Cercetătorii din Danemarca afirmă că au folosit algoritmi puternici de învățare automată (machine learning) pentru a determina cu precizie anumite aspecte ale vieții oamenilor, inclusiv cât de devreme este posibil ca cineva să moară, relatează CNN.
Studiul lor, publicat în revista Nature Computational Science, detaliază modul în care un model de algoritm de învățare automată numit life2vec a prezis rezultatul vieții unei persoane și acțiunile acesteia atunci când i s-au prezentat date foarte specifice despre ea.
Cu aceste date, „putem face orice fel de predicție”, a declarat Sune Lehmann, autorul principal al studiului și profesor la Universitatea Tehnică din Danemarca. Cu toate acestea, cercetătorii notează că este un „prototip de cercetare” și că nu poate îndeplini nicio „sarcină din lumea reală” în starea sa actuală.
Lehmann și coautorii săi au folosit date dintr-un registru național din Danemarca care detaliază un grup divers de 6 milioane de persoane. Ei au inclus informații din 2008 până în 2016 legate de aspecte majore ale vieții, cum ar fi educația, sănătatea, veniturile și ocupația.
Cercetătorii au adaptat tehnicile de procesare a limbajului și au generat un vocabular pentru evenimentele vieții, astfel încât life2vec să poată interpreta propoziții pe baza datelor, cum ar fi: „În septembrie 2012, Francisco a primit douăzeci de mii de coroane daneze ca paznic la un castel din Elsinore” sau „În timpul celui de-al treilea an de gimnaziu la internat, Hermione a urmat cinci cursuri opționale”.
Algoritmul a învățat apoi din aceste date, spune Lehmann, și a fost capabil să facă predicții despre anumite aspecte ale vieții oamenilor, inclusiv despre cum ar putea gândi, simți și se comporta, și chiar dacă persoana respectivă ar putea muri în următorii ani.
Pentru a prezice cât de devreme ar putea muri o persoană, echipa a folosit date de la 1 ianuarie 2008 până la 31 decembrie 2015 privind o cohortă de peste 2,3 milioane de persoane cu vârste cuprinse între 35 și 65 de ani. Acest grup a fost selectat deoarece mortalitatea în acest interval de vârstă este mai dificil de prezis, a spus Lehmann.
Life2vec a folosit datele pentru a deduce probabilitatea ca o persoană să supraviețuiască în cei patru ani de după 2016.
„Pentru a testa cât de bun este [life2vec], alegem un grup de 100.000 de persoane în care jumătate supraviețuiesc și jumătate mor”, a spus Lehmann. Cercetătorii știau ce persoane au murit după 2016, dar algoritmul nu știa.
Apoi, l-au pus la încercare. Ei au pus algoritmul să facă predicții individuale cu privire la faptul dacă cineva a trăit sau nu după 2016. Rezultatele au fost impresionante: algoritmul a fost corect în 78% din cazuri.
Life2vec a depășit, de asemenea, alte modele de ultimă generație și linii de bază cu cel puțin 11%, prezicând cu mai multă acuratețe rezultatele mortalității, se arată în raport.
Persoanele de sex masculin au fost mai predispuse să moară după 2016. Cercetătorii au constatat că și faptul de a fi un muncitor calificat, cum ar fi un inginer, sau de a fi diagnosticat cu o problemă de sănătate mintală, cum ar fi depresia sau anxietatea, a dus la un deces mai devreme. Între timp, faptul de a ocupa o funcție de conducere sau de a avea un venit ridicat i-a împins adesea pe oameni spre coloana „supraviețuirii”.
Cercetarea a avut însă câteva limitări. „Menționăm că experimentele nu au fost randomizate, iar cercetătorii nu au fost orbiți în ceea ce privește alocarea în timpul experimentelor și evaluarea rezultatelor”, se menționează în raport.
Cercetătorii au analizat doar datele pe o perioadă de opt ani și este posibil să existe distorsiuni sociodemografice în eșantionare, chiar dacă fiecare persoană din Danemarca apare în registrul național.
„Dacă cineva nu are un salariu – sau alege să nu se implice în sistemele de sănătate – nu avem acces la datele sale”, au spus ei.
Studiul a fost realizat într-o țară bogată, care are o infrastructură și un sistem de asistență medicală puternice, mai notează autorii. Nu este clar dacă concluziile life2vec pot fi aplicate și în alte țări, precum Statele Unite, având în vedere diferența economică și societală dintre acestea.
Lehmann spune că știe că algoritmul sună „amenințător și nebunesc, dar de fapt este ceva la care s-a lucrat foarte mult, în special sub impulsul companiilor de asigurări”.
Dr. Arthur Caplan, șeful Diviziei de Etică Medicală de la Școala de Medicină Grossman a Universității din New York, este de acord cu faptul că societățile de asigurări vor fi dornice să le-o ia înainte consumatorilor atunci când modele precum life2vec vor deveni mai comerciale.
„Acest lucru va îngreuna vânzarea de asigurări în viitor”, a spus el. „Nu poți face asigurări împotriva riscurilor dacă toată lumea știe exact care sunt riscurile”.
Cu toate acestea, Caplan, care nu a fost implicat în noua cercetare, remarcă faptul că life2vec nu prezice la ce vârstă va muri o persoană sau cum. De exemplu, un algoritm nu poate prezice dacă o persoană va fi ucisă într-un accident de mașină.
Caplan se așteaptă ca modele de predicție mai avansate să apară în doar cinci ani.
„Vom avea unele mai bune, cu baze de date mai mari, care vor oferi sugestii despre ce să faci pentru a-ți prelungi viața”, a spus el.
În cele din urmă, spune Caplan, utilizarea inteligenței artificiale pentru a prezice când am putea muri elimină singurul aspect din viața noastră care o menține interesantă: misterul.
„Suntem îngrijorați de faptul că roboții vor cuceri lumea și vor decide că nu mai au nevoie de noi”, a spus el. „Ceea ce ar trebui să ne îngrijoreze este că roboții manipulează informațiile și sunt capabili să prezică multe despre comportamentul nostru, astfel încât să ajungem să avem vieți atât de previzibile, încât să elimine o parte din valoarea vieții.”
