Ha a mesterséges intelligencia és a szigorú tanulás segítségével olyan közegészségügyi rendszert hozhatunk létre, amely lehetővé teszi, hogy minden polgár hosszabb és egészségesebb életet éljen, és független legyen idős korában, akkor mi az, ami visszatart minket? De mi van akkor, ha ezt a rendszert az emberek személyes adatai alapján hozzák létre – rendben van ez? Hogyan valósíthatunk meg egy olyan rendszert, amely az adatokat az egyéni magánélet veszélyeztetése és az adatetika kódexének megsértése nélkül tartalmazza?
A mesterséges intelligencia (MI) és a gépi tanulás (machine learning – ML) az adatok szakszerű felhasználásáról szól – abban az esetben, ha az adatok egyértelműek. De hogyan működik a MI és az ML a gyakorlatban? Hogyan használjuk fel a számunkra felkínált adatokat a lehető legjobban? És hogyan gondoskodunk arról, hogy a megfelelő adatokat kapjuk meg?
Ezek azok a kérdések, amelyeket Sasmita Kusumastuti fel fog tenni, amikor felszólal az AI & Data Ethics 2020 konferencián, amelyet online és fizikailag tartanak Koppenhágában, 2020. október 21–22-én.
Sasmita a Koppenhágai Egyetem Epidemiológiai Tanszékének és az Egészséges Öregedés Központjának adjunktusa. Itt kutatásokat végez az öregedés, az epidemiológia és a közegészségügy területén. Itt PhD tanulmányokat végzett az idősek klinikai kimenetelének előrejelzéséről. Ezen felül Sasmita koordinálja a CHALLENGE platformotis,amely egy nagy kutatási projekt, melynek címe: „A nagy adatok erejének kiaknázása az idősödés társadalmi kihívásánakkezelésére”.
A konferencián Sasmita egy olyan rendszer kifejlesztésére irányuló projektjéről fog beszélni, amely előrejelzi az egészség romlásának veszélyének kitett időseket. Reméli, hogy részvétele hozzá fog járulni a mesterséges intelligencia gyakorlati bevezetésében rejlő lehetőségek és buktatók megvitatásához.
Sasmita szerint mind a mesterséges intelligencia, mind az adatetika folyamatosan változó fogalmak, amelyeket az életünk javítására használhatunk.
„A mesterséges intelligenciával kapcsolatos közelmúltbeli előrelépések végtelen lehetőségek előtt nyitják meg a világot. Mint egy kés vagy bármilyen szerszám, azonban attól függ, hogy jó vagy rossz-e, attól függ, hogy melyik működteti a szerszámot. Ezért fel kell hívnunk a figyelmet az adatetikára, hogy megelőzzük a káoszt. Fel kell tennünk magunknak a kérdést: Mi a helyes, igazságos és megfelelő?”Sasmita azt állítja és folytatja:
„Az az érzésem, hogy jelenleg egy olyan kulcsfontosságú korszakban élünk, amelyben a felvetett viták, a meghozott döntések és a most végrehajtott politikák tartós következményekkel járnak a jövőre nézve. Nagyon tetszik, hogy az AI & Data Ethics 2020 konferencia számos témát és érdekelt felet érint. Ezért remélem, hogy ez a konferencia egy befolyásos platform lesz, amely irányítja a megbeszéléseket, a döntéseket és a jövőbeli politikákat”– jegyzi meg Sasmita.
Dansk IT-nek volt szerencséje találkozni Sasmitával, hogy beszéljen a kutatásairól és arról, hogyan használja fel az adatokat a munkájában.
Kérlek, mesélj egy kicsit magadról és a kutatásodról.
Kutatóként közegészség szempontjából érdekel az idősödés. Nemcsak a fizikai egészségre, például a betegségekre, a fogyatékosságokra és a halálesetekre összpontosítok, hanem a pszichoszociális szempontokra is, mint például az emberek jóllétére és magányára.
A Koppenhágai Egyetemen egy kutatócsoport tagja vagyok, amely egy olyan rendszer kifejlesztésén dolgozik, amely előrejelzi az egészségcsökkenés kockázatának kitett időseket, segítve az önkormányzatokat a megelőzési stratégiák optimalizálásában.
Azévek során magas színvonalú dán nyilvántartási adatokat használunk egy személy élettörténetének nyomon követésére, pl. társadalmi-gazdasági körülmények, életkörülmények, diagnózis, kórházi kezelések, gyógyszerek stb.
Továbbá gépi tanulási technikákat fejlesztünk ki, hogy felismerjük az ember élettörténetének mintáit, így pontosan megjósolhatjuk, hogy egy személynek szüksége lesz-e otthoni gondozásra a jövőben.
Mint említettük, ezzel az MI-rendszerrel reméljük, hogy segíteni tudjuk a dán önkormányzatokat, hogy olyan korai megelőzési programokat tudjanak kínálni, amelyek hosszú és egészséges életet eredményeznek, és idős korban is függetlenek maradnak.
Kérjük, fejtse ki szakmájának néhány kedvenc aspektusát.
Fő feladatom a kutatás és az oktatás. Véleményem szerint a kutatói létben a legjobb dolog az új tudás megszerzésének útján jelentkező intellektuális kihívások. Általában a kíváncsiság néhány szikrájával kezdődik, mint például a „Miért így?” vagy „Hogyan oldhatjuk meg ezt a problémát?”. Ezután elindulok egy tanulmány tervezésére, hogy válaszoljak egy konkrét kutatási kérdésre, végrehajtom a tanulmányt, dokumentálom az eredményeket, és felvázolom, hogy ez az új tudás hogyan járul hozzá a már ismertekhez. Lenyűgözőnek találom, hogy képes vagyok összekapcsolni a pontokat az ismert és az ismeretlen között.
Ami a tanítást illeti, a legjobb dolog az, hogy képesek vagyunk kölcsönhatásba lépni a kíváncsi elmékkel. Élvezem az ötletek bemutatását, és hagyom, hogy a diákok szabadon gondolkodjanak, megkérdőjelezzék és megkérdőjelezzék ezeket az ötleteket. Öröm látni, ahogy a kifejezéseik megváltoznak, amikor megtapasztalják az „Aha!” pillanatot, és még inkább elkötelezettek lesznek. Az órák után gyakran kapok néhány nyomon követést olyan diákoktól, akik még mindig kíváncsiak, és tovább szeretnék vizsgálni a témát. Ez minden bizonnyal nagyon kifizetődő számomra.
Hogyan használd fel a big data-ot a munkádban?
Kollégáim és én többnyire a Statistics Denmark nyilvántartási adatait használjuk az egész dán lakosságra vonatkozóan. Itt az élet számos aspektusához, például a társadalmi, gazdasági, orvosbiológiai feltételekhez és a földrajzi elhelyezkedéshez való hozzáférés és információ áll rendelkezésre. Az ilyen nagy adatok nagy zajt mutatnak, hogy úgy mondjam. Így meg kell találnunk a módját, hogy lecsökkentsük a zajt, és felvegyük az értelmes jeleket. Ezért együttműködöm adattudósokkal és statisztikusokkal, és sok időt és erőfeszítést fordítunk arra, hogyan lehet hatékonyan elemezni ezt a nagy adathalmazt.
Hogyan győződj meg arról, hogy a „megfelelő” adatokat használod?
Munkám során különböző szakmákból származó emberekkel dolgozom együtt, orvosoktól, önkormányzati tisztviselőktől, adattudósoktól, statisztikusoktól, programozóktól és etikai szakértőktől kezdve.
A téma szakértőinek, pl. orvosoknak és más releváns szakértőknek lesz elképzelésük arról, hogy milyen típusú információkra van szükség a vizsgálathoz.
Az adatszakértők, például az adattudósok azonosítják, hogy mely adatok rögzítik az általunk keresett információkat, és a statisztikusok kitalálják, hogyan lehet a legjobban elemezni az adatokat a kutatási célnak megfelelően.
Akontextustól függően az etikai szakértők mérlegelik, hogy az adatokat a szóban forgó cél tekintetében megfelelően használják-e fel.
Ezt minden lépésben értékeljük annak biztosítása érdekében, hogy a megfelelő adatokat használjuk, a helyes utat.
Mi lenne, ha – a jövő érdekében – bármilyen célból ingyenes, korlátlan hozzáféréssel rendelkezne minden Dane személyes adataihoz (például egészségügyi adatokhoz), ez megkönnyítené a kutatást?
A„szabad és korlátlan hozzáférés” véleményem szerint az elszámoltathatóságtól mentes, és ha valaki nem vonható felelősségre, az „a vég kezdete”. Ez veszélyes lehet, és károsíthatja a társadalom kutatóiba vetett bizalmát.
Függetlenül az etikai következményektől, a mindenki személyes adataihoz való hozzáférés nem feltétlenül könnyítené meg a kutatásomat.
A kutatásban értelmes jelet, azaz kontrasztot akarunk találni, hogy lássuk, mi működik és mi nem működik, hogy megtaláljuk a választ a kutatási kérdésünkre. Annyi különböző típusú és nagy mennyiségű adat áll rendelkezésre, ez gyakran zajos rendetlenség, és a nagy munka rendezi a véletlenszerű zajt a jelből, amelyről többet szeretnénk megtudni.
Például a személyes adatokból származó információk felhasználásának nincs értelme, mert mindenki annyira különbözik, és ezek a variációk megnehezítik a jel felvételét. Felmerül az a kérdés is, hogy az adatgyűjtés célja mikor nem felel meg magának a kutatásnak a céljához. Például az általános orvosoktól származó nyilvántartási adatokat elsősorban a szolgáltatási költségek visszatérítése céljából gyűjtik. Ezért az információ jellege eltérő, és nem feltétlenül illeszkedik a fizikai egészséggel kapcsolatos kutatási kérdésekhez, például betegségekhez, bár ezek az információk hasznosak lehetnek más kutatók számára, akik kifejezetten az egészségügyi költségeket vizsgálják.
Tehát még akkor is, ha mindenki személyes adatai hozzáférhetők számomra, ez nem feltétlenül segítene a kutatásomban.
Továbbá véleményem szerint az embereknek joguk van ahhoz, hogy tájékoztatást kapjanak és hozzájáruljanak adataik felhasználásához. Ezért nem hiszem, hogy etikailag helyes bárki számára ingyenes hozzáférést biztosítani minden Dane személyes adataihoz. Az emberek adatainak ilyen módon, elszámoltathatóság nélkül történő felhasználása sokkal több kárt fog okozni, mint hasznot.
Véleménye szerint valószínű-e, hogy a dán hatóságok valaha is hozzáférhetővé teszik majd minden állampolgár adatait kutatás céljából?
Nem, nincs fő érv, vagy bármilyen sürgős nyomás a kutatóktól, hogy ezt tegyék. Emellett Dániában már sok adathoz férünk hozzá más országokhoz, például Svédországhoz és Norvégiához képest. Mindazonáltal természetesen vannak olyan szabályok, amelyeket a kutatóknak követniük kell ahhoz, hogy hozzáférjenek az adatokhoz. Ha valaki megszegi a szabályokat, annak súlyos következményei vannak. Ahogy kellene.
Külföldről érkezőként Dániát olyan országnak tekintem, ahol ösztönzik az ilyen jellegű vitákat. Van egy közös felelősség érzése, hogy polgári kötelességét a nagyobb jóért tegye. Ez azért fontos, mert lépést kell tartanunk a folyamatosan változó technológiákkal és azok társadalomra gyakorolt hatásával. Ezért számos felhívást láttam az adatok és a magánélet jobb védelmére, és most meg kell találnunk a közös etikai keretet, amelyet végre lehet hajtani és meg lehet erősíteni a polgárok személyes adatainak és magánéletének védelme érdekében.
Cikk Information
Digitális technológia/szakosodás
Gépi tanulás
Digitális készségszint
Középszintű
Digitális szakértő
Emelt szintű