Kunstig intelligens vil demokratisere dyrlægefaget

You: »Hvad er forskellen på dig og et menneske«?

ChatGPT: »Forskellen på mig og et menneske er primært, at jeg er en kunstig intelligens, skabt af avancerede algoritmer, der bearbejder og genererer tekst baseret på mønstre i data. Jeg mangler bevidsthed, følelser og menneskelig erfaring, hvilket adskiller mig fra mennesker«.

Lige siden vi i 1960’erne fik AI og machine learning, har eksperternes forventninger og forudsigelser været, at vi i en nær fremtid ville komme til at se menneskelignende robotter interagere mellem os. Nogen vil mene, at de har ladet vente på sig. Men sidste år var vi rigtig mange, som med ChatGPT fik den første håndgribelige oplevelse af at kunne snakke frit ud af posen med et stykke teknologi.

Man kan spørge, og chatbotten svarer. Man kan bede den om at skrive en lille smule mere som Tove Ditlevsen, og så gør den det. Den besidder endda en form for beskedenhed.

You: »Er du bedre end en dyrlæge«?

ChatGPT: »Som AI er jeg ikke »bedre« end en dyrlæge. Jeg besidder visse analytiske evner og kan assistere med information og anbefalinger. Men en dyrlæge har ekspertise, erfaring og menneskelig forståelse, som er afgørende for komplekse beslutninger vedrørende dyrs sundhed og trivsel. Ideelt set arbejder vi sammen som et team for at forbedre resultaterne for dyrene«.

Den generative AI

Ifølge dyrlæge og administrerende direktør for Novo Nordisk Fonden, Mads Krogsgaard Thomsen, er potentialet i kunstig intelligens en rigtig god nyhed for veterinærer.

- Det store gennembrud indenfor AI er, at den er blevet generativ. Baseret på eksisterende data og træning kan den selv generere løsninger ved at scanne et ocean af kliniske data verden over. Allerede i dag kan du købe software-pakker indenfor billeddiagnostik, som talrige publikationer har påvist, at vi mennesker ikke er gode nok til. Vi tager ofte fejl. Men AI er trænet på tusinder og atter tusinder af frakturbilleder, tumorbilleder, eller hvad det nu måtte være, til at spotte frakturen eller tumoren, når den er så lille, at det menneskelige øje ikke kan se den, siger Mads Krogsgaard Thomsen.

Kong Frederik havde sin egen analogi for, hvad den kunstige intelligens kan, da han talte ved annonceringen af Danmarks nye supercomputer på det nationale center for AI-innovation, som Novo Nordisk Fonden og Danmarks Eksport- og Investeringsfond (EIFO) har indgået et samarbejde med den globale tech-virksomhed NVIDIA om at etablere.

Da han blev student, rejste han rundt i USA med et par kammerater. De ville besøge fem forskellige byer i USA, og de orienterede sig med et lettere slidt vejkort og kørte ofte forkert.

- AI-supercomputeren kan ikke bare behandle uhørt mange data på uhørt kort tid, men kan også gøre flere ting på en gang. Det svarer lidt til at tage på road trip og køre den direkte vej til alle destinationer på samme tid. Det handler ikke kun om hastighed, men også om samtidighed, sagde Kong Frederik.

Parallel regnekraft

Det er præcis det, der er tilfældet, fortæller Mads Krogsgaard Thomsen, som godt tør love, at den nye supercomputer med en regnekraft, som bringer den i top-5 på verdensplan, er klar til at blive taget i brug til nytår.

- Med AI har vi fået en parallel regnekraft, der kan løse mange opgaver på én gang. Hvis man har et sygt dyr, så kan man kigge på alle de kliniske parametre samtidigt. Man skal ikke først kigge på billeddiagnostik, så på røntgenbilleder, så på scanninger og så i journaler. AI binder det hele sammen i én bevægelse og konkluderer, hvad den sandsynlige diagnose og den mest optimale behandling er til netop dét dyr. De computere, vi har været vant til at arbejde med, beregner lineært. De er hurtige, men de løser kun én opgave ad gangen. Det gør, at komplekse opgaver som diagnostik, hvor der er mange forskellige parametre i spil på én gang, tager enormt lang tid. Den tid er meget tæt på at være forbi, siger Mads Krogsgaard Thomsen.

Hunden Sassy

I marts 2023 gik twitter-brugeren Cooper viralt med mere end otte millioner visninger på et opslag om, at ChatGPT havde reddet hans hund Sassys liv ved at diagnosticere en blodtilstand, som hans dyrlæge ikke kunne diagnosticere. Da hunden, trods dyrlægens behandling, fik det værre, beskrev Cooper situationen detaljeret for ChatGPT, som svarede:  »Jeg er ikke dyrlæge, men jeg kan forsøge at hjælpe dig med at forstå, hvad der måske sker med din hund. Sassys blodprøveresultater og symptomer kan indikere immun-medieret hæmolytisk anæmi«.

Med denne nye information konsulterede Cooper en anden dyrlæge, som bekræftede diagnosen og begyndte en behandling. Sassy fik det hurtigt godt igen.

AI kommer til at demokratisere sygdomsdiagnostikken, vurderer Mads Krogsgaard Thomsen.

- Forskellen mellem dygtige og mindre dygtige dyrlæger bliver i nogen grad udjævnet – hvis blot den fagligt svage kan finde ud af at spørge den kunstige intelligens. AI har adgang til alle relevante data, så du kan bare beskrive symptomerne, så vil den levere den sandsynligste diagnose. Jeg kender mange udmærkede dyrlæger, som har en god fornemmelse for både dyr og mennesker, men de er bare ikke typerne, som kan huske flere tusinde sygdomsdiagnoser inde i hovedet. De får det nemmere nu. Det gør urutinerede dyrlæger også. Med AI kan de i en nær fremtid diagnosticere - og derfor også behandle - på et højt niveau. Men kunstig intelligens erstatter ikke det kliniske blik, understreger Mads Krogsgaard Thomsen.

- Det, at du stikker en hånd op i bughulen og mærker efter organerne – er de bløde, er de hårde – kan AI ikke levere. Til gengæld kan du købe en fibroscanner, som på mange parametre kan fortælle dig mere, end en dyrlæge kan ved at bruge sine hænder, siger Mads Krogsgaard Thomsen.

Prompt engineer

»Prompt« betyder at skrive en kommando til en stor sprogmodel. Den, der mestrer kunsten, kan få den kunstige intelligens til at give et maksimalt output. Derfor er prompt engineer en af de hotteste stillingsbetegnelser, man i dag kan besidde på arbejdsmarkedet i USA, fortæller professor, ph.d. og direktør i cph:learning Claus Nygaard.

- Man kan godt nå et stykke vej i kommunikationen med en chatbot ved intuitivt at spørge den om det, man ønsker svar på. Lidt ligesom vi uden videre søger og får svar på Google. Men der er en radikal forskel mellem Google og ChatGPT. For mens Google viser dig en fortrykt tekst, som allerede er skrevet, så genererer ChatGPT sit svar på baggrund af en analyse af det input, du giver den. Det er derfor, inputtet er afgørende. Så hvis man skal have AI til at analysere komplekse datasæt og måske finde nye sammenhænge i dem, så skal man stille nogle klare og præcise spørgsmål.

Det minder på mange måder om kommunikationen med et menneske, hvor inputtet jo også er vigtigt, pointerer Claus Nygaard.

- Hvis ChatGPT var et menneske, kunne man beskrive personen som ekstremt vidende og boglig, men også en smule følelsesmæssigt distanceret. Den bedste måde at kommunikere med personen ville være at skære tingene lidt ud i pap for at undgå misforståelser. Og så skal man huske på, at der ikke er nogen personlige erfaringer eller følelser bag svarene, siger Claus Nygaard, som i bogen Prompt Engineering (Samfundslitteratur 2024) beskriver 24 måder at tale med en chatbot, der tilsammen lokker mest kvalitet ud af den.

Prompting-teknikker

Der er flere prompting-teknikker, hvormed du kan styre sprogmodellens output, fortæller han.

- I arbejdet med veterinærmedicin er præcision og dybdegående forståelse nøgleelementer. Derfor er det essentielt at kunne guide og styre chatbotten, så den kan assistere dig med information, der er så relevant og nøjagtig som muligt, siger Claus Nygaard, som foreslår fem prompting-teknikker, der er særligt relevante for veterinærer.

1. Rolle-prompting
   En af de vigtigste måder at styre sprogmodellen på er at tildele den en rolle. »Du er dyrlæge med speciale i [indsæt specialet].« Så vil sprogmodellen afgrænse sit svar ved at tage et konkret udgangspunkt i rollen og specialet. På den måde undgår du, at den producerer et bredt og uvedkommende svar.
   
   
2. Teori-prompting
   En anden vigtig prompting-teknik er teori-prompting. Her beder du sprogmodellen svare inden for en teoretisk ramme eller med en bestemt veterinærmedicinsk teori.
   Ved at skrive »Du er ekspert i veterinær immunologi, forklar mekanismerne bag vaccineinduceret immunitet«, får du sprogmodellen til at levere information, der er dybt forankret i immunologiske teorier, specifikt inden for en veterinær kontekst.
   
   
3. Metode-prompting
   En tredje prompting-teknik er, at du specificerer en bestemt metode eller procedure inden for veterinærpraksis. Fx kan du prompte: »Beskriv trinene i en ovariohysterektomi på en kat, som en erfaren kirurg ville gennemføre«. Det vil lede sprogmodellen til at give en detaljeret og teknisk beskrivelse af proceduren.
   
   
4. Videngenererende prompting
   Målet med videngenererende prompting er at stimulere sprogmodellen til at generere ny viden eller komme med forslag, baseret på eksisterende information. En prompt kunne lyde: »Som forsker i veterinær genetik, foreslå nye forskningsområder, baseret på de seneste opdagelser om kattegenomik.« Det vil opfordre til et mere kreativt og fremadskuende svar, der kan inspirere til nye forskningsretninger.
   
   
5. Kritisk reflekterende prompting
   Denne teknik har til formål at engagere sprogmodellen i en kritisk analyse af et givent emne. En veterinær kunne prompte: »Som veterinæretiker, evaluer de etiske overvejelser ved brug af genredigering i husdyravl«. Det vil få sprogmodellen til at reflektere over komplekse etiske dilemmaer og formidle nuancerede synspunkter. Kvaliteten af sprogmodellens svar afhænger af de anvendte prompting-teknikker. Så eksperimenter med at give sprogmodellen forskellige input, så du bliver mere og mere fortrolig med dens output, siger Claus Nygaard.