Студенты почти всего мира воплем воют, что их работы -— курсовые, дипломы, диссертации — проверяют с помощью «детекторов ИскИнов», то есть роботов, на вероятность того что текст полностью или отчасти написан роботом.
Роботы 🤖 проверяют, а был ли 🤖 робот?
Отвлечемся, от роботов 🤖, и вспомним как работают онкомаркеры.
Берём 100 здоровых людей, и 15 разных онкомаркеров. На 15 онкомаркерах каждый из этих здоровых людей по разу «засветится». Потому что у каждого теста есть чувствительность и специфичность.
Тесты «наличия следов использования ИИ» тоже не совершенны с точки зрения специфичности, и почти всегда выдают тот или иной «процент ИИ». Даже на статьях написанных «»до ковида», когда никакого 🤖 ИИ и в помине не было.
Потому студентам приходится специально коверкать русский или английский язык, чтобы доказать проверяющему 🤖, что они люди.
Старушка 👵 FDA начинает масштабное внедрение 🤖 ИИ в анализ данных клиниспытаний.
Но не совсем таким образом, как все подумали.
Типичный дизайн испытаний для противораковых препаратов - многоцентровой.
Каждый центр посылает данные в головную организацию, где отчеты накапливаются, потом совместно анализируются.
Потом результаты анализа упаковывают в формальный отчет и отправляют старушке 👵 FDA.
По новой схеме каждый «центр» (то есть каждая отдельная клиника) в режиме реального времени будет слать результаты прямо в FDA, где их прям с налета будет анализировать 🤖.
Все это - для сокращения времени анализа.
Но острый ум Анчи видит тут задумку посерьезнее. Дело в том, что на этапе обработки данных в головной компании есть много возможностей для так называемого «массажа данных», а появление 🤖 делает эти возможности безграничными.
Включение старушки 👵 FDA прямо в поток первичных данных создает дополнительный контур немедленного аудита.
Двумя первыми «подопытными кроликами» стали компании АстраЗенека и Амген.
АстраЗенека проводит многоцентровое исследование II фазы TRAVERSE у пациентов с нелечеными мантийноклеточными лимфомами при участии Медицинского центра Андерсона при Техасском университете и Университета Пенсильвании.
Amgen проводит исследование Ib фазы STREAM-SCLC у пациентов с мелкоклеточным раком легких на стадии ограниченного распространения опухоли.
Чем больше текстовых сообщений и комментариев - тем меньше проговоренных слов. Мы утрачиваем разговорную речь.
В 2005 году каждый из нас произнес около 16 632 слов.
К 2019 году это число упало
до 11 900, по данным исследователей из Университета Миссури-Канзас-Сити и Университета Аризоны.
В целом, общение сократилось примерно на 28%.
Во время пандемийных локдаунов тренд на сокращение разговорной речи только усилился.
За год мы теряем 120 000 слов.
Мы могли бы что-то сказать, но оно осталось невысказанным.
А еще мы утратили мелкую моторику письма. Потому что стучать по клавишам - это не совсем то же самое.
А также словарный запас. Посмотрите фильмы 70х годов. Вот где диалоги-то! И как быстро говорят, и слова не путают. Скорость речи повсеместно замедлилась.
Слушать еще пока можем, а быстро произнести - уже нет. Потому и слушаем голосовые на скорости 1.5х.