Umělá inteligence dokáže předvídat události v životě lidí, ukazují vědci
Umělou inteligenci vyvinutou k modelování psaného jazyka lze využít k předpovídání událostí v životě lidí. Výzkumný projekt z DTU, University of Copenhagen, ITU a Northeastern University v USA ukazuje, že pokud používáte velké množství dat o životech lidí a trénujete takzvané „modely transformátorů“, které se (jako ChatGPT) používají ke zpracování jazyka, dokážou data systematicky organizovat a předvídat, co se v životě člověka stane, a dokonce odhadnout čas smrti.
V novém článku „Using Sequences of Life-events to Predict Human Lives“, publikovaném v Nature Computational Science, výzkumníci analyzovali zdravotní údaje a vztah k trhu práce pro 6 milionů Dánů v modelu nazvaném life2vec.
Poté, co byl model trénován v počáteční fázi, tj. naučil se vzory v datech, ukázalo se, že překonává ostatní pokročilé neuronové sítě a předpovídá výsledky, jako je osobnost a čas smrti, s vysokou přesností.
"Použili jsme model k vyřešení základní otázky: do jaké míry můžeme předpovídat události ve vaší budoucnosti na základě podmínek a událostí ve vaší minulosti? Z vědeckého hlediska pro nás není vzrušující ani tak samotná předpověď, ale aspekty dat, které umožňují modelu poskytovat tak přesné odpovědi,“ říká Sune Lehmann, profesor na DTU a první autor článku.
Předpovědi času smrti
Předpovědi Life2vec jsou odpověďmi na obecné otázky jako: „Smrt do čtyř let“? Když výzkumníci analyzují reakce modelu, výsledky jsou v souladu s existujícími poznatky v rámci společenských věd; například za předpokladu, že jsou všechny věci stejné, je pravděpodobnější, že přežijí jedinci ve vedoucí pozici nebo s vysokým příjmem, zatímco muž, zručnost nebo mentální diagnóza je spojena s vyšším rizikem úmrtí.
Life2vec kóduje data do velkého systému vektorů, což je matematická struktura, která organizuje různá data. Model rozhoduje, kam umístit data o době narození, školní docházce, vzdělání, platu, bydlení a zdraví.
"Co je vzrušující, je považovat lidský život za dlouhý sled událostí, podobný tomu, jak se věta v jazyce skládá z řady slov. To je obvykle typ úlohy, pro kterou se používají modely transformátorů v AI, ale v našich experimentech je používáme k analýze toho, čemu říkáme životní sekvence, tj. událostí, které se staly v lidském životě,“ říká Sune Lehmann.
Kladení etických otázek
Vědci za článkem poukazují na to, že model life2vec obklopují etické otázky, jako je ochrana citlivých dat, soukromí a role zkreslení v datech. Tyto výzvy je třeba hlouběji prozkoumat než lze model použít, například k posouzení rizika jednotlivce, že se nakazí nemocí nebo jinými životními událostmi, kterým lze předejít.
"Model otevírá důležité pozitivní i negativní perspektivy k diskuzi a politickému řešení. Podobné technologie pro předpovídání životních událostí a lidského chování se již dnes používají uvnitř technologických společností, které například sledují naše chování na sociálních sítích, extrémně přesně nás profilují, používat tyto profily k předvídání našeho chování a ovlivňovat nás. Tato diskuse musí být součástí demokratické konverzace, abychom zvážili, kam nás technologie vedou a zda je to vývoj, který chceme,“ říká Sune Lehmann.
Podle výzkumníků by dalším krokem bylo začlenění dalších typů informací, jako jsou text a obrázky nebo informace o našich sociálních vazbách. Toto využití dat otevírá zcela novou interakci mezi sociálními a zdravotnickými vědami.