Eine Studie der Penn State University zeigt, dass KI-Chatbots bei der Nierenvergabe zwar schnellere, aber weniger differenzierte Entscheidungen treffen als Ärzte. Konfrontiert mit zwei geeigneten Patienten, bevorzugen die Modelle oft ein einzelnes Kriterium (insbesondere Alkoholkonsum), während Menschen mehrere Faktoren, darunter das Alter, berücksichtigen und die moralische Ambivalenz dieser Entscheidungen anerkennen.
Die Forscher stellten fest, dass die KI im Gegensatz zu den menschlichen Teilnehmern, die Unsicherheiten in ihre Urteile einbeziehen, praktisch keine Skepsis zeigt. Laut Hadi Hosseini weichen die Systeme häufig von menschlichen Werten ab, indem sie komplexe Dilemmata vereinfachen. John Dickerson von Mozilla.ai weist darauf hin, dass die Verteilung knapper Ressourcen auf einer moralischen Debatte beruht, die die Modelle nicht abbilden.
Obwohl lebenslernende Modelle (LLMs) zunehmend im Gesundheitswesen eingesetzt werden, insbesondere zur Optimierung von Behandlungspfaden und Ressourcenmanagement, betonen die Autoren, dass Entscheidungen zur Organvergabe eine strikte Übereinstimmung mit menschlichen Werten erfordern. Sie sind der Ansicht, dass die Rolle der KI bei diesen lebensrettenden Entscheidungen sorgfältig definiert werden muss. Ziel sei es nicht, das medizinische Urteilsvermögen zu ersetzen, sondern die Verzerrungen und Grenzen dieser Systeme zu verstehen.
Pascal Lemontel
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