Umjetna inteligencija razvijena za modeliranje pisanog jezika može se koristiti za predviđanje događaja u životima ljudi. Istraživački projekt Tehničkog sveučilišta u Danskoj (DTU), Sveučilišta u Kopenhagenu, ITU-a i američkog Sveučilišta Northeastern pokazuje da se, ako koristite velike količine podataka o životima ljudi i trenirate takozvane modele transformatora (transformer models) koji se poput ChatGPT-a koriste za obradu jezika, podaci mogu sustavno organizirati i predvidjeti što će se dogoditi u životu osobe pa čak i procijeniti vrijeme smrti.

Visoka točnost

U novom znanstvenom članku "Korištenje nizova životnih događaja za predviđanje ljudskih života", objavljenom u časopisu Nature Computational Science, istraživači su analizirali podatke o zdravlju i privrženosti tržištu rada šest milijuna Danaca u modelu nazvanom life2vec. Nakon što je model uvježban u početnoj fazi i nakon što je naučio obrasce u podacima, pokazalo se da nadmašuje druge napredne neuronske mreže i da  s visokom točnošću predviđa ishode kao što je vrijeme smrti.

"Koristili smo model kako bismo odgovorili na temeljno pitanje: u kojoj mjeri možemo predvidjeti događaje u vašoj budućnosti na temelju uvjeta i događaja u vašoj prošlosti? Znanstveno, nije toliko uzbudljivo samo predviđanje koliko aspekti podataka koji omogućuju modelu da pruži tako precizne odgovore", kaže Sune Lehmann, profesorica na DTU-u i prva autorica članka.

Predviđanja vremena smrti

Predviđanja Life2veca odgovori su na općenita pitanja poput: smrt unutar četiri godine? Kad istraživači analiziraju odgovore modela, rezultati su u skladu s postojećim nalazima unutar društvenih znanosti; na primjer, ako se svima, bez obzira na spol, događaju jednake stvari, veća je vjerojatnost da će preživjeti muškarci i žene na vodećim pozicijama ili s visokim prihodom. S druge strane, sama činjenica da je netko muškarac ili ima mentalnu dijagnozu, bit će povezana s većim rizikom od smrti.

"Uzbudljivo je promatrati ljudski život kao dugi slijed događaja, slično kao što se rečenica u jeziku sastoji od niza riječi. Ovo je obično tip zadatka za koji se koriste transformatorski modeli u AI, ali u našim eksperimentima koristimo ih za analizu onoga što nazivamo životnim sekvencama, tj. događaja koji su se dogodili u ljudskom životu," objašnjava Lehmann.

Etička pitanja

Istraživači ističu da life2vec model povlači za sobom niz etičkih pitanja, poput zaštite osjetljivih podataka, privatnosti i uloge pristranosti u podacima. Ovi se izazovi moraju dublje razumjeti prije nego što se model može koristiti za, na primjer, procjenu rizika pojedinca od zaraze bolešću ili drugim životnim događajima koji se mogu spriječiti.

"Model otvara niz važnih pitanja. Slične tehnologije za predviđanje životnih događaja i ljudskog ponašanja već se koriste unutar tehnoloških kompanija koje prate naše ponašanje na društvenim mrežama, iznimno nas precizno profiliraju i koristite te profile da predvide naše ponašanje i utječu na nas. Ova rasprava mora biti dio demokratskog razgovora kako bismo razmotrili kamo nas tehnologija vodi i je li to razvoj koji želimo", zaključuju istraživači koji kao sljedeći korak najavljuju uključivanje drugih vrsta informacija, poput teksta i slika ili informacija o našim društvenim vezama.