Cách AI phát hiện nguy cơ tự tử, hành vi tự sát. Ưu nhược điểm

Các chuyên gia sức khỏe tâm thần ngày càng chuyển sang sử dụng các thuật toán do AI điều khiển để phân tích các mẫu ngôn ngữ, hoạt động trên mạng xã hội và các tín hiệu kỹ thuật số khác có thể cho thấy ý tưởng tự tử hoặc các yếu tố rủi ro. Bằng cách tận dụng các kỹ thuật học máy, các thuật toán này có thể sàng lọc lượng dữ liệu khổng lồ và phát hiện các tín hiệu tinh vi mà con người có thể không chú ý đến.

Một cách tiếp cận liên quan đến thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), phân tích dữ liệu văn bản từ nhiều nguồn khác nhau như bài đăng trên mạng xã hội, diễn đàn trực tuyến và hồ sơ sức khỏe điện tử. Các thuật toán này có thể xác định các dấu hiệu ngôn ngữ liên quan đến ý nghĩ tự sát, chẳng hạn như biểu hiện của sự tuyệt vọng, tuyệt vọng hoặc tự làm hại bản thân. Bằng cách phân tích bối cảnh và cảm xúc của những thông điệp này, các mô hình AI và NLP có thể đánh giá mức độ nghiêm trọng của rủi ro và cảnh báo các chuyên gia sức khỏe tâm thần để can thiệp phù hợp.

Giám sát phương tiện truyền thông xã hội là một ứng dụng quan trọng khác của AI trong việc ngăn ngừa tự tử . Các nền tảng như Facebook, Twitter và Instagram đã triển khai các hệ thống do AI điều khiển để gắn cờ và ưu tiên nội dung chứa ngôn ngữ có khả năng gây hại hoặc tự sát. Các hệ thống này sử dụng kết hợp phát hiện từ khóa, phân tích cảm xúc và mẫu hành vi của người dùng để xác định các cá nhân có nguy cơ và cung cấp tài nguyên hoặc tùy chọn hỗ trợ, chẳng hạn như đường dây nóng khủng hoảng hoặc tài nguyên sức khỏe tâm thần.

Ngoài dữ liệu văn bản, mô hình AI có thể phân tích các tín hiệu kỹ thuật số khác, chẳng hạn như lịch sử duyệt web, truy vấn tìm kiếm và kiểu sử dụng điện thoại thông minh để suy ra trạng thái tinh thần của một cá nhân. Ví dụ: những thay đổi trong kiểu ngủ, tương tác xã hội hoặc hoạt động trực tuyến có thể cho thấy sự đau khổ tăng cao hoặc nguy cơ tự làm hại bản thân. Bằng cách theo dõi các tín hiệu này trong thời gian thực, các công cụ hỗ trợ AI có thể cung cấp các dịch vụ hỗ trợ hoặc can thiệp được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của từng cá nhân.

Một trong những lợi thế chính của AI trong việc ngăn chặn tự tử là khả năng mở rộng và phân tích dữ liệu từ một số lượng lớn cá nhân cùng một lúc. Các phương pháp đánh giá rủi ro truyền thống, chẳng hạn như khảo sát tự báo cáo hoặc phỏng vấn lâm sàng, tốn nhiều thời gian và có thể không nắm bắt được những thay đổi theo thời gian thực về tình trạng sức khỏe tâm thần. Mặt khác, các thuật toán AI có thể xử lý dữ liệu từ hàng nghìn, thậm chí hàng triệu người dùng trong một khoảng thời gian ngắn, cho phép can thiệp kịp thời và có mục tiêu hơn.

Tuy nhiên, việc sử dụng AI trong phòng chống tự tử cũng đặt ra những cân nhắc quan trọng về đạo đức và quyền riêng tư. Đồng thời, các nhà nghiên cứu đã đưa ra lo ngại về khả năng sai lệch thuật toán, trong đó các mô hình AI có thể vô tình phân biệt nhầm đối với một số nhóm nhân khẩu học hoặc cá nhân có những đặc điểm cụ thể. Ngoài ra, còn có những lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu và tính bảo mật của thông tin sức khỏe nhạy cảm, đặc biệt khi thuật toán AI được triển khai trên nền tảng truyền thông xã hội hoặc các dịch vụ trực tuyến khác.

Để giải quyết những thách thức này, các chuyên gia sức khỏe tâm thần nhấn mạnh tầm quan trọng của tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và việc sử dụng có trách nhiệm công nghệ AI trong nỗ lực ngăn ngừa tự tử. Điều này bao gồm xác nhận và thử nghiệm nghiêm ngặt các mô hình AI để đảm bảo tính chính xác và công bằng, cũng như giám sát và đánh giá liên tục về tác động của chúng đối với kết quả của bệnh nhân. Hơn nữa, các biện pháp bảo vệ cần được thực hiện để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và ngăn chặn việc lạm dụng dữ liệu nhạy cảm.

Lời kết:

Bất chấp những thách thức này, lợi ích tiềm tàng của AI trong việc ngăn ngừa tự tử là rất đáng kể. Bằng cách khai thác sức mạnh của máy học và phân tích dữ liệu, các chuyên gia sức khỏe tâm thần có thể có được những hiểu biết mới về hành vi tự tử, cải thiện đánh giá rủi ro và đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời cho những người có nhu cầu. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các phương pháp tiếp cận dựa trên AI hứa hẹn sẽ giảm gánh nặng tự tử và thúc đẩy sức khỏe tinh thần trong cộng đồng trên toàn thế giới.

• Đọc thêm kiến thức về AI, Machine Learning
• Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
• Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
• Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
• Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
• Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/

• Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
• Backed by Click Digital Company
• Enhancing AI + Machine Learning knowledge
• BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/

Vietnam Pham

Digital Marketing Specialist

Related posts:

Tác động của AI tới các thư viện hiện đại, định hình lại các kho tài liệu Sự phát triển và tác động của công nghệ AI đến công việc freelance Large Action Model (LAM) là gì? Mô hình hành động lớn khác gì Large Language Model (LLM)? Cách hoạt động? Ưu nhược điểm của giá PIXEL của game Pixels hiện tại Trái Phiếu Token Hóa (Tokenized Bonds): Khái Niệm, Ưu Điểm và Nhược Điểm >50% người đọc hiện nay có thể nhận ra nội dung do AI viết Sốc: AI dự đoán thời điểm chết của 1 người. Đan Mạch ra mắt Máy tính tử vong, với mô hình AI life2vec AI đang được phát triển để hỗ trợ bệnh lao ở Kenya Chính phủ Indonesia thành lập Trung tâm phát triển AI trị giá 200 triệu USD Spotify ra mắt danh sách phát AI được cá nhân hóa có thể tạo bằng câu lệnh, sau tính năng DJ AI Account Abstraction (AA) là gì? Tính năng, cách hoạt động, ưu nhược điểm, dự án ví dụ Dùng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phát hiện bệnh tâm thần, case study tại Mỹ Crypto Newbie #7: Điểm qua một số trend/narrative ở thời điểm hiện tại Công dụng của Blockchain trong ngành Cảnh sát, Pháp lý AGIX, FET, OCEAN đã sát nhập vào token ASI. Chuyện gì đang xảy ra với SingularityNET, Fetch.AI và Ocean Protocol? SingularityNet, Fetch.AI và Ocean Protocol sát nhập thành token ASI. AGIX + FET + OCEAN Ưu nhược điểm của Celestia Modular Blockchain Ưu nhược điểm mô hình Play-to-Airdrop của các dự án game Ưu nhược điểm của công nghệ Zero Knowledge (ZK) Ưu nhược điểm của DePIN (Hạ tầng Phi tập trung) Ưu nhược điểm Parallel EVM (EVM song song) Phala ($PHA) là dự án gì? Use case, ưu nhược điểm? Nên mua giá nào? Dự án Saga: Tiềm năng, rủi ro, ưu nhược điểm 5 phút check nhanh dự án Crypto có nguy cơ Scam Kiyosaki “Cha giàu cha nghèo” dự báo: Bitcoin lên đỉnh, cổ phiếu lao dốc, nguy cơ khủng hoảng Ngôn ngữ gà: AI đang học cách phân tích cuộc trò chuyện và cảm xúc của loài gà bằng trí tuệ nhân tạo Samsung đang đánh bại Apple trong cuộc đua đưa AI vào smartphone An ninh mạng: Mối đe dọa mới từ AI, tấn công bảo mật ngày càng đa dạng, tinh vi Yahoo mua Artifact, ứng dụng tin tức AI từ những người đồng sáng lập Instagram OpenAI đã sử dụng 1 triệu giờ video YouTube để đào tạo mô hình AI cho ChatGPT. Google lên tiếng nói gì về việc làm này?