DeathGPT: Изкуствен интелект може да предвижда кога ще умрем

Технологии

Той работи по същия начин, по който езикови модели като ChatGPT могат да предвиждат продължението на изречения

 

Животът ни, подобно на историите в книгите и филмите, следва някакъв ред. Всяка от тях се разгръща по уникален начин в глави с познати заглавия: училище, кариера, преместване, брак, болест… Всеки сюжет или живот има начало, среда и непредсказуем край, казва Financial Times.

Сега, според учените, всяка житейска история е хроника на предсказаната смърт. Използвайки данните от регистъра на Дания, които съдържат изобилие от ежедневна информация за образование, заплата, работа, работно време, жилище и посещения при лекар, учените са разработили алгоритъм, който може да предвиди жизнения път на човек, включително преждевременна смърт, в почти по същия начин, по който големите езикови модели като ChatGPT могат да предвиждат продължението на изречения.

Това, че нашите сложни съществувания могат да бъдат анализирани като откъси от текст, е едновременно въодушевяващо и смущаващо. Въпреки че знаем, че високите доходи имат отношение към по-дългата продължителност на живота, свързването на огромни количества различни данни може да разкрие други начини, по които социалните фактори влияят на здравето.

От друга страна, има нещо почти абсурдно в идеята за DeathGPT. Всяко мънисто на огърлицата на живота – посещаване на училище, увеличение на заплатата, загуба на родител – изглежда твърде лично, за да захранва предвидим набор от данни. Но в епохата на големите данни и изкуствения интелект ще трябва да приемем, че тези преживявания могат да очертават индивидуалната съдба.

 

Суне Леман от Техническия университет на Дания, който ръководи изследването, публикувано миналия месец в Nature Computational Science, не намира идеята за обезпокоителна.

„Мисля, че приликата между текста и живота е дълбока и многостранна“, казва той. „За мен има смисъл, че нашият алгоритъм може да предвиди следващата стъпка в човешкия живот.“

И езикът, и животът са последователности. Изследователите, привлечени от университета в Копенхаген и Североизточния университет в Бостън, използват това сходство. Първо, те съставят "речник" от житейски събития, създавайки един вид синтетичен език и го използват за конструиране на "изречения". Примерно изречение може да бъде: „По време на третата си година в средното училище, Хърмаяни следва пет избираеми класа.“

Точно както големите езикови модели генерират текст, за да разберат връзките между думите, алгоритъмът life2vec, е захранван с реконструираните житейски истории на 6 милиона жители на Дания между 2008 г. и 2015 г..

Тогава идва моментът на равносметка: доколко може да приложи това обширно обучение, за да прави прогнози от 2016 до 2020 г.? Сред тестовете на алгоритъма изследователите са генерирали извадка на 100 000 души на възраст 35-65 години, за половината от които е известно, че са оцелели и половината от които са починали през този период. Когато бъде подканен да отгатне кой е умрял, life2vec се ориентира в 79% от случаите (произволното отгатване дава 50%). Той надминава следващите най-добри прогнозни модели, каза Леман, с 11%.

Въпреки че документът твърди, че "точните индивидуални прогнози наистина са възможни", алгоритъмът предоставя вероятност за смърт за определен период, а не точна дата.

Последни публикации

Бизнес Видео Подкаст