fbpx
ОСТАННІЙ ПОДКАСТ
Підписуйся на найнауковішу розсилку!
І миттєво отримуй 9 електронних журналів Куншт у подарунок.

Ми під'їдаємо крихти cookies за вами. Навіщо це нам?

Читати

Пардон за відволікалочку. Допоможи Куншт бути незалежним!

Пардон за відволікалочку. Допоможи Куншт бути незалежним!

Повідомлення успішно надіслано

Для пошуку
введіть назву запису
Спалах — 22.07.21
ТЕКСТ: Артур Зайонц
Ілюстрації: Каталіна Маєвська
Ми любимо тексти без помилок. Якщо ви все ж таки щось знайшли, виділіть фрагмент і натисніть
Ctrl+Enter.
Хто кого: штучний інтелект проти COVID-19

Другий рік суспільство веде боротьбу із коронавірусом, який закрив на карантин більшу частину світу. Пандемія внесла свої корективи майже у всі сфери суспільства: в економіку, розваги, виробництво. Не залишилась осторонь і технологічна галузь. Різноманітні IT-стартапи долучились до глобальної боротьби із коронавірусом. У пригоді їм став штучний інтелект, яким активно займалось багато корпорацій впродовж останніх років. Та чи відіграли алгоритми машинного навчання важливу роль у боротьбі із COVID-19?

 

За підтримки Міжнародного Фонду «Відродження» та Європейського Союзу в рамках гуманітарної ініціативи «Людяність і взаємодопомога», «Куншт» створює окрему рубрику присвячену COVID-19. Її мета – культивувати критичне мислення та стійкість до маніпуляцій в медіа щодо теми пандемії.

У 2020 році пандемія COVID-19 значною мірою перевернула звичний триб нашого життя. Зміни відбулись і у технологічному напрямі. Коронавірус змусив уряди різних країн та технологічні компанії діяти набагато швидше. Насамперед це стосується медичної сфери, де кожен втрачений день – це чиєсь життя. Попри те, що всі надії на перемогу над пандемією люди покладають на лікарів та фармацевтичні компанії, до боротьби з коронавірусом долучились також технологічні фірми. 

 

Ситуація прискорила розробку алгоритмів штучного інтелекту (ШІ) та розширила їх використання в медицині. По всьому світу численні компанії спрямовували свої сили на те, щоб допомогти подолати COVID-19 та зробити світ знову безпечним і здоровим.

Медицина та штучний інтелект vs коронавірус 

 

Першопрохідцем стала канадська компанія BlueDot. В допандемійні часи вони розробили програмне забезпечення, яке виявляє ризик спалаху інфекційних захворювань. BlueDot використовує алгоритм, який аналізує іноземні новини, осередки захворювань тварин, рослин, та офіційні оголошення урядів. Таким чином компанія попереджає своїх клієнтів про осередки спалахів нових небезпечних хвороб. Клієнтами цієї компанії є державні установи (уряд Канади, мерія Чикаґо), а також приватні компанії, наприклад, Air Canada. 

 

Саме BlueDot стояла в авангарді реакції на пандемію коронавірусу. Компанія заявила1 про спалах хвороби в Ухані за дев’ять днів до офіційного попередження від Всесвітньої організації охорони здоров’я. Перші попередження вона згенерувала ще 31 грудня 2019 року. Тоді була лише інформація2 від уряду провінції Вухань про ранні ознаки спалаху пневмонії в місті.

 

Перед цим BlueDot успішно передбачила3 місце спалаху вірусу Зіка у Південній Флориді. 

 

«Ми знаємо, що на уряди не можна покладатися, у питанні вчасного надання інформації», – говорить Камран Хан, засновник і генеральний директор BlueDot. Хан стверджує, що компанія у своєму моніторингу не використовує публікації в соціальних мережах, оскільки ці дані можуть не відповідати дійсності. 

 

До того ж BlueDot правильно визначила, які міста найтісніше пов’язані з місцем виникнення ковіду за допомогою аналізу інфраструктури літаків і потягів, які поєднують це місто з іншими. Тим самим в компанії визначили, куди і коли заражені люди потраплять далі. Наступними містами стали Бангкок, Сеул, Тайбей і Токіо – прогноз був правильним4

 

Зараз у компанії працює приблизно 40 співробітників. Це лікарі та програмісти. Сама програма моніторингу може вже аналізувати новинні звіти на 65 мовах світу.  

 

Стартап із Каліфорнії під назвою Airspace Systems до пандемії виробляв безпілотні літальні апарати, які могли вистежувати і захоплювати інші безпілотники. У червні 2020 року вони перелаштувалися і навчили свої безпілотники моніторити публічні місця та те, наскільки люди дотримуються соціальної дистанції і чи носять вони маску на обличчі5. Мета компанії – продавати свої апарати та програмне забезпечення міським установам та поліцейським відділкам.

 

В Airspace заявляють, що система не використовує розпізнавання обличчя, не зберігає зображення людей і не передає ці зображення іншим клієнтам Airspace. Вони формують текстові попередження про те, чи дотримуються люди дистанції та який відсоток людей носить маски. Джаз Банґа, виконавчий директор Airspace, зазначив5 в одному з інтерв’ю, що його система не стежить за окремими людьми. 

 

Незважаючи на всі запевнення від Airspace у конфіденційності, в суспільстві вже з’явилась дискусія, наскільки доцільне використання таких безпілотників у міському просторі. Джей Стенлі, член Американського союзу громадянських свобод, заявив5, що ця система – перший крок до того, що роботи будуть контролювати нашу поведінку. «Чи хочемо ми опинитися у світі, де машини стежать за кожним нашим кроком і фіксують кожне наше дрібне порушення кожного закону чи правила? Це потенційне жахіття», – вважає Стенлі.

 

Водночас Банґа заявляє, що програма передбачена лише для того, щоб, наприклад, частіше дезінфікувати ділянку, де спостерігається більше скупчення людей. «Це просто дає вам більше можливостей для створення безпечного середовища», – сказав він. 

 

Варто зазначити, що про співпрацю із стартапом Airspace в США вже оголосила6 Вища бейсбольна ліга. Мета співпраці – контроль за носінням масок серед вболівальників на стадіонах. Програмне забезпечення, розроблене Airspace, може помітити навіть дрібне неправильне використання маски: відкритий ніс або маска навколо підборіддя. 

 

Ще одна компанія під назвою ZOE об’єднала дослідників з Королівського коледжу Лондона та медиків з Массачусетської лікарні. Разом вони створили застосунок, який може визначити за симптомами, чи хворіє людина на COVID-19. Бібліотека даних постійно поповнюється, а сам застосунок розвивається і вчиться краще ставити діагнози. Застосунок дізнався про один з піків захворюваності в Британії за кілька днів до реального піку завантаженості лікарень7. Це показує, що застосунок можна використовувати для раннього попередження майбутніх можливих змін в динаміці захворювань. 

 

Крім того, використовуючи ці програми, дослідники змогли визначити шість різних типів COVID-19 та спрогнозувати, які початкові симптоми частіше призводять до тяжкого перебігу8.  

 

Система працює так: користувачі вносять особисту інформацію, зокрема вік, стать і місце проживання, а також повідомляють, чи є в них хронічні захворювання. Вони також відповідають на питання, пов’язані із загальними симптомами COVID-19, і вказують, чи пройшли вони тест на COVID-19. Потім застосунок використовує статистичний аналіз, щоб зрозуміти, чи відповідають вказані симптоми захворюванню COVID-19. Одна з його цілей – розрізнити симптоми COVID-19 та інших сезонних ГРЗ. На основі зібраних даних розробники і медики проводять нові дослідження стосовно коронавірусу, якими діляться публічно.  

 

Наприклад, нещодавно вони дослідили штам коронавірусу «Дельта»9. І виявили, що одним із симптомів може бути сильний озноб. Крім того, нещодавно вони розказали про нові симптоми коронавірусу для осіб, які мають вже два щеплення10. Це головний біль, нежить, чхання та біль у горлі. Симптоми, які вважаються вже традиційними при коронавірусі, як-от втрата запаху, задишка та лихоманка вже не є головними показниками наявності ковіду у випадку повної вакцинації. Всі дані досліджень базуються на інформації, яку надають користувачі застосунку – їх трохи більше ніж чотири мільйони. Більшість з них перебувають у Британії. ZOE використовують як таку собі базу даних вчені у британських дослідженнях11, а влада країни спонукає12 його встановлювати.

 

Компанія Benevolent AI з Великої Британії підійшла до дослідження коронавірусу з іншого боку. Розробники створили алгоритм, який проаналізував велику медичну базу даних та наукову літературу. На основі цих даних алгоритм мав визначити, які наявні ліки можуть бути придатними для боротьби з коронавірусом.

 

4 лютого 2020 року компанія опублікувала13 результати своїх аналізів у медичному журналі The Lancet. Вони припустили, що барицитиніб – препарат, схвалений для лікування ревматоїдного артриту – може бути ефективним проти COVID-19. Через дев’ять місяців Управління з контролю за продуктами та медикаментами США (FDA) видало дозвіл на використання барицитинібу для лікування госпіталізованих пацієнтів із COVID-19. Випробування третьої фази також показало, що препарат знижує ризик погіршення стану пацієнта.  

 

Оллі Ехсле, провідний інженер-програміст Benevolent AI, зазначив, що оперативність в цьому випадку була дуже важливим фактором. Адже за дев’ять місяців вони пройшли шлях від комп’ютерних алгоритмів до аптечного прилавку.  

 

Ще один стартап на полі боротьби із коронавірусом, який заснували українці Вероніка Юрчук та Костянтин Шиш, має назву Traces.AI. Першочергова мета проєкту – створити алгоритм, який би міг розпізнати людину через камери спостереження за всіма деталями зовнішності, крім обличчя. Адже вуличні камери не можуть зафіксувати з достатньою чіткістю риси обличчя окремої людини. Все це потрібно для того, щоб простіше піймати підозрюваних у злочинах, каже Вероніка Юрчук. Для цього використовується близько 2000 різних атрибутів зовнішності людини, які виділяють її з-поміж інших. Рюкзак, одяг, колір волосся, зріст та інші фактори, на думку розробників, можуть бути не менш ефективним при розпізнаванні людини, ніж саме обличчя. 

 

Втім коронавірус вніс свої корективи і в цей проєкт. Адже, як виявилось, Traces можна використовувати для ідентифікації людей, що контактували з хворими на коронавірус. Як це працює? Українські засновники наводять приклад14 із життя. На двох фабриках у Нью-Йорку та Техасі, які є клієнтами Traces.AI, в деяких співробітників виявили позитивний результат на COVID-19. Алгоритми Traces.AI ідентифікували всіх, хто взаємодіяв з хворими достатньо швидко, щоб відправити їх на самоізоляцію, перш ніж більше людей заразиться.

 

Точність аналізу залежить від кількості камер, встановлених у приміщенні або на вулиці. Для станції метро, ​​за словами Шиша, 16 камер достатньо для правильної ідентифікації особи та тих, з ким вона контактувала. 

 

Однак таке використання порушує етичні питання. Наскільки взагалі правильно стежити за людьми? Вероніка та Костянтин кажуть, що їхній продукт більш етичний в порівнянні зі звичайними камерами спостереження. Адже їх алгоритм не прив’язується до статі або кольору шкіри. Однак така технологія, допомагає ще краще розпізнавати людей, навіть якщо їхнє обличчя закрите маскою. Зараз стартап не працює з жодними урядами. Однак якщо такі технології все ж почнуть використовувати державні установи, це може призвести до порушення громадянських свобод. Адже влада здатна використовувати такі технології проти політичних активістів або конкурентів. Чи варто розвивати такі технології – відкрите питання. 

 

Схожий з британською Benevolent AI підхід до боротьби з коронавірусом має гонконгська компанія Insilico Medicine. Ця фірма також за допомогою штучного інтелекту шукає ліки. Втім у Гонконгу зробили крок вперед. За допомогою своїх алгоритмів вони стараються створити ліки від невиліковних раніше хвороб15. Також там розробляють нові методи лікування та пробують передбачити, наскільки ці методи можуть бути ефективними.

 

Insilico Medicine поєднує декілька елементів: PandaOmics та Chemistry4216. Це механізми на основі штучного інтелекту, які працюють з великими даними з хімії, біології. Ці механізми дозволяють навіть створити нові молекули. 

 

Поточна розробка ліків займає від 10 до 12 років залежно від виробника16. В Insilico ж стверджують, що можуть скоротити цей процес на 66%, тобто до 18 місяців17. Крім того, в компанії заявляють, що можуть зменшити супутні витрати на 90%, якщо порівнювати з традиційною розробкою. Insilico Medicine вже співпрацювала раніше з такими гігантами фармацевтичної індустрії, як Pfizer, Johnson & Johnson та Taisho Pharmaceuticals18

 

У 2020 році, з початком пандемії коронавірусу, стартап також долучився до боротьби і з цією хворобою. Вони відкрили свою базу даних для інших компаній та дослідницьких інститутів, щоб ті змогли знайти ліки від COVID-1920

 

А зовсім нещодавно, на початку червня цього року, компанія залучила черговий раунд інвестицій у 255 мільйонів доларів15. Це підтверджує той факт, що інвестори зацікавлені в розробці таких систем. Наразі ж конкретних прикладів винайдених ліків, які є у вільному доступі, в портфоліо Insilico немає. Поки що компанія проводить низку експериментів. Наприклад, у вересні 2019 року вони розробили, за їхніми словами, дієві сполуки проти фіброзу20. На це в компанії пішло менше ніж 50 днів.

 

Фантастична ідея, що за допомогою технологій можна буде винайти ліки від будь-яких хвороб, сьогодні стає дедалі більш реальною. У 2019 році журнал Nature зазначив21, що було зареєстровано щонайменше 20 партнерських домовленостей між великими фармацевтичними компаніями та технологічними стартапами, які займаються пошуком ліків. У 2020 році, згідно з річним звітом Індексу штучного інтелекту Стенфордського університету22, інвестиції в компанії, що займаються розробкою ліків, зросли до 13,9 млрд доларів, що в чотири рази більше, ніж у 2019 році. Частково такий ажіотаж можна пояснити, звісно, ковідом. Втім, варто зазначити, що початок потоку великих грошей у медичні стартапи фіксують ще до виявлення коронавірусу.

 

Розвиток провідних економік світу та сучасних технологій дозволяє замислитись над тим, щоб пришвидшити пошук та створення нових ліків від різноманітних хвороб. І штучний інтелект із його алгоритмами, здібними обробляти терабайти інформації, тут дуже до речі. Саме тому провідні венчурні фонди починають активно інвестувати у фармацевтичні стартапи. 

 

Але новий етап розвитку медицини наразі лише починається. І потрібен час, щоб виявити, чи справді всі ці алгоритми штучних інтелектів можуть дати корисні плоди у співпраці із фармацевтичними компаніями.

Етичність штучного інтелекту  

 

Технології штучного інтелекту, безумовно, важливі для боротьби з пандемією. І в розвитку технологій майбутнього, найімовірніше, штучний інтелект зіграє не останню роль. Однак на хвилі цієї ейфорії не варто забувати, що кожна позитивна технологія має свій зворотний бік. 

 

Вчені з дослідницького центру у Кембриджі разом зі співробітниками Імперського коледжу Лондона наголошують23 на тому, що важливо пам’ятати про етичність у використанні цих технологій. Вони говорять про чесність, справедливість, та неупередженість.  

 

Наприклад, восени 2020 року виникла дискусія24 стосовно стартапу DeepMind та британської держаної організації з охорони здоров’я Royal Free London NHS Foundation Trust. Адже ця співпраця передбачала розширений доступ до приватних даних британських пацієнтів. 

 

При використанні технологій штучного інтелекту варто чітко окреслити такі поняття, як конфіденційність, безпека та право власності.

 

До того ж системи ШІ часто використовуються для автоматизації процесів ухвалення рішень, якими раніше займались люди. Ця автоматизація породжує етичні питання. Наприклад, хто повинен нести відповідальність за ці рішення тепер, якщо щось піде не так? Або які інтереси система буде мати в пріоритеті: комерцію, інтереси уряду чи здоров’я людини? Крім того, варто пам’ятати, що алгоритми для штучного інтелекту однаково створені людьми. А людина не може всього знати і врахувати. Наприклад, значна частина даних про COVID-19, яку збирає та відстежує Центр з контролю та профілактики захворювань у США (CDC), є неповною та необ’єктивною25. Зокрема рівень перехворілих COVID-19 в деяких випадках може бути заниженим у 50 разів26. Часто медичні дані в США відображають лише одну категорію населення – заможні білі громади, які мають доступ до тестів та дорогих медичних процедур. Тому алгоритми ШІ, які створюються потім на основі цих даних, також можуть неточними і недосконалими. 

 

Функціонування систем ШІ часто до кінця незрозуміле через складність алгоритмів. Ця відсутність ясності та проблеми підзвітності також можуть ускладнити об’єктивну оцінку ефективності штучного інтелекту.

 

Британські дослідники також наголошують, що технологічні інструменти вивчення коронавірусу можуть дискримінувати людей за фінансовим станом, а також расовою чи етнічною належністю. Наприклад, дедалі частіше інструментами для моніторингу і діагностики COVID-19 стають смартфони. Але доступ до смартфонів у різних країнах нерівномірний. У 2019 році доступ до смартфонів мало лише 41,5% людей у світі27. Це обмежує як дані, які використовуються для розробки програм дослідження коронавірусу, так і тих, хто не має доступу до цих послуг. Така ситуація може погіршити і без того нерівні умови систем охорони здоров’я у різних країнах. 

 

Водночас державні органи не повинні вирішувати проблемні ситуації самостійно. 

Для консультацій та обговорень має бути залучене широке коло зацікавлених осіб з експертами та представниками різних суспільних груп, щоб краще знаходити потенційні компроміси, пов’язані з розгортанням системи, та прийнятні способи їх вирішення. 

 

Вчені з Британії впевнені23, що штучний інтелект може допомогти нам вирішити глобальні проблеми, але впровадження потужних нових технологій вперше завжди спричиняє ризики. І що краще суспільство зможе вирішити етичні виклики зараз, то легше буде забезпечити довіру громадськості та впровадити технології на підтримку суспільного блага в майбутньому.

Матеріал розміщено за підтримки Міжнародного Фонду «Відродження» та Європейського Союзу в рамках гуманітарної ініціативи «Людяність і взаємодопомога». Матеріал відображає позицію авторів і не обов’язково відображає позицію Міжнародного фонду «Відродження» та Європейського Союзу.

ТЕКСТ: Артур Зайонц
Ілюстрації: Каталіна Маєвська
Посилання
Статті