Patricia Florissi 谷歌云技术总监
在“全球数字医疗保健研讨会”发表线上演讲
“人工智能（AI）已经开始理解新事物的含义，并在此基础上生成新的内容。如果通过联邦学习使全世界医疗机构之间能够共享信息，那么我们将能够再一次实现具有重要意义的变革与发展。”
Patricia Florissi 谷歌云技术总监在30日由 Kakao Healthcare 和延世医疗院共同主办、于首尔西大门区延世大学举行的“2023 全球数字医疗保健研讨会”上进行视频演讲。图片由记者 Lee Chunhee 提供
View original image谷歌云技术总监 Patricia Florissi 近日表示，当前正在发生一场人工智能的重大变革，并强调如果这些变化扩散至医疗健康领域，将会带来另一场大规模创新。
30日，在位于首尔西大门区延世大学、由 Kakao Healthcare 与延世医疗院共同主办的“2023全球数字医疗健康研讨会”上，Florissi 通过视频发表演讲时强调：“最近人工智能的智能水平高度提升，已经进化到可以理解语言的程度，这是一个非常重大的突破。”她表示：“以往的人工智能，只能在给它看一张照片后回答那是猫还是狗，却无法回答‘猫’或‘狗’究竟意味着什么。如今则具备了理解新事物含义并生成新事物的特征，例如可以让 AI 生成一种全新的猫的形象。”
作为这一变革的起点，Florissi 提到了谷歌在2013年发表的一篇论文，题为《在向量空间中对词表示的高效估计（Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space）》。这篇论文试图阐明的是单词之间的相似性。例如，banana（香蕉）和 bandana（头巾）在词典中挨在一起，但在语义上却毫无相似之处；相反，香蕉与“味道”“可食性”“卡路里”等词具有更高的相似性。人类会自然而然联想到后者，但计算机反而更可能去寻找与 bandana 的相似性。然而，如果将香蕉、苹果、菠萝等词与“味道”等概念进行数字化赋值，同时把 bandana 与手链、手表等饰品可关联的概念数字化，那么计算机在不断生成这样的表格过程中，就能够将语义相似的单词归类在一起。
她解释称，正是因为能够将人类使用的自然语言转换为机器可以理解的数学向量，即“嵌入（embedding）”，人工智能才得以把握数据的含义，并在此基础上生成具有不同含义的新数据。由此才出现了能够区分不同代词并进行翻译的功能，以及在写句子时自动预测下一个单词的功能。通过这些进展，当前的生成式人工智能概念得以形成，“ChatGPT”等大型语言模型（Large Language Model，LLM）服务也由此诞生。
Florissi 强调，这样的人工智能完全可以应用于医疗健康领域的研究与开发（Research and Development，R&D）。她表示：“这一概念同样可以应用于基因组学（genomics），就像预测句子后面会出现哪个单词一样，在基因组碱基序列中，也可以预测下一段会出现什么编码。”她还说明，在新冠肺炎（COVID-19）全球大流行期间，疫苗和治疗药物的开发过程中也使用了人工智能。
将透明性、公平性与安全性列为推动人工智能创新的主要课题时，Florissi 尤其将安全视为关键要素，并强调为确保安全，数据不会被带出医疗机构之外。她指出：“大量数据分散在许多地方，因此需要进行集中管理”，同时又强调“让数据留在本地区同样重要”。
与此相关而提出的概念便是“联邦学习（Federated Learning）”。与以往在中央服务器上直接训练的传统机器学习不同，这是一种在各家医院本地直接进行训练的方式。Florissi 说明称：“这是在各地区对数据进行学习后，再传输至平台的方式”，“数据绝不会离开本地区的医院，只有经过学习后的结果数据才会被发送到平台。”
今年4月在美国波士顿，Kakao Healthcare与Google Cloud签署了面向全球业务的谅解备忘录和主要合同条件协议。自左至右为韩国保健福祉部保健医疗政策室室长 Lim Intaek、Kakao Healthcare首席执行官 Hwang Hee、Google Cloud技术总监 Patricia Florissi、韩国保健产业振兴院院长 Cha Soondo 合影留念。照片由Kakao Healthcare提供
View original image近期，谷歌云还宣布与 Kakao Healthcare 开展合作。谈及这一合作的意义时，Florissi 表示：“我们需要更加深入思考语言的概念与含义，同时也必须实现全球范围内医疗机构之间的信息共享。通过与 Kakao Healthcare 的合作，可以提高对医疗体系的可及性，不久之后我们将见证创新性的发展方向。”
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