dayalı çok boyutlu değerlendirmeler gerektirdiğini işaret ediyor. Araştırma ekibi, bu tür sistemlerin daha güvenilir ve etkili olması için tıp uzmanlarının katkısıyla geliştirilmiş özel veri setleri ve eğitim süreçlerinin önemini vurguladı.

Uzmanlar, yanlış tıbbi bilgilerin toplumda sağlık davranışlarını olumsuz etkileyebileceğini; bu nedenle YZ araçlarının yanı sıra insan denetimi ve doğrulama süreçlerinin de güçlendirilmesi gerektiğini belirtiyor. Ayrıca halkın dijital okuryazarlığını artırıcı eğitimlerin, yanlış bilgiyle mücadelede kritik bir rol oynadığına dikkat çekildi.

Çalışmanın sonuçları, yapay zekânın tıbbi bilgi denetimindeki potansiyel faydalarını ortaya koyarken aynı zamanda mevcut sistemlerin sınırlılıklarını da gözler önüne seriyor. Bu nedenle bilimsel doğruluk kriterlerine dayalı teknolojik yaklaşımların geliştirilmesi gerektiği vurgulanıyor.