密歇根大学研究显示生成式 AI 如何利用个性来打击疫苗神话

快速阅读: 据《密歇根日报》最新报道，密歇根大学的研究探讨利用AI根据个性定制疫苗信息以对抗错误信息传播。结果显示，AI生成的信息在外向性群体中效果良好，但对伪科学信念影响有限。专家认为AI可辅助人类传播者，而非替代。然而，也有学者担忧过度依赖AI会忽视医疗系统的结构性问题。

一些公共卫生专家正在引入一个意想不到的伙伴，共同对抗疫苗错误信息的传播。密歇根大学助理教授卢航的新研究探讨了如何利用基于个性特征生成的人工智能信息，更有效地传递疫苗信息。

卢航教授专注于科学、环境健康和风险沟通。他的研究表明，是否可以利用人工智能生成的信息来有效纠正疫苗错误信息。与依赖通用事实核查不同，卢教授的方法使用了由OpenAI开发的生成式人工智能模型ChatGPT，帮助制定针对特定个性特征（如外向性）定制的疫苗信息。这些定制化信息保留了核心内容，但在情感表达和风格上更贴近接收者的个性。

在接受《密歇根日报》采访时，卢教授表示他对研究结果感到意外。针对外向性的定制信息效果与专业开发的一般性修正相当，有时甚至更佳。但针对解决伪科学疫苗信念的信息不仅没有帮助，有时还会适得其反。在卢教授看来，结论显而易见：人工智能可以成为生成针对性修正的宝贵助手，但它并非完美解决方案。“它的价值在于通过生成初稿来支持人类传播者，这些初稿可以根据不同的受众进行调整。”卢教授说道，“公共卫生传播至关重要，不能完全依赖人工智能。”

密歇根医学院的应用系统程序员分析师兼信息学院兼职讲师奈哈·博米亚在给《日报》的电子邮件中写道，她认为结合生成型人工智能与医疗专业人士可以提升患者护理质量和结果。她写道：“利用人工智能根据个性特征个性化公共卫生信息的理念既新颖又充满前景。”

博米亚认为，疫苗犹豫不仅仅是缺乏信息的问题，还涉及信任、情感以及人们如何与信息互动。通过让信息与不同个体处理信息的方式保持一致，人工智能驱动的个性化或许能让沟通更具吸引力且更有效。她写道：“我相信人工智能工具可以通过帮助医疗专业人员更有效地与患者沟通来补充现有策略。”

此外，博米亚认为，人工智能有望弥补医疗领域的某些重大空白，特别是在没有足够提供者的地方。它可以跨越语言或识字障碍改善沟通，支持偏远或服务不足地区的患者，并利用数据洞察个性化护理。然而，她也警告称，人工智能应该建立信任并改善护理，而不是操纵或排除。确保其发挥积极作用的关键在于伦理设计和审慎监管。

研究流行病学的拉姆学生季梦迪在给《日报》的电子邮件中写道，她看到了人工智能在支持个性化公共卫生沟通方面的潜力。“我认为生成型人工智能和其他技术工具是更大范围转向个性化和精准公共卫生的一部分，”季梦迪写道，“这些工具有可能大规模地制作信息，以应对个人关注和文化背景——这是传统公共卫生信息难以实现的。”

尽管卢、博米亚和季指出人工智能在支持健康传播方面有潜力，但其他专家持怀疑态度。流行病学副教授乔恩·泽尔纳在给《日报》的电子邮件中写道，他担忧在医疗保健中使用人工智能可能会忽视医疗系统中的结构性问题。“我认为这种基于人工智能的方法并没有解决正确的问题，”泽尔纳写道，“当人们没有医疗保险，或者历史上被要求信任公共卫生建议的系统所压迫时，这才是真正的不信任来源。”

泽尔纳写道，他担忧过快推广人工智能至公共卫生领域会削弱人性化的联系，这是医疗保健中非常重要的一个方面。“我认为雇佣大量的公共卫生护士和其他专业人士进入高犹豫率的社区，找出并解决他们的担忧和其他健康需求，将比通过社交媒体等途径向人们发送信息更能提高疫苗接种覆盖率。”泽尔纳写道，“这需要更高的投入，但回报将是巨大的。”

《密歇根日报》工作人员记者萨尔玛·阿卜杜勒莱勒可以通过salmaab@umich.edu联系到。请考虑为《密歇根日报》捐款。$10$25$10$50

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