Webinar: Intelligenza artificiale generativa e Life Science

Vi interessa saperne di più sugli attuali casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa per la traduzione nel settore Life Science? Vi state chiedendo in che modo gli strumenti di intelligenza artificiale potranno essere usati con efficacia in futuro? Volete conoscere i possibili rischi e le sfide di natura etica? Continuate a leggere le risposte a queste domande frequenti su intelligenza artificiale generativa e Life Science.

Come possiamo combinare intelligenza artificiale generativa e Life Science per la produzione e l'ottimizzazione di contenuti?

Come sappiamo, i Large Language Model (LLM) sono essenzialmente sistemi di completamento del testo. Essi producono l'output più plausibile per un input o un prompt specifico. In pratica, sono utili in situazioni in cui il "lavoro sulle informazioni", ovvero il tempo dedicato all'elaborazione e alla trasmissione delle informazioni, ostacola i processi decisionali, la creatività o altre attività umane di valore.

Quali tipi di contenuto sono adatti per i casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa? Quali invece non lo sono?

In generale, gli LLM sanno leggere e comprendere gli stessi contenuti letti e compresi dagli esseri umani, ma hanno alcuni limiti che, almeno allo stato attuale, ne impediscono l'applicazione in alcune situazioni. Ad esempio, gli LLM hanno una "finestra" di contesto limitata. Di conseguenza, possono comportarsi in modo inaffidabile se ricevono sequenze di istruzioni molto lunghe. Gli LLM sono inoltre poco affidabili quando si tratta di convalidare affermazioni fattuali e hanno una capacità limitata di effettuare calcoli o ragionamenti logici.

Infine, con certi tipi di contenuto è bene tenere conto della sicurezza informatica. L'uso di LLM disponibili a livello commerciale comporta la trasmissione di informazioni a sistemi di terze parti. È fondamentale prestare attenzione e applicare buonsenso a qualsiasi contenuto che sia:

• riservato;
• proprietario,
• soggetto a normative sulla privacy.

Quali sono alcuni esempi attuali di casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa nel settore Life Science?

Questa è un'area soggetta a rapida innovazione, ma in cui stanno emergendo con chiarezza alcune tendenze. Noi di Lionbridge stiamo sviluppando soluzioni per generare o "ricombinare" nuovi contenuti per mercati o tipi di pubblico specifici. Ad esempio, partendo da un input appropriato, come una scheda informativa di un prodotto, indichiamo a un LLM di generare una gamma di tipi di contenuto, da post di blog a brevi brani di testo per i social media. Possiamo adeguare lo stile di questi output in base alle esigenze, a seconda dei requisiti di ciascun segmento di pubblico. Analogamente, è possibile generare, modificare e adattare contenuti didattici senza fonti tradizionali.

Stiamo anche esplorando in che modo l'intelligenza artificiale possa accelerare i flussi di lavoro di traduzione e revisione per eliminare le "informazioni in conflitto". Questa applicazione permetterà agli esperti umani di concentrarsi sulle decisioni che, in definitiva, determinano la qualità.

Il team di servizi linguistici di Lionbridge per il settore Life Science ha attualmente clienti interessati ad applicare l'intelligenza artificiale ad alcuni casi d'uso, dalla traduzione di testi clinici ai contenuti di marketing fino alle sintesi in linguaggio semplice.

Quali sono alcuni dei possibili casi d'uso futuri per intelligenza artificiale generativa e Life Science?

Le future innovazioni interesseranno probabilmente le aree in cui il "lavoro sulle informazioni" intralcia la realizzazione dei necessari obiettivi da parte degli esperti umani, in genere nell'ambito dei servizi linguistici per il settore Life Science. Lionbridge sta studiando in che modo l'intelligenza artificiale può accelerare queste attività:

• Creazione e modifica di sintesi in linguaggio semplice:
• Redazione di revisioni comparative in flussi di lavoro clinici
• Armonizzazione internazionale per le valutazioni dei risultati clinici

Quali rischi pone la combinazione tra intelligenza artificiale generativa e Life Science?

Gli LLM stanno evolvendo rapidamente e ogni modello ha punti di forza e di debolezza specifici. Ecco alcuni degli attuali rischi generali.

• Errori fattuali: gli LLM sono progettati per generare risposte. Non sono in grado di valutare la veridicità delle informazioni su cui vengono addestrati.

• Calcolo: gli attuali LLM sono notoriamente carenti in aritmetica.

• Limiti della finestra di contesto: le risorse computazionali disponibili limitano le dimensioni della "finestra di contesto" applicata dagli LLM durante le interazioni.

• Privacy dei dati: gli strumenti di intelligenza artificiale sono simili a qualsiasi altro sistema di terze parti, a meno di non ospitare e addestrare LLM propri. Prestate attenzione e usate buonsenso nel definire le informazioni trasmesse.

Come si contrastano o mitigano i rischi associati all'uso di strumenti di intelligenza artificiale per flussi di lavoro e contenuti per il settore Life Science?

Potete mitigare i rischi posti dall'uso di strumenti di intelligenza artificiale garantendo che tutti gli utenti siano adeguatamente informati. Formulate criteri chiari sull'utilizzo dell'intelligenza artificiale e fornite agli utenti accesso a risorse di formazione affidabili e aggiornate. Criteri e risorse di formazione devono tenere conto degli obblighi di conformità in vigore. Le autorità dell'Unione europea e altrove stanno già riflettendo sulla necessità di istituire normative per l'intelligenza artificiale.

Come può l'intelligenza artificiale ottimizzare la ricerca clinica?

In quest'area continuano a emergere sviluppi interessanti. Ad esempio, l'intelligenza artificiale sembra avere un ruolo sempre più importante nella selezione delle molecole candidate per lo sviluppo di nuove terapie. Nel più ampio settore clinico, gli LLM possono avere un impatto positivo in queste aree:

• Assimilazione di set di dati di grandi dimensioni e/o scarsamente strutturati

• Gestione e monitoraggio di dati per la sorveglianza della sicurezza

• Riduzione delle attività di documentazione e accelerazione dei processi decisionali nei flussi di lavoro linguistici per il settore clinico

• Supporto per la creazione di contenuti in linguaggio semplice e la promozione dell'accessibilità dei contenuti

• Distribuzione più rapida di risorse didattiche e formative

Quali sono i risvolti etici associati a intelligenza artificiale generativa e Life Science?

L'intelligenza artificiale generativa non pone necessariamente nuove sfide di natura etica. Tuttavia, le sue applicazioni devono essere esaminate con attenzione. Alcune aree particolarmente problematiche possono essere le seguenti:

• Creazione e titolarità della proprietà intellettuale usata nell'addestramento o in altre interazioni con l'intelligenza artificiale

• Rispetto dei principi ALCOA nelle distribuzioni e integrazioni che utilizzano LLM

• Rigorose misure di protezione per i dati dei pazienti e altri dati soggetti a normative sulla privacy

• Estrema cautela nei flussi di lavoro di intelligenza artificiale che includono dati clinici

• Estrema cautela nei flussi di lavoro di intelligenza artificiale che includono contenuti rivolti ai pazienti

Quali sono i limiti dell'intelligenza artificiale generativa nel settore Life Science?

La maggior parte delle carenze attuali e potenziali dell'intelligenza artificiale è nota ai fornitori di servizi di traduzione per i trial clinici e, in generale, per il settore Life Science. Si tratta dello stesso tipo di errori che possono commettere gli esseri umani. Lionbridge ha sviluppato un sistema sofisticato di pesi e contrappesi per contrastare e impedire gli errori, siano essi prodotti dall'intelligenza artificiale o dall'intervento umano. Indipendentemente da quanto siano avanzati, gli strumenti di intelligenza artificiale continuano a commettere errori. I nostri sistemi sono in grado di contrastarli o prevenirli.

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Vi interessa implementare l'intelligenza artificiale nei vostri processi di produzione e ottimizzazione dei contenuti, in trial clinici multilingue e nella traduzione di trial clinici? I servizi di traduzione di Lionbridge per il settore Life Science integrano applicazioni di intelligenza artificiale innovative e sicure per aiutare i nostri clienti durante i processi di traduzione, generazione di contenuti, creazione di sintesi in linguaggio semplice e altro ancora. Contattateci per scoprire in che modo il nostro team può soddisfare le vostre esigenze linguistiche.