Sztuczna inteligencja przewiduje przyszłość. Może obliczyć długość życia

Sztuczna inteligencja została wyszkolona na danych osobowych obejmujących całą populację Danii! Dzięki temu może przewidzieć z niezwykłą dokładnością, sięgającą około 78 procent przypadków, ryzyko wystąpienia przedwczesnej śmierci. Ma o wiele większe możliwości niż narzędzia stosowane na przykład w branży ubezpieczeniowej.  

Co więcej, autorzy badania twierdzą również, że nie tylko przewidzi ryzyko przedwczesnego zgonu, ale również w jakimś stopniu jest w stanie powiedzieć, jak będzie wyglądało życie danej osoby. Algorytm może mieć pozytywny wpływ na wczesne przewidywanie problemów społecznych, zdrowotnych oraz ekonomicznych, jednak z podkreśleniem, że nie powinien być wykorzystywany w niewłaściwych celach.  

Sune Lehmann Jørgensen z Duńskiego Uniwersytetu Technicznego i jego współpracownicy wykorzystali bogaty zbiór danych z Danii, by wyszkolić nowy algorytm. Obejmowały one edukację poszczególnych osób, ich wizyty w szpitalach i u lekarzy, wszelkie informacje z wystawionych diagnoz, dochody oraz wykonywany zawód. Dane zebrane zostały w latach 2008-2020.  

Zbiór danych został przekształcony w taki sposób, by można go było wykorzystać do trenowania dużego modelu językowego podobnego do tego, który napędza popularny ChatGPT. Model analizuje serie słów i określa, które z nich ma statystycznie największe prawdopodobieństwo wystąpienia. Model został nazwany Life2vec. Poprzez analizę wydarzeń życiowych składających się na historię danej osoby określa, co najprawdopodobniej może wydarzyć się w nadchodzących latach.  

Zebrane dane dotyczyły grupy osób w wieku od 35 do 65 lat. Połowa z nich zmarła w latach 2016-2020. Life2vec nie wiedząc, które z osób już nie żyją, został poproszony o to, by przewidzieć kto przeżyje, a kto nie. Okazuje się, że algorytm był o 11 proc. dokładniejszy niż jakikolwiek istniejący model sztucznej inteligencji. Wykazał się nawet lepszym wynikiem niż niezwykle skuteczne narzędzia stosowane w branży ubezpieczeniowej.  

Według głównej autorki badania, model dysponuje taką ilością danych, by móc przewidywać z dużym prawdopodobieństwem również aspekty życia społecznego i ekonomicznego. Co więcej, Jørgensen wyraża obawy, że model może zostać wykorzystany w szkodliwy sposób przez firmy.   

Model potrafi przetwarzać prosty język i generować prognozy dotyczące nie tylko prawdopodobieństwa wystąpienia przedwczesnego zgonu, ale również obliczyć wysokość dochodów w ciągu życia danej osoby.  

Do czynników zwiększonego ryzyka zgonu algorytm zalicza na przykład bycie mężczyzną, problemy ze zdrowiem psychicznym lub wykonywanie trudnego wymagającego ukierunkowanego wykwalifikowania zawodu. Wyniki badań zostały opublikowane w czasopiśmie „Nature Computational Science”.