Вчені створили модель штучного інтелекту, яка виявилася цілком здатною передбачити, скільки в майбутньому зароблятиме людина, що буде з її здоров’ям та чи можлива передчасна смерть. Для цього ШІ потрібно отримати доступ до бази даних, яка містить інформацію про минулу зарплатню конкретної людини, історію її хвороб та інше.
Результати масштабного дослідження було опубліковано в журналі Nature Computational Science. Наразі була проведена відносно локальна робота, в якій використали данні майже 6 мільйонів мешканців Данії.
Це була вже не перша спроба поєднати соціологічні дані та штучний інтелект для пошуку певних послідовностей, які могли б передбачати майбутнє.
Так, раніше соціолог з Прінстонського університету Метью Салганік та ще понад 100 інших команд намагалися змусити ШІ передбачати майбутнє про здоров'я, сімейні стосунки та освіту близько 5000 дітей за 15 років. Проте жодна з розроблених моделей не дала точних прогнозів.
Автори ж нового дослідження використали у своїй розробці велику мовну модель (LLM), схожу на ту, яка використовується в ChatGPT. Алгоритм таких LLM вміє аналізувати величезні об’єми даних, знаходячи в них певні закономірності. Зокрема, якщо "згодувати" такому алгоритму великі об’єми різноманітних текстів, то згодом він почне вгадувати, яким буде наступне слово у реченні ще до того, як його було написано.
Тож дослідник з Технічного університету Данії Суне Леманн разом із колегами вирішили перевірити, чи буде здатною така мовна модель знайти сенс в інших послідовностях. Зокрема, чи зможе вона передбачити майбутнє, якщо знатиме історію життя конкретної людини.
Для свого експерименту вчені отримали дозвіл на використання національних реєстрів Данії з 2008 по 2016 рік. Вони містять дані про роботу та стан здоров'я кожного з приблизно 6 мільйонів громадян країни.
Тож алгоритм отримав такі початкові дані, як заробітна плата, соціальні виплати, посада, відвідування лікарні та діагнози і почав працювати над ними.
ШІ створив певну часову шкалу, на якій були розмішені всі події відповідно до того, коли вони відбувалися.
Створену модель дослідники назвали life2vec. Після того, як вона закінчила опрацювання даних, їй дали нове завдання – визначити, чи хтось із людей, чиї дані внесено до національних реєстрів Данії, може померти до 2020 року.
Прогнози моделі виявилися точними у 78% випадків. Їй вдалося визначила кілька факторів, які сприяли підвищеному ризику передчасної смерті. Зокрема, це низький рівень доходу, наявність психічного діагнозу та чоловіча стать.
Слабким місцем у прогнозах моделі виявилися нещасні випадки чи серцеві напади, які складно передбачити.
Результати цього дослідження є досить інтригуючими, але вчені наразі не впевнені в тому, чи той самий алгоритм зможе видати настільки ж точні дані, якщо працюватиме із інформацією щодо людей з іншої країни.
Тим не менше, Леманн вважає, що технологія може бути корисною, оскільки зможе наперед попереджати людей про те, що їм потрібно більше піклуватися про власне здоров’я аби уникнути ризику передчасної смерті.
