样本数目过少 ， 带来的最大问题之一 ， 就是当碰到一种没有颠末充实练习的语音模式——例如一种亚文化说话 ， AI可能会表示欠安 。 例如 ， 苹果的语音助手Siri ， 在处置苏格兰用户的问题和指令时 ， 至今仍有些吃力 。 IBM的塞奇注重到 ， 研究介入者大部门都来自相似的社会经济和说话学群体 ， 现有的AI算法颠末这样的练习 ， 识别出的声学线索 ， 也许并不合用于其他群体 。 塞奇说：“声音的时候布局 ， 以及韵律 ， 我们研究的这些特点在分歧文化中都有所差别 。 ”
但与道德问题比起来 ， 这些坚苦也许都是小巫见大巫 。 众所周知 ， 人们担忧AI可能反映出人类的成见 。 AI的进修数据来自于人类精力病学家 ， 它做出的诊断 ， 也许精确度与人类别无二致 。 但我们都知道 ， 当前的心理健康范畴存在着种族歧视 。 例如 ， 同样的症状 ， 比起白人患者 ， 非裔美国人更可能被诊断为精力割裂 ， 而不太可能被诊断为心境障碍 。 是以 ， AI可能会直接采用这些错误结论 ， 并造当作更大规模的误诊 。
解决方式之一 ， 是提高AI模子的“可诠释度”（explainability） 。 机械进修算法凡是被看作是“黑箱”模子 ， 只呈现成果 ， 完全不告诉研究者机械是若何获得最终谜底的 。 美国水兵人工智能研究中间与DARPA和IBM合作 ， 正协同开辟新的AI ， 可以或许诠释它是若何得出结论的 。
其他团队正在开辟另一种AI ， 可以或许有用呈现展望中包含的不确定性 。 在医师给出临床定见时 ， “高诠释度”的信息能告诉医师AI的展望有几多参考价值 。 塞奇说：“AI的可诠释度十分主要 ， 不竭调试‘高诠释度’的AI ， 才能了了AI的结论从何而来 。 ”
文章插图
另一个本家儿要的挂念在于：哪些人有权利用这些诊断东西 。 脸书有一项功能 ， 可以审查用户的动态 ， 并提醒哪些人可能具有自杀风险 。 脸书用户无法禁用该功能 ， 而且 ， 自2018年秋季以来（截止至文章颁发日期2019年10月7日） ， 该功能已涉及几千起报警 ， 通知救援人员上门确认了3500多名用户的安危 。 尽管该功能因强制干与性被攻讦 ， 脸书依然拒绝发布相关干涉干与的数据或研究陈述 。
跟着灌音数据当作为日常科技利用的一部门 。 例如 ， 亚马逊的声控助手Alexa很较着地将用户的声音数据和转录文本永远保留 ， 很多人担忧差人、雇本家儿或私有公司会窥探这些设备利用者的心理健康状况 。 NeuroLex Diagnostics的吉姆·薛沃贝尔说：“我们需要规范 ， 因为在当下 ， 无需本人赞成就给他们灌音并拷贝 ， 在一些州仍是正当的 。 ”而基于语音的歧视 ， 现下并没有法令划定 。
AI诊断是可等候的将来吗？
在以上所有挂念之后 ， 藏着一个难以解决的深条理问题：若是AI得出的结论是错的 ， 该怎么办？在心理健康保健中 ， 小错误也可能会酿成大灾难 ， 而假阳性——如或人可能被误诊为双相障碍患者 ， 导致小我的重大损掉 。
圣地亚哥斯克里普斯研究所（Scripps Research Translational Institute）数字化医药部分本家儿管史蒂夫·斯坦哈珀（Steve Steinhubl）说：“光是获得那样的诊断成果 ， 就让人感受不适 ， 就能让人改变对本身的观点 。 尤其是当诊断成果只是来自于屏幕 ， 缺乏面临面交流的时辰 ， 我们需要出格谨严 。 ”
即使这样那样的挂念层出不穷 ， 致力于计较机语音阐发的公司仍在继续前行 。 有些公司正在寻找方式 ， 来收集生齿学级此外样本数据 。 薛沃贝尔正在开辟一个他称作“Voiceome”的大型在线数据库 ， 用于存储自愿者进献的语音和声音数据 。 其他的像辛辛那提黉舍的项目和特雷弗项目标手机扫描 ， 都在尽力将诊断和展望东西融入糊口APP 。
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