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
Радиационная «бомба замедленного действия» обнаружена в Чернобыле: и они до сих пор готова «взрываться»
Новые опыты покажут, каким будет зона отчуждения для следующих поколений...
Почти детективная история: в Ленобласти обнаружен самый большой клад серебра за всю историю
Среди находок две уникальные монеты, которых всего четыре в мире, включая, а также языческие вороны Одина… среди православных крестов...
Главный поджигатель в истории Австралии: почему ученые обвиняют капитана Джеймса Кука в постоянных мегапожарах на Зеленом континенте?
Воскрешение традиции, которую сломали британские колонизаторы, поможет «потушить» Пылающую Австралию...
Тайна Мертвого моря: что «кипятит» водоем изнутри, рассказали ученые
Оказалось, что в кристалликах соли скрыта история прошедших эпох...
Искусственный интеллект «ненавидит»… белых мужчин: новое исследование еще раз подтвердило западный тренд
Появление нейросетей значительно ухудшило положение одной из групп белого населения в Америке и Европе...
100-летняя страшная история с черепами у древнеегипетских гробниц наконец-то прояснилась
Неожиданно оказалось, что человеческие жертвоприношения 5000 лет назад совершались совсем не так, как описано в древних табличках...
Аура цвета индиго: как появился этот феномен и кем в итоге стали уникальные дети
Их называли будущим человечества, но чуда не случилось. Разбираемся, почему так произошло...
Секрет марсианского «невозможного» облака-призрака наконец-то разгадан
Как оказалось, на Красной планете работает физика, которая на Земле считалась чистой теорией...
Шуховскую башню в Москве начали разбирать: почему правнук великого русского инженера против такой «реконструкции»?
Где главный промах московских властей и чем восстановление отличается реконструкции?...
Таинственные траншеи в Австралии помогут открыть скрытые пещеры на Марсе
Равнина, которая 14 миллионов лет без воды, подсказала ученым, как расшифровывать фотографии с Красной планеты...
Пустая еда: почему за 60 лет наши продукты потеряли половину полезных веществ и микроэлементов
По словам исследователей, мир находится в состоянии скрытого голода: калорий, вроде бы, хватает, а витаминов и минералов нет...
Крестик XII века показал, настолько ученые ошибались в истории древнего Смоленска
Скромный артефакт из редкого материала оказался для археологов дороже серебряного клада...
«Мясной фарш» для Гитлера: как виртуозная операция в 1943 году решила ход битвы за Италию
Дерзко, остроумно и с огромной долей везения: британский план висел на волоске, но Лондону помогли… сами немцы...