Изкуственият интелект на ChatGPT предсказва смърт със 78% вероятност

Докато повечето хора се колебаят да разберат кога ще „отидат в рая“, нова система с изкуствен интелект, използваща технологията ChatGPT, обещава да предскаже часа на смъртта на човек с голяма точност.

Според проучване, публикувано в списанието Nature Computational Science, пионерската система за изкуствен интелект „life2vec“, обучена върху житейските истории на повече от милион души, прогнозира изключително точно продължителността на живота, както и риска от преждевременна смърт със 78% точност .

Моделът на AI беше обучен върху личните данни на датското население и показа, че го прогнозира вероятността хората да умрат по-точно от всяка съществуваща система, съобщиха учени от Техническия университет на Дания (DTU).

По време на изследването учените анализира данни за здравето и вида работа на 6 милиона датчани, събрани от 2008 г. до 2020 г., включително информация за образованието на хората, посещения при лекар и болница, диагнози, доходи и професия. Учени преобразува набора от данни в думи, за да обучи голям езиков модел, наречен life2vecподобна технология зад приложения с изкуствен интелект като ChatGPT.

„Ние използваме технологията зад ChatGPT, за да анализираме човешкия живот, представяйки всеки човек като поредица от събития, които се случват в живота му“, каза Суне Леман, водещ автор на изследването, пред New York Post.

Изследователите са взели данни от група хора на възраст от 35 до 65 години, половината от които са починали между 2016 г. и 2020 г., и са поискали от AI система да предскаже кой ще живее и кой ще умре. Те откриха, че тя прогнозите бяха с 11% по-точни от прогнозите от всеки друг съществуващ AI модел или методизползвани от животозастрахователните компании за ценообразуване на полици.

Използвайки модела, изследователите търсят отговори на общи въпроси, като например вероятността човек да умре в рамките на 4 години. Те установиха, че отговорите на модела са в съответствие със съществуващите констатации, например, че когато се вземат предвид всички други фактори, хората на ръководни позиции или с високи доходи са по-склонни да оцелеят, докато това, че са мъже или имат диагноза психично здраве, се свързва с по-висок риск от смърт.

„Използвахме този модел за отговорете на основния въпрос: до каква степен можем да предвидим събитията от вашето бъдеще въз основа на условията и събитията от вашето минало, Леман каза. „От научна гледна точка ние не се интересуваме толкова от самата прогноза, а по-скоро от аспектите на данните, които позволяват на модела да даде толкова точни отговори.“

Моделът може също така точно да предскаже резултатите от личностните тестове в определен сегмент от населението по-добре от съществуващите системи с изкуствен интелект. „Нашите системата позволява на изследователите да идентифицират нови потенциални механизми, засягащи животаи свързания с това потенциал за персонализирани интервенции“, пишат изследователите.

Третирайки всяка част от живота ви като думи в изречение, life2vec прогнозира как ще завърши историята въз основа на написаното досега.

Точно както потребителите на ChatGPT го молят да напише песен, стихотворение или есе, учените могат да зададат на life2vec прости въпроси като „колко вероятно е смъртта след четири години?“ за конкретно лице. Въз основа на данните за населението той правилно прогнозира кой ще умре до 2020 г. в повече от 3/4 от времето.

Точно както ChatGPT и други големи езикови модели бяха обучени върху различни съществуващи писмени произведения, life2vec беше обучен върху данни от живота на хората, написани като поредица от изречения. Те включват изречения като „През септември 2012 г. Франсиско получи двадесет хиляди датски крони като пазач в замъка Елсинор“ или „През третата си година в гимназията Хърмаяни взе пет избираеми предмета“. Леман и неговият екип присвоиха различни точки на всяка част от информацията и всички тези данни бяха сравнени една с друга.

Категориите в житейските истории на хората обхващат целия спектър от човешки опит: счупена предмишница или нещо подобно. Професията се оценява: например работата в магазин за тютюневи изделия се кодира като IND4726, доходът се кодира като 100 различни числа, а „кървене по време на раждане“ се кодира като O72.

Много от тези взаимоотношения са интуитивни, като определени дейности, носещи повече пари, осигуряващи по-добро хранене и по-добро здраве/ранно откриване на болести. А работата в опасни предприятия скъсява живота. Но това, което прави life2vec, е да анализира огромната мозайка от фактори, които изграждат живота на един човек. И накрая прави прогноза въз основа на милиони данни от други хора.

Изкуственият интелект също може да прави прогнози за личността на човек. За да направят това, Lehman и неговият екип обучиха модел, който да предсказва отговорите на хората на въпросите от личностния тест. Тестът изисква от анкетираните да оценят 10 елемента въз основа на това доколко са съгласни, като например: „Първото нещо, което винаги правя, когато отида на ново място, е да се сприятелявам“ или „Рядко изразявам мнението си на групови срещи“.

Учените обаче предупреждават, че този модел не трябва да се използва от животозастрахователните компании по етични причини.

Source link