Trotz wirkungsloser Therapie vertrauten Ärzte der KI-Empfehlung?
Na toll, wie soll man das denn lesen! So ein Shit Man… 
Kostenlose KI-Zusammenfassung:
Die zunehmende Integration künstlicher Intelligenz (KI) in medizinische Entscheidungsprozesse erfordert eine kritische Evaluation der Mensch-KI-Interaktion.
Eine aktuelle Untersuchung zeigt, dass Menschen Fehler von KI-Systemen häufig nicht erkennen, was insbesondere im klinischen Kontext ein erhebliches Sicherheitsrisiko darstellt.
Diese empirische Studie demonstriert, dass dieses Phänomen sowohl bei medizinischen Laien als auch bei Fachexperten gleichermaßen auftritt.
Als zugrundeliegender Mechanismus lässt sich der sogenannte Automatisierungs-Bias identifizieren, bei dem der algorithmischen Entscheidung unbewusst eine höhere Zuverlässigkeit beigemessen wird als der eigenen menschlichen Urteilskraft.
Dabei korreliert die Akzeptanz fehlerhafter KI-Vorschläge signifikant mit dem vom System präsentierten Konfidenzniveau.
Eine hohe ausgewiesene Sicherheit der KI führt paradoxerweise zu einer verringerten Fehlersensibilität aufseiten der menschlichen Anwender.
Entgegen der Annahme, dass medizinische Expertise vor KI-induzierten Fehlern schützt, verleiten inkorrekte KI-Empfehlungen Experten dazu, ansonsten korrekte diagnostische Schlussfolgerungen zu revidieren.
Diese kognitive Verzerrung untergräbt das Paradigma des „Human-in-the-Loop“, welches eine fehlerkorrigierende Kontrollfunktion des menschlichen Prüfers postuliert.
Zur Gewährleistung der Patientensicherheit ist es daher essenziell, algorithmische Assistenzsysteme so zu gestalten, dass sie Unsicherheiten transparent kommunizieren und die kritische Reflexion des Anwenders fördern.
Zudem bedarf es gezielter Schulungsprogramme für medizinisches Personal, um das Bewusstsein für KI-spezifische Fehlermuster zu schärfen und eine angemessene Skepsis gegenüber technologischen Diagnosehilfen zu etablieren.
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aber dann müsste die KI ja zugeben, das sie nichts anderes kann als statistische Wahrscheinlichkeiten zu errechnen, und ggf. nochmals zu überprüfen, aber unfähig ist logik oder übergreifendes physikalisches Verständnis zu entwickeln.
Wie in dem Artikel bereits markiert wurde:
“…Unsere Experimente zeigen, dass Ärzte … Probleme damit haben, aus den verfügbaren Erkenntnissen zu lernen, wenn diese den Vorschlägen eines Algorithmus widersprechen…”
Das ist ungeachtet auch dessen ein Problem, man kann es je nach Algorithmus das die entsprechende Nutzung des Nutzers gewichtet, auch bei YouTube, Tiktok, usw betrachten. Ich Wechsel Privat zur Zeit, weg von Opus/Fable/Claude Code und wieder hin zu GPT/Codex. Das hat stark vereinfacht gesagt/gezeigt den nachfolgenden Grund und hatte das vor kurzem bereits erlebt und dachte “wow, oh-ha, Problemstelle dicht machen!”:
Das weitere Problem, das zumindestens ich sehe, ist das die Selbstbewertung des Patienten wahrscheinlich gar nicht betrachtet wurde durch die Ärzte… Also kein großer Unterschied zu sonst, wenn es auch vereinzelt anders ist. Wenn jedoch die KI sich fortlaufend weiterentwickelt, siehe z.B. den Link bzgl ARC-AGI-3, heißt es auch das es neu bewerten kann an einer Stelle wo der Arzt es ignoriert was der Patient sagt, sich zu sehr auf den entsprechenden KI Output verlässt, aber die KI selbst neu evaluiert und wahrscheinlich einen anderen Weg nutzt. Was heißt das also am Ende für den jeweiligen Arzt? Zumindestens aus meiner Sicht: Willst du gelten, mach dich selten. D.h. die eigene Arbeit sollte entsprechend hochwertig sein, nicht unbedingt nischig, aber hochwertig in jedem Fall.
Du weißt das Übliche Seit KI geben viele Leute das Denken auf,
Ich muß immer wieder ne Freundin von mir zitieren. Die Azubis können schnell nen Begriff checken aber beimverknüpfen det Informationen hört es ganz schnell auf.
Ich lache mich noch heute über einen Radiologiebericht kaputt, den ich nach dem MRT Er bestandhaupisächlich aus Gliosen Die Zusammenfassung war quasi nicht da. Ich habe schon unzählige Berichte gekesen aber wenig verstanden. Meine HÄ ist mit dem Chef verheiratet. 3 SätzeMit und alles war gut… Mit KI geschrieben??? Ein Arztbericht ohne Zusammenhänge obwohl man Seit Anfang der MS da ist und die Ärzte kennen einen…
Ich habe sehr wenige Narben… Die kann man noch locker zählen…
Da reichen hoffentlich noch die zehn Finger?
Kaum zu glauben aber wahr vielleicht ist die KI des Arztes daran gescheitert…. vielleicht haben sich die Nullen und Einsen vertan…
Viel schlimmer sind die “Slot-Machine User”.
Ich kann zwar gut nachvollziehen das es kognitiv schwer ist bei der Sache zu bleiben und spätestens wenn sich das bemerkbar macht sollte ein gewisser Abstand gewonnen werden. Stunden, Tage, aber da spielt menschliche Sucht/Selbstkontrolle mit rein. Spätestens da sollte sich mehr oder weniger eine Art Grenze durch das KI-Modell bemerkbar machen.
Zumeist ist genau dort das Limit erreicht.
Jedoch, die Dinger können inzwischen wunderbar verstehen, herleiten und wiedergeben was mitten drin gesagt wurde bei allem. Sogar anhand deiner Nutzung bereits das Alter relativ gut einordnen. Und eine Million Tokenfenster(1 Tokens=4 Zeichen) ist eine Hausnummer dem man sich nicht so bewusst ist. Und das derartiges bereits erprobt wird was ungefähr in die Richtung geht, das zeigte sich auch schon durch das “geh schlafen” mitten am Tag bei Claude nach ein paar Nachrichten. Ähnlich-anderes aufgrund fehlerhafter Gewichtung und Training bei GPT. Der “Goblin Mode”. Relevanter oder gängiger wäre vllt ein anderer Weg. Es ließe sich vllt ermitteln wenn nurnoch eine Enter-Enter-Enter-Nummer durch den User folgt und der User sich gar nicht mehr damit befasst was auf seinem Bildschirm flimmert/passiert und quasi ein “Die KI macht schon alles für mich und wäscht mich”-Film läuft.
Aber sowas ist auch noch mal eine andere Nummer als “schreib eine E-Mail”, oder das worum es in dem Artikel zu Beginn ging. Ich könnte jetzt auch von den signifikanten Unterschieden erzählen zwischen einem GPT-5.6 Sol und einem Fable 5. Da wirds teilweise unbequem und das abendliche kurzzeitige Tiktok Doomscrolling beruhigt etwas da ein Großteil doch bei den Claude Modellen bleibt. Etwas beunruhigend ist vllt der neue Voice-Mode mit der Speech-KI bei ChatGPT/GPT und das User wieder vermehrt diversen blödsinn treiben. Dabei kann das Ding sogar simultan übersetzen.
Jedoch, solange das wofür ich Codex und ChatGPT verwende nicht wieder derart überdrehte Safetys erfährt ist alles Roger. Und zwischen HFT, Microstructure, usw und leider auch Spoofing gibt es große Überschneidungen. Das blockieren die Modelle nicht direkt. Quark. Direkt blockieren tut es andere Sachen. Es ist Subtiler und da wirds teilweise eklig, man verheizt Tokens um sich im Kreis zu drehen…(Der Grund für meinen Wechsel…)
Und bei dem Ganzen nicht den roten Faden zu verlieren fällt auch mir schwer. Daran lässt sich auch meine Kognitive Leistungsfähigkeit üben, oder veranschaulichen und nicht an Studium, Job, o.Ä… Kurioserweise habe ich nun wiederum in kürzester Zeit bei Nutzung von GPT/Codex den Eindruck signifikant vorwärts zu kommen und das Ding nicht alles versucht in “akademisches Rauschen” zu drücken, sondern neutrale Messegrundlagen schafft wenn benötigt. Das einzige Wehwehchen das es gab war gestern mit Gemini. Es will nur schwerfällig bereitgestellte Skripte zur Messung nutzen und tendiert grundsätzlich zu “Quick&Dirty” beim Code schreiben+Sycophancy. Bei letzteren weiß man mit umzugehen, bei ersteren muss man aufpassen. In meinem Fall ist es jedoch so daß es ein verdammt schneller Arbeiter ist mit einem zwei Millionen Tokenfenster… Achja, je länger/voller der Kontext und fortgeschrittener das Tokenfenster ist desto übler wird’s mit dem Sycophancy bei Gemini.
Und, da es jetzt einige Tage/Wochen her ist mal als Beispiel was ich u.A. so forensisch auseinander nehme: Ist es nicht interessant was rund um den Kurs von 59.563$ beim BTC Kurs passiert ist? Dort ließ ganz offensichtlich die deutliche Algorithmische Tätigkeit nach und der Kurs wurde bewusst dort über mehrere Tage durch irgendwelche Akteure “gefangen gehalten”. Also, KI kann bei richtiger Nutzung unfassbar hilfreich sein. Vorallem um sehr große Datenmengen im Bruchteil einer Sekunde zu verarbeiten. Vor zehn bis zwanzig Jahren hätte es Monate dafür gebraucht und dutzende Leute. Heute nur einen User mit fragen und Neugier.
Das ist auch der Grund wieso ich das Thema der Aktienrente etwas skeptisch sehe… Sinnvoller wäre das wirklich alle Daten frei verfügbar sind und das ähnlich gleich wie im Kryptobereich.
Wurde jetzt leider etwas umfangreicher und vllt etwas abweichend+ausufernd,. Aber das zeigt vllt etwas näher wo heute die Probleme bestehen aus User Sicht und das wir heute nicht mehr im GPT4o Zeitalter sind
Sorry