Учёный из Турции заявил, что ИИ может незаметно влиять на клинические решения ветеринарных врачей

Искусственный интеллект уже помогает ветеринарным врачам анализировать изображения, составлять список возможных диагнозов, обрабатывать историю болезней и готовить тексты для владельцев животных. Однако опасность может заключаться не только в ошибках алгоритма. Со временем ИИ способен изменить сам процесс клинического мышления, предупреждает исследователь из Университета Ататюрка Абдулла Эриол.

Теоретический обзор опубликован 15 июля 2026 года в журнале Frontiers in Veterinary Science. Автор проанализировал литературу, найденную в PubMed, Scopus и Google Scholar. Поиск охватывал работы об искусственном интеллекте в ветеринарной медицине, клинических решениях, объяснимости алгоритмов, доверии к автоматизированным системам и профессиональной ответственности. Последнее обновление поиска проводилось в мае 2026 года.

В ветеринарной практике решения редко принимаются только на основании диагноза или эффективности лечения. Специалисту приходится одновременно учитывать состояние и благополучие животного, прогноз, позицию владельца, стоимость помощи, доступность процедур и правовые ограничения. С учётом всех этих составляющих даже точная рекомендация алгоритма не может автоматически считаться оптимальным решением для конкретного пациента.

Автор выделяет два возможных риска. Первый — передача ИИ части профессионального авторитета. Алгоритм может постепенно превратиться из дополнительного источника информации в отправную точку рассуждений. Ветврач формально остаётся ответственным за решение, но начинает воспринимать ответ системы как наиболее вероятный, безопасный или «правильный по умолчанию».

Такое состояние в работе называют «когнитивной капитуляцией»: человек перестаёт полноценно проверять выводы, сделанные машиной, особенно если ответ сформулирован быстро, уверенно и убедительно. Исследования взаимодействия людей с ИИ показывают, что правильные подсказки могут улучшать результат, но при ошибке алгоритма пользователи нередко следуют за ним и одновременно становятся увереннее в своём ответе. Применительно к ветеринарии эта гипотеза пока требует отдельной проверки.

Второй риск — изменение рамок, в которых принимается решение. ИИ способен влиять не только на доступную ветврачу информацию, но и на то, какие доказательства окажутся на первом плане, какие варианты будут представлены как приемлемые и какие доводы будут выглядеть профессионально обоснованными.

Особенно заметным такое влияние может стать в неоднозначных ситуациях: при обсуждении эвтаназии, назначении препаратов вне утверждённой инструкции или применении незарегистрированных методов лечения. Алгоритм не способен самостоятельно определить, какой уровень риска допустим, чьи интересы должны иметь приоритет, и какое решение будет этически оправданным. Тем не менее, порядок вариантов, формулировки и критерии оценки, предложенные системой, могут заранее направить обсуждение в определённую сторону.

Риски различаются в зависимости от типа технологии. Диагностические модели могут создавать чрезмерное доверие к рассчитанной вероятности заболевания, системы анализа изображений — ослаблять самостоятельную интерпретацию рентгенограмм, УЗИ или гистологических препаратов. Большие языковые модели способны выдавать убедительные, но неподтверждённые рассуждения, а при подготовке выписок и объяснений для владельца — незаметно добавлять собственные смысловые акценты.

Автор предлагает использовать ИИ только как вспомогательный инструмент с чётко установленными границами. Ветрач должен иметь возможность оспорить рекомендацию, отказаться от неё и обосновать решение независимо от алгоритма. Перед обращением к ИИ полезно самостоятельно составлять список дифференциальных диагнозов, не заменять полную историю болезни автоматически созданным резюме и проверять все тексты, предназначенные для владельцев животных.

Отдельное направление — обучение критической работе с ИИ. Ветеринарным студентам и практикующим специалистам необходимо понимать не только возможности таких систем, но и причины ошибок, ограничения обучающих данных и способность уверенного машинного текста создавать впечатление авторитетного заключения. Формальное присутствие человека в цепочке принятия решений недостаточно, если его роль сводится к одобрению уже готового ответа.

Сам автор подчёркивает ограничения работы: это не систематический обзор, а концептуальный анализ. Передача профессионального авторитета ИИ, изменение клинической рамки и «когнитивная капитуляция» пока имеют мало прямых эмпирических подтверждений именно в ветеринарной практике. Предложенную модель следует рассматривать как основу для будущих исследований, а не как доказательство уже сложившейся проблемы.

Примечательно, что при подготовке статьи использовался ChatGPT — для языкового редактирования, исправления грамматики и помощи с переводом. Автор отдельно указал, что аргументация, анализ литературы и окончательные выводы принадлежат ему. Этот подход фактически иллюстрирует главный тезис обзора: ИИ может участвовать в работе специалиста, но не должен подменять его мышление и уровень ответственности.

Источник frontiersin.org