در سال‌های اخیر، توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) در صنعت سلامت و داروسازی به طور چشمگیری تسریع شده است. با این حال، یکی از چالش‌های اساسی این فناوری، پدیده‌ای به نام «توهم» یا **Hallucinations** است. این مشکل زمانی رخ می‌دهد که سیستم‌های هوش مصنوعی اطلاعات نادرست یا غیرواقعی ارائه می‌دهند. این اتفاق در زمینه‌هایی که دقت اطلاعات حیاتی است، مانند توسعه دارو، می‌تواند خطرات جدی به دنبال داشته باشد. شرکت GSK به عنوان یکی از پیشگامان صنعت داروسازی، با استفاده از روش‌های نوین تلاش می‌کند تا این مشکل را برطرف کند.
چالش توهم در نسل جدید هوش مصنوعی
در سیستم‌های هوش مصنوعی، توهم اغلب در نتیجه‌ی اشتباهات الگوریتمی یا پردازش نادرست داده‌ها ایجاد می‌شود. در زمینه توسعه دارو، این می‌تواند به پیشنهاد داروهای ناکارآمد یا حتی خطرناک منجر شود. به عنوان مثال، ممکن است هوش مصنوعی یک ترکیب شیمیایی را با توجه به داده‌های غلط مناسب تشخیص دهد، در حالی که آزمایش‌های واقعی خلاف آن را ثابت می‌کنند. این مسئله می‌تواند هزینه‌ها و زمان تحقیقاتی را افزایش دهد، و حتی در مراحل حساس‌تر باعث شکست پروژه‌های داروسازی شود.
راه‌حل GSK: استفاده از Test-Time Compute Scaling
شرکت GSK برای مقابله با این مشکل، از روشی به نام **Test-Time Compute Scaling** استفاده می‌کند. این تکنیک، نوعی پردازش تطبیقی است که هنگام اجرای مدل‌های هوش مصنوعی، به تخصیص منابع محاسباتی بیشتری می‌پردازد. این فرآیند به مدل کمک می‌کند تا دقت پیش‌بینی‌های خود را بهبود بخشد و احتمال ایجاد توهم را کاهش دهد.
به عبارت دیگر، زمانی که سیستم در حال آزمایش یک فرضیه یا ترکیب جدید است، قدرت محاسباتی بیشتری برای تحلیل دقیق‌تر و اعتبارسنجی اطلاعات ارائه می‌شود. این نه تنها دقت مدل را افزایش می‌دهد، بلکه زمان مورد نیاز برای اصلاح خطاهای احتمالی را نیز کاهش می‌دهد.
تأثیر این رویکرد بر توسعه دارو
روش GSK به‌صورت مستقیم بر روی فرآیند توسعه دارو تأثیر دارد. با کاهش مشکلات ناشی از توهم، محققان می‌توانند به داده‌های تولیدشده توسط سیستم‌های هوش مصنوعی اعتماد بیشتری داشته باشند. این امر به کاهش هزینه‌های تحقیق و توسعه، بهبود کیفیت نتایج و تسریع روند ارائه داروهای جدید به بازار کمک شایانی می‌کند.
چشم‌انداز آینده
در حالی که چالش توهم در سیستم‌های هوش مصنوعی همچنان باقی است، اقدامات شرکت‌هایی مانند GSK نشان می‌دهد که با رویکردهای نوآورانه می‌توان این مشکلات را به حداقل رساند. با پیشرفت تکنولوژی و ادغام روش‌های پیشرفته‌ای مانند **Test-Time Compute Scaling**، آینده‌ای روشن‌تر برای کاربرد هوش مصنوعی در سلامت و داروسازی قابل تصور است.
برای اطلاعات بیشتر می‌توانید به منبع اصلی مراجعه کنید.