Данські вчені розробили нейромережу, яка може передбачати тривалість життя людини

У штучного інтелекту, розробленого для моделювання писемного мовлення, виявилася неймовірна суперздатність. ШI може бути використаний для прогнозування певних подій у житті людей, у тому числі такої важливої «події», як смерть.

Дослідницький проект Life2vec — Копенгагенського університету DTU, ITU та Північно-Східного університету США — показує, що якщо ви використовуєте великі обсяги даних про життя людей і навчаєте на них так звані трансформаторні моделі (той же ChatGPT), то вони можуть прогнозувати все, що станеться у житті людини.

У новій сенсаційній статті "Використання послідовностей життєвих подій для прогнозування людських життів", опублікованій у профільному виданні Nature Computational Science, дослідники проаналізували дані 6 мільйонів датчан, половина з яких померла в період з 2016 по 2020 рік. Після того, як модель отримала дані про освіту людей, їхній соціальний статус, житло, стан здоров'я та іншої доступної інформації, просунута нейронна мережа з високою точністю (78%) передбачила тривалість життя «піддослідних».

Прогнози від Life2vec виглядають як відповіді на запитання на кшталт: «Чи може ця людина померти протягом найближчих п'яти років?» Коли дослідники аналізують відповіді, результати узгоджуються з існуючими висновками у сфері соціальних наук. Наприклад, за інших рівних умов люди, які займають керівну посаду або ті, хто має високий дохід, отримує більше шансів вижити. У той час, як приналежність до чоловічої статі, низька кваліфікація або наявність психічного діагнозу пов'язані з більшою ймовірністю ризику смерті.

«Дуже цікаво розглядати людське життя, як довгу послідовність подій. Це подібно до того, як пропозиція в мові складається з низки слів», — каже Сун Леманн.

Дослідники, які стоять за науковою публікацією, зазначають, що роботу Life2vec обмежують основні питання етики. Наприклад, конфіденційність особистих даних. Ці проблеми повинні бути зрозумілі глибше, перш ніж модель можна буде використовувати, наприклад, для оцінки ризику зараження людини захворюванням або іншими запобіжними життєвими подіями.