Уявіть, що ви можете розповісти штучному інтелекту подробиці свого життя – про роботу, харчові звички, про те, як ви зламали руку у віці 4 років, – і він спрогнозує найбільш ймовірні ризики для здоров’я таких людей, як ви.
Це звучить як чиста фантастика, але нове дослідження демонструє, що ця технологія вже не за горами. Якщо подумати, то все не так страшно, як здається.
Вчені вже давно проводять паралелі між тим, як ми живемо, харчуємося і спимо, і тим, як це впливає на ризик передчасної смерті або розвитку певних захворювань. За допомогою штучного інтелекту ці дані просто обробляються швидше і більш комплексно.
Команда з Північно-Східного університету, Технічного університету Данії та Університету Копенгагена в Данії навчила свій штучний інтелект на даних шести мільйонів данців, щоб перевірити доцільність такого механізму прогнозування.
ШІ-модель об’єднала різні фактори, такі як стан здоров’я, в один кластер. (Savcisens та ін., Nature Computational Science, 2023)
Вони виявили, що ті самі методи навчання, які лежать в основі великих мовних моделей (ВММ), що забезпечують роботу таких ботів, як ChatGPT, також можна застосувати до життєвих подій.
Замість того, щоб вивчати зв’язки між словами та реченнями, ШІ з’ясовує взаємозв’язки між усім, що відбувається в нашому житті.
“Всю історію людського життя, в певному сенсі, можна уявити як гігантське довге речення з багатьох речей, які можуть трапитися з людиною”, – говорить Суне Леманн, науковець з даних з Технічного університету Данії.
“Ця модель пропонує набагато повніше відображення світу, яким його проживають люди, ніж багато інших моделей”.
Нова модель, що отримала назву life2vec, використовує “простори вбудовування” – коли щось у реальному світі набуває математичної форми, яку може прочитати комп’ютер – для виявлення зв’язків між факторами здоров’я, рівнем освіти, доходу і всім іншим, що впливає на рівень смертності.
Під час тестування на основі відомих причин смерті ШІ виявився кращим за існуючі методи у прогнозуванні того, як і коли хтось помре – хоча все ще існує безліч подій, таких як автомобільні аварії, які модель не має жодних шансів передбачити.
ШІ також зміг передбачити певні аспекти особистості, такі як екстраверсія.
Такі вдосконалені інструменти штучного інтелекту демонструють великий потенціал для виявлення закономірностей, які людина не може побачити, а це означає краще розуміння взаємозв’язку між тим, як ми живемо, і тим, наскільки ми здорові та добре почуваємось.
Попри ці успіхи, дослідники закликають бути обережними: дані поки що стосуються лише данців, а отже, мають вбудовану соціально-демографічну упередженість.
Команда також хоче, щоб занепокоєння щодо приватності та персональних даних було вирішено до того, як вони будуть використані в реальних умовах.
“Незважаючи на те, що ми використовуємо прогнозування, щоб оцінити, наскільки хороші ці моделі, інструмент не повинен використовуватися для прогнозування на реальних людях”, – каже комп’ютерний науковець Тіна Еліасі-Рад з Північно-Східного університету.
“Це модель прогнозування, заснована на конкретному наборі даних про конкретну групу населення”.