|
ИИ-калькулятор предскажет, когда вы умрете
|
|
|
|
Ученые разработали алгоритм, который использует историю жизни человека, чтобы предсказать, как он будет жить и когда умрет. Согласно новому исследованию, модель под названием life2vec точна примерно в 78 процентах случаев, что ставит ее в один ряд с другими алгоритмами, разработанными для прогнозирования аналогичных результатов в жизни. Но в отличие от других моделей, она работает как чат-бот, используя существующие детали, чтобы предсказать, что будет дальше. Он был построен учеными из Дании и США, которые обучили алгоритм машинного обучения на огромном пуле датских данных, снабдив его всевозможной информацией о более чем шести миллионах реальных людей, включая доход, профессию, место жительства, травмы и беременность. история. Их конечным результатом стала модель, которая может обрабатывать простой язык и генерировать прогнозы о вероятности ранней смерти человека или его доходе на протяжении всей жизни. Некоторые из факторов, которые могут привести к более ранней смерти, включают принадлежность к мужскому полу, наличие диагноза психического здоровья или наличие квалифицированной профессии. Вещи, связанные с более продолжительной жизнью, включают более высокий доход или руководящую роль.
|
|
|
|
Рассматривая каждую часть вашей жизни как слова в предложении, life2vec предсказывает, куда пойдет история, основываясь на том, что было написано на данный момент. Точно так же, как пользователи ChatGPT просят его написать песню, стихотворение или эссе, ученые могут задавать life2vec простые вопросы, например «смерть в течение четырех лет?» для определенного человека. Модель обучалась на данных с 2008 по 2016 год. Основываясь на данных о населении, он правильно предсказал, кто умрет к 2020 году, более чем в трех четвертях случаев. Исследование появилось в журнале Nature Computational Science. Однако для защиты личной информации людей, чьи данные использовались для обучения системы, она недоступна для использования широкой публикой или компаниями, сообщил DailyMail.com ведущий исследователь Суне Леманн. «Мы активно работаем над тем, как более открыто делиться некоторыми результатами, но это требует проведения дальнейших исследований таким образом, чтобы гарантировать конфиденциальность людей, участвующих в исследовании», — сказал Леманн, профессор сетей и сложных систем в Университете. Технический университет Дании. Даже когда модель, наконец, станет доступна публике, датские законы о конфиденциальности сделают незаконным использование life2vec для принятия решений в отношении отдельных лиц — например, для оформления страховых полисов или принятия решений о найме.
|
|
|
Во многом так же, как ChatGPT и другие крупные языковые модели обучались на большом количестве существующих письменных произведений, life2vec обучался на данных из жизни людей, записанных в виде серии предложений, насыщенных данными. К ним относятся такие предложения, как «В сентябре 2012 года Франциско получил двадцать тысяч датских крон в качестве охранника в замке в Эльсиноре» или «На третьем году обучения в средней школе-интернате Гермиона посещала пять факультативных занятий». Леманн и его команда присвоили каждому фрагменту информации разные токены, и все эти фрагменты данных были сопоставлены друг с другом. Категории в жизнеописаниях людей охватывают весь спектр человеческого опыта: перелом предплечья представлен как S52; работа в табачном магазине кодируется как IND4726, доход представлен 100 различными цифровыми токенами; и «послеродовое кровотечение» — O72. Многие из этих взаимосвязей интуитивно понятны, например профессия и доход: определенные виды деятельности приносят больше денег. Но то, что делает life2vec, — это отображает огромное множество факторов, составляющих жизнь человека, позволяя кому-то попросить его сделать прогноз, основанный на миллионах других людей и многих-многих факторах.
|
|
|
|
Он также может делать прогнозы о личности людей. Для этого Леманн и его команда обучили модель прогнозировать ответы людей на вопросы личностного теста. В ходе теста респондентам предлагается оценить 10 пунктов в зависимости от того, насколько они согласны, например: «Первое, что я всегда делаю на новом месте, — это заводить друзей» или «Я редко выражаю свое мнение на групповых собраниях». Важно отметить, сказал Леманн, что все данные были получены из Дании, поэтому эти прогнозы могут не соответствовать действительности для людей, живущих в других местах - не говоря уже о том факте, что большинство людей, вероятно, на самом деле не хотят знать, когда они умрут. «Эта модель открывает важные положительные и отрицательные перспективы для обсуждения и политического решения», — сказал Леманн Newswise. «Подобные технологии прогнозирования жизненных событий и поведения человека уже сегодня используются внутри технологических компаний, которые, например, отслеживают наше поведение в социальных сетях, чрезвычайно точно профилируют нас и используют эти профили для прогнозирования нашего поведения и влияния на нас. «Эта дискуссия должна стать частью демократического диалога, чтобы мы могли подумать, куда нас ведут технологии и хотим ли мы такого развития».
|
|
|
|
Источник
|
