DeepSeek tuyển thực tập sinh gán nhãn dữ liệu y tế để phát triển AI hỗ trợ chẩn đoán

[TinNhanh247]

Startup AI Trung Quốc tăng tốc phát triển ứng dụng y tế, giữa lúc lo ngại về độ chính xác và an toàn của mô hình ngôn ngữ lớn trong bệnh viện.

Ảnh minh họa: SCMP

Theo tờ Bưu điện Hoa Nam buổi sáng, công ty khởi nghiệp DeepSeek đang tuyển dụng thực tập sinh để gán nhãn dữ liệu y tế, nhằm cải thiện khả năng ứng dụng AI trong các bệnh viện. Động thái này diễn ra trong bối cảnh mô hình AI mã nguồn mở của công ty đang được nhiều cơ sở y tế tại Trung Quốc sử dụng để hỗ trợ chẩn đoán và kê đơn.

Theo các tin tuyển dụng đăng trên Boss Zhipin, một trong những nền tảng việc làm lớn nhất Trung Quốc, DeepSeek đang trả mức lương 500 nhân dân tệ/ngày (khoảng 1,8 triệu đồng) cho các thực tập sinh có thể làm việc 4 ngày mỗi tuần tại Bắc Kinh. Yêu cầu đối với ứng viên bao gồm có nền tảng y khoa, đang học năm cuối đại học hoặc có bằng thạc sĩ, biết sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), có khả năng viết mã Python và soạn thảo prompt cho AI.

AI y tế bùng nổ nhưng gây lo ngại

Việc tuyển dụng này được công bố ở kênh chính thức của DeepSeek trên WeChat, đánh dấu lần đầu tiên công ty công khai đề cập đến việc sử dụng “dữ liệu y tế” trong hoạt động gán nhãn.

Hiện có ít nhất 300 bệnh viện tại Trung Quốc đang áp dụng mô hình LLM của DeepSeek trong công tác hỗ trợ chẩn đoán lâm sàng và ra quyết định y khoa. Tuy nhiên, tốc độ ứng dụng AI nhanh chóng trong lĩnh vực này đã làm dấy lên quan ngại từ giới chuyên gia. Một nhóm nghiên cứu Trung Quốc đã cảnh báo trên tạp chí y học JAMA rằng AI của DeepSeek có thể tạo ra “kết quả có vẻ hợp lý nhưng sai sự thật”, gây “nguy cơ lâm sàng nghiêm trọng”.

Hạn chế “ảo giác” của AI trong chẩn đoán

Các chatbot AI hiện nay dễ gặp hiện tượng "ảo giác", tức là đưa ra thông tin sai lệch nhưng nghe có vẻ thuyết phục. Trong y tế, điều này có thể khiến hệ thống đưa ra chẩn đoán sai hoặc khuyến nghị điều trị không chính xác.

DeepSeek cho biết các thực tập sinh sẽ đóng vai trò cải thiện hiểu biết y khoa của mô hình, giảm thiểu hiện tượng ảo giác trong các tình huống hỏi đáp y tế. Nhiệm vụ còn bao gồm thiết kế bộ câu hỏi, cũng như xây dựng quy trình đánh giá hiệu quả y tế của mô hình AI.

DeepSeek hiện chưa đưa ra bình luận chính thức về thông tin này. Trong khi đó, cộng đồng y tế vẫn theo dõi sát sao việc các mô hình AI được đưa vào sử dụng thực tế mà chưa có các tiêu chuẩn đánh giá an toàn rõ ràng.