Ensuring Safety and Trust: Analyzing the Risks of Large Language Models in Medicine

📄 arXiv: 2411.14487v1 📥 PDF

作者: Yifan Yang, Qiao Jin, Robert Leaman, Xiaoyu Liu, Guangzhi Xiong, Maame Sarfo-Gyamfi, Changlin Gong, Santiago Ferrière-Steinert, W. John Wilbur, Xiaojun Li, Jiaxin Yuan, Bang An, Kelvin S. Castro, Francisco Erramuspe Álvarez, Matías Stockle, Aidong Zhang, Furong Huang, Zhiyong Lu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2024-11-20

💡 一句话要点

提出MedGuard基准，评估大型语言模型在医疗领域的安全性和可信度

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 医疗AI 安全评估 可信度 MedGuard基准

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在医疗领域的应用潜力巨大，但其安全性和可信度风险缺乏系统性评估。
  2. 论文提出基于真实性、弹性、公平性、鲁棒性和隐私五大原则的综合评估框架，用于衡量LLM在医疗领域的安全性。
  3. 构建了包含1000个专家验证问题的MedGuard基准，评估了11个常用LLM，结果表明现有模型在安全性方面存在显著差距。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)的卓越能力使其在现实医疗应用中越来越有吸引力。然而，LLM在医疗应用中的风险尚未得到系统性地描述。本文提出了安全可信医疗AI的五个关键原则：真实性、弹性、公平性、鲁棒性和隐私，以及十个具体方面。在此综合框架下，我们引入了一个包含1000个专家验证问题的MedGuard基准。对11个常用LLM的评估表明，当前的语言模型，无论其安全对齐机制如何，在我们的大多数基准测试中表现不佳，特别是与人类医生的优异表现相比。尽管最近的报告表明，像ChatGPT这样的高级LLM在各种医疗任务中可以匹配甚至超过人类的表现，但这项研究强调了一个显著的安全差距，突出了人工监督和AI安全护栏实施的关键需求。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在医疗领域应用中存在的安全性和可信度问题。现有方法缺乏对LLM在医疗场景下潜在风险的系统性评估，无法保证其在实际应用中的可靠性和安全性。现有研究表明，即使是先进的LLM，在医疗任务中也可能产生不准确、不公平或不安全的输出，对患者安全构成潜在威胁。

核心思路：论文的核心思路是构建一个综合性的评估框架，从多个维度衡量LLM在医疗领域的安全性和可信度。该框架基于五个关键原则：真实性、弹性、公平性、鲁棒性和隐私，并针对医疗场景的特殊性，提出了十个具体的评估方面。通过对LLM在这些方面的表现进行量化评估，可以识别其潜在的风险和不足，为后续的安全改进提供指导。

技术框架：论文的技术框架主要包括两个部分：一是安全评估原则的构建，二是MedGuard基准的建立。首先，论文提出了五个关键原则和十个评估方面，构建了一个完整的安全评估框架。然后，基于该框架，论文构建了一个包含1000个专家验证问题的MedGuard基准，用于对LLM进行实际评估。最后，论文使用MedGuard基准对11个常用的LLM进行了评估，并分析了其在不同方面的表现。

关键创新：论文的最重要的技术创新点在于提出了一个综合性的安全评估框架，该框架不仅考虑了LLM的通用安全问题，还针对医疗场景的特殊性，提出了具体的评估方面。此外，论文构建的MedGuard基准，为LLM在医疗领域的安全评估提供了一个标准化的测试平台。

关键设计：MedGuard基准包含1000个专家验证的问题，涵盖了医疗领域的各个方面。这些问题旨在测试LLM在真实性、弹性、公平性、鲁棒性和隐私等方面的表现。论文没有详细说明损失函数或网络结构，因为其重点在于评估而非模型训练。

📊 实验亮点

实验结果表明，现有的LLM在MedGuard基准上的表现普遍不佳，尤其是在真实性和鲁棒性方面。与人类医生的表现相比，LLM存在显著的安全差距。即使是经过安全对齐的LLM，也难以完全避免产生不准确或不安全的输出。这些结果强调了人工监督和AI安全护栏在医疗AI应用中的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗AI系统的安全评估和风险控制，帮助开发者识别和解决LLM在医疗应用中存在的潜在问题。通过使用MedGuard基准，可以对LLM进行标准化测试，确保其在实际应用中能够提供安全、可靠和可信赖的服务。该研究还有助于推动医疗AI伦理规范的制定，促进医疗AI的健康发展。

📄 摘要（原文）

The remarkable capabilities of Large Language Models (LLMs) make them increasingly compelling for adoption in real-world healthcare applications. However, the risks associated with using LLMs in medical applications have not been systematically characterized. We propose using five key principles for safe and trustworthy medical AI: Truthfulness, Resilience, Fairness, Robustness, and Privacy, along with ten specific aspects. Under this comprehensive framework, we introduce a novel MedGuard benchmark with 1,000 expert-verified questions. Our evaluation of 11 commonly used LLMs shows that the current language models, regardless of their safety alignment mechanisms, generally perform poorly on most of our benchmarks, particularly when compared to the high performance of human physicians. Despite recent reports indicate that advanced LLMs like ChatGPT can match or even exceed human performance in various medical tasks, this study underscores a significant safety gap, highlighting the crucial need for human oversight and the implementation of AI safety guardrails.