票中辩称，辩方提出的论点没有道理，因为“未经授权和释放，任何集装箱都不得从主要区域移至次要区域（被告的仓库）”从港口出发，每个人都根据港口的决定遵循流程”。 此外，货物只有在清关后才能放行。 关于卡车司机罢工发生在货物到达港口的同一时期，法官指出，“无论其影响的程度如何难以预测，这都是一个具有内部偶然性的事实”，并且它源于公司活动的风险。 审判小组由法官蒂亚戈·德西凯拉（Thiago de Siqueira）和卡洛斯·阿布拉奥（Carlos Abrão）组成。这 工作职能电子邮件列表 个决定是一致的。来自圣保罗法院通讯部门的信息。每天，我们都会被有关人工智能及其在日常生活中应用的新闻所淹没，无论是个人的还是职业的。无论是否感兴趣，我们都需要面对这个问题，因为这不是一时的时尚，人工智能今天已经产生了影响。 在医生办公室，除了传统的投诉外，患者还经常提出诊断可能性，有时由ChatGPT或类似系统提出。人工智能生成的答案超出了谷歌等搜索引擎获得的简单定义。它们显得越来越精致和连贯，尤其是当用户知道如何进行搜索时。 在不久的将来，将鼓励医生使用配备人工智能的技术来帮助诊断、预测和确定治疗的可能性。人们普遍期望他们也将采取行动，减少行政负担和运营成本，并提供公平的医疗服务。
然而，重要的是我们首先要面对出现的挑战。 GPT -4由 OpenAI 公司开发，是当今最著名的人工智能系统。它使用自然语言处理 (NLP) 生成对用户问题和命令的响应。这些响应是机器训练的结果，机器训练根据数据库中的各种文本或记录（可以是书面、口头或图像）建立关联。 由于其巨大的内存和信息处理能力，机器为解决复杂或罕见的情况提供了更多的可能性，尤其是对人类来说具有挑战性的情况。如果进行适当的编程，他们可以保持大量的研究和研究处于最新状态，从而为医疗实践做出贡献。 尽管没有接受过针对健康领域的专门培训 [1]，GPT-4 表现出了提供一致响应的显着能力，特别是在定义已广泛记录的最常见疾病的概念和诊断可能性方面。然而，对于复杂的情况，人们仍然对不受限制地使用该工具缺乏信心，特别是由于响应生成过程缺乏清晰度。发生这种情况是因为生成式人工智能在经过人类训练后，达到了通过概率计算自主建立关系的水平，而概率计算并不总是可验证或可验证的。 这种现象被称为“不透明”，对生成人工智能的广泛使用构成了重大障碍。
数据科学家致力于减轻这个黑匣子的影响并解决“黑匣子问题” [2]。现阶段的问题是，使用GPT-4作为诊断、预后或医疗适应症的辅助工具是否有足够的安全性。 为医疗保健领域培训 GPT-4 的想法引起了该技术的开发者和其他公司的极大兴趣。用 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 的话来说，“医学是一个风险真实且直接的领域。我们必须做紧迫的工作，不仅要了解好处，还要了解当前的局限性，仔细思考如何最大化人工智能在医学领域的普遍应用的好处，同时最大限度地降低风险” [3]。 值得强调的是，尽管最近发生了技术革命，但某些原则仍然没有改变，例如渗透到医患关系中的客观诚信。当使用任何可能影响其决定的支持工具时，医生应通过全面澄清与患者分享这种使用的风险和益处并获得适当的同意，否则将对临床结果承担全部责任。 关于人工智能的讨论必须集中在这些应用中涉及的生物伦理困境及其使用的责任上，特别是在系统故障或异常导致患者健康或安全风险的情况下。 在这种背景下，监管人工智能的项目已经出现，寻求以某种方式管理这些系统的风险并建立参数，但又不损害这种有前途的技术的研究和开发。 虽然欧盟项目正在等待最终批准程序，但巴西的一项法案仍处于初始阶段，正在联邦参议院处理。
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發表於 2023-12-27 12:21:36
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