Я знаю когда ты умрешь: ИИ научили предсказывать продолжительность жизни людей
С прогнозами, что искусственный интеллект будет обращаться с людьми как с животными, и повторными утверждениями о субъективности алгоритмов, мы уже были знакомы в этом году. Но недавно появилось новое исследование о предполагаемой модели искусственного интеллекта, способной предсказывать смерть людей.
Трансформерные методы произвели революцию в том, как компьютеры обрабатывают человеческий язык. Используя структурное сходство между человеческими жизнями, рассматриваемыми как последовательности событий, и предложениями на естественном языке, метод преобразователя, получивший название life2vec, был использован для создания богатых векторных представлений человеческих жизней, на основе которых можно делать точные прогнозы.
В новой статье, опубликованной в журнале Nature Computational Science, исследователи из Датского технического университета (DTU) утверждают, что они разработали модель искусственного интеллекта, которая предположительно может предсказывать исход жизни людей, включая приблизительную дату, когда они собираются покинуть этот мир.
— Профессор DTU и автор статьи Суне Леманн.
Используя данные о состоянии здоровья и труда населения Дании, насчитывающего около шести миллионов человек, Леманн и ее команда создали «life2vec», так называемую модель-трансформер, которая может переводить одну форму входных данных в другую выходную информацию с помощью контекстных подсказок. В случае life2vec первоначальными входными данными являются такие вещи, как время и место рождения, образование, состояние здоровья, род занятий и зарплата, а выходные данные предположительно предсказывают все, от «тенденции к ранней смерти» до «личных нюансов», как поясняет исследование.
— Суне Леманн.
Хотя это странный способ описать алгоритмически судьбу человека, специалист по данным делает хорошее замечание: наша жизнь действительно имеет прогрессивное и линейное течение, которое, возможно, не отличается от предложения, с легко обнаруживаемыми началом, серединой и концом.
— Суне Леманн.
Однако ситуация становится еще более странной, когда вы пытаетесь проанализировать, как именно можно проверить точность прогнозов смерти модели, о чем, похоже, не говорят ни заявление DTU, ни статья.
Леманн открыто обращается к этическим проблемам, которые могла бы поднять такая модель, если бы она была точной, и при этом подчеркивает, каким образом коммерческие организации уже участвуют в подобного рода мягких прогнозах, чтобы получить от нас прибыль.
— Суне Леманн.
Понятно, что такая модель интеллекта вызывает много вопросов и требует дальнейшего исследования. Однако, если эта технология станет доступной в будущем, она может иметь потенциал помочь нам предупредить множество заболеваний и проблем, связанных со здоровьем.
Потребуется гораздо больше исследований, чтобы выяснить, сможет ли ИИ на самом деле прогнозировать информацию о человеческой смертности на основе входных данных. Но если это действительно осуществится, нам как виду, как предполагает Леманн, придется решить, куда эта технология нас приведет и хотим ли мы такого развития.
Трансформерные методы произвели революцию в том, как компьютеры обрабатывают человеческий язык. Используя структурное сходство между человеческими жизнями, рассматриваемыми как последовательности событий, и предложениями на естественном языке, метод преобразователя, получивший название life2vec, был использован для создания богатых векторных представлений человеческих жизней, на основе которых можно делать точные прогнозы.
В новой статье, опубликованной в журнале Nature Computational Science, исследователи из Датского технического университета (DTU) утверждают, что они разработали модель искусственного интеллекта, которая предположительно может предсказывать исход жизни людей, включая приблизительную дату, когда они собираются покинуть этот мир.
Мы использовали модель для решения фундаментального вопроса: в какой степени мы можем предсказать события вашего будущего на основе условий и событий вашего прошлого?
— Профессор DTU и автор статьи Суне Леманн.
Используя данные о состоянии здоровья и труда населения Дании, насчитывающего около шести миллионов человек, Леманн и ее команда создали «life2vec», так называемую модель-трансформер, которая может переводить одну форму входных данных в другую выходную информацию с помощью контекстных подсказок. В случае life2vec первоначальными входными данными являются такие вещи, как время и место рождения, образование, состояние здоровья, род занятий и зарплата, а выходные данные предположительно предсказывают все, от «тенденции к ранней смерти» до «личных нюансов», как поясняет исследование.
Что интересно, так это рассматривать человеческую жизнь как длинную последовательность событий, подобно тому, как предложение в языке состоит из ряда слов
— Суне Леманн.
Этические последствия
Хотя это странный способ описать алгоритмически судьбу человека, специалист по данным делает хорошее замечание: наша жизнь действительно имеет прогрессивное и линейное течение, которое, возможно, не отличается от предложения, с легко обнаруживаемыми началом, серединой и концом.
Наши разработки позволяют предсказывать различные результаты, начиная от ранней смертности и заканчивая личностными нюансами, значительно превосходя самые современные модели. Используя методы интерпретации моделей глубокого обучения, мы проверяем алгоритм, чтобы понять факторы, которые позволяют делать наши прогнозы. Наша система позволяет исследователям обнаруживать потенциальные механизмы, влияющие на жизненные результаты, а также связанные с ними возможности персонализированного вмешательства
— Суне Леманн.
Однако ситуация становится еще более странной, когда вы пытаетесь проанализировать, как именно можно проверить точность прогнозов смерти модели, о чем, похоже, не говорят ни заявление DTU, ни статья.
Леманн открыто обращается к этическим проблемам, которые могла бы поднять такая модель, если бы она была точной, и при этом подчеркивает, каким образом коммерческие организации уже участвуют в подобного рода мягких прогнозах, чтобы получить от нас прибыль.
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
— Суне Леманн.
Понятно, что такая модель интеллекта вызывает много вопросов и требует дальнейшего исследования. Однако, если эта технология станет доступной в будущем, она может иметь потенциал помочь нам предупредить множество заболеваний и проблем, связанных со здоровьем.
Потребуется гораздо больше исследований, чтобы выяснить, сможет ли ИИ на самом деле прогнозировать информацию о человеческой смертности на основе входных данных. Но если это действительно осуществится, нам как виду, как предполагает Леманн, придется решить, куда эта технология нас приведет и хотим ли мы такого развития.
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Немедленно запретить «украинский» трал в Азовском море: почему российские ученые предлагают вернуться к советским технологиям?
Эксперты предупреждают: эксперимент, затеянный по просьбе соседнего государства в 2013 году, уничтожает экологию целого моря...
Секретный дневник врачей Ленина: Что нового о смерти вождя рассказали документы, до сих пор закрытые от широкой публики?
По словам российского ученого, первого руководителя Советского государства погубила болезнь, от которой в начале XX века страдали миллионы по всему миру...
Россия доставит на Марс за 30 дней: плазменный двигатель от «Росатома» — это первый шаг в новую космическую эру
По словам экспертов: российская разработка в 2-3 раза превосходит конкурентов. Возможно, именно она вернет нашей стране ведущее положение в космической отрасли...
Тайна Белорусского моря: как родился и куда исчез потом уникальный водоем?
Что произошло, когда растаял Великий лед? Почему историк Геродот говорил чистую правду? И как попасть в Полесскую Амазонию?...
Почему Кубань ушла в Азовское море: история одной рукотворной катастрофы
Историки говорят: казаки не только отрезали великую реку от Черного моря, но уничтожили популяцию азовского осетра, лучшую на планете...
Куда исчезло золото Колчака и почему Япония должна России более шести миллиардов долларов?
Историки говорят: именно Токио виновен в том, что финансовый детектив длиной в столетие никак не подойдет к логичному финалу...
1400 лет в изоляции на «генетическом острове»: на юге Греции найдены прямые потомки спартанцев
Ученые подтвердили: ДНК маниотов не менялась полторы тысячи лет, а их рода восходят ко временам Троянской войны...
Гагарин и Королев на загадочной архивной пленке: о чем на самом деле говорили первый космонавт и главный конструктор?
Почему легендарную запись сначала официально объявили фейком, а потом вдруг признали подлинной?...
Почему МКС передумали топить: что придумали вместо этого американские конгрессмены?
Эксперты называют новый проект «орбитальной рулеткой». И на это есть веские причины...
Загадка перевернутых пирамид: 38 000 лет назад на Земле могла существовать высокоразвитая цивилизация
Исследователь Мэтью Лакруа уверен, что обнаружил систему древних символов, которая когда-то объединяла все континенты...