Совместное исследование, проведённое учёными из Дании и США, показало, что использование искусственного интеллекта на основе трансформерных моделей, аналогичных ” data-html=”true” data-original-title=”ChatGPT” >ChatGPT, позволяет предсказывать различные события в жизни людей, включая даже дату их смерти.
В новой статье под названием “Использование последовательностей жизненных событий для прогнозирования человеческих жизней”, опубликованнойв журнале Nature, исследователи проанализировали данные о состоянии здоровья и связях с рынком труда 6 миллионов датчан в ИИ-модели, получившей название Life2vec.
После начального обучения модель продемонстрировала способность превосходить любые другие продвинутые нейронные сети, предсказывая такие исходы, как личность людей и время их смерти с высокой точностью.
Профессор Суне Леманн из Датского технического университета подчеркнул, что волнующим является не само предсказание, а аспекты данных, позволяющие модели давать точные ответы на вопросы о будущих событиях, основываясь на прошлых условиях и событиях.
Модель Life2vec использует векторы для кодирования данных о времени рождения, образовании, зарплате, жилье и здоровье. Эти данные помогают эффективно предсказывать самые разнообразные события с высокой точностью.
Несмотря на огромный потенциал своего творения, исследователи указывают на этические вопросы, связанные с защитой чувствительных данных, приватности и роли возможной предвзятости модели. Эти проблемы необходимо глубоко проработать, прежде чем Life2vec сможет быть использована для оценки рисков, например, заболеваний или других предотвратимых жизненных событий.
Профессор Леманн также подчёркивает важность включения этой темы в демократический диалог, учитывая, что аналогичные технологии уже используются технологическими компаниями для предсказания поведения человека.
Следующий шаг исследователей – интеграция других типов информации, таких как текст и изображения или информация о социальных связях, что открывает новые перспективы взаимодействия социальных и здравоохранительных наук.