Naučnici su razvili algoritam koji pomoću informacija iz nečijeg života predviđa kako će ta osoba živjeti i kada će umrijeti.
Najnovija studija pokazuje da je model nazvan ‘life2vec‘ precizan u 78 odsto slučajeva što je sličan rezultat koji postižu i ostali algoritmi za predviđanje toka života.
No za razliku od ostalih modela, ovaj funkcioniše poput četbota i koristi postojeće detalje kako bi predvidio tok nečijeg života, piše "Dejli Mejl".
Algoritam su izradili američki i danski naučnici koji su ‘uvježbali‘ algoritam na ogromnom skupu podataka iz Danske, dodajući mu sve vrste informacija o više od šest miliona stvarnih ljudi, uključujući prihode, zanimanje, mjesto stanovanja, eventualne povrede i istoriju trudnoća.
Završni rezultat je model koji može obraditi jednostavan jezik i predvidjeti vjerovatnoću nečije prerane smrti ili prognozirati nečije prihode tokom života.
Neki od faktora koji mogu dovesti do ranije smrti uključuju to što ste muškarac, imate narušeno mentalno zdravlje ili se bavite određenom profesijom. Sa druge strane, ako imate veće prihode ili u životu imate neku vodeću ulogu, to znači da ćete najvjerovatnije živjeti duže.
Posmatrajući svaki dio vašeg života kao da su riječi u rečenici, "life2vec" na temelju do sada napisanog predviđa kako će se priča nastaviti.
Kao što korisnici Čet Dži Pi Tija od algoritma traže da napiše pjesmu ili esej, naučnici ovom algoritmu mogu za određenu osobu postaviti jednostavna pitanja poput ‘hoće li umrijeti u naredne četiri godine?‘
Model je koristio podatke prikupljene između 2008. i 2016. godine, a u tri četvrtine slučajeva je tačno pokazao ko je sve umro do 2020. godine.
Međutim, radi zaštite ličnih podataka ljudi čiji su podaci korišteni za treniranje sistema, on nije dostupan široj javnosti ili firmama, rekao je rukovodilac istraživanja Sajn Leman.
"Aktivno radimo na tome da pronađemo načine kako podijeliti neke od rezultata, ali to zahtijeva daljnja istraživanja o tome kako garantovati privatnost ljudi u studiji", rekao je Leman, profesor umrežavanja i složenih sistema na Tehničkom univerzitetu u Danskoj.
Čak i kada model konačno bude dostupan javnosti, zbog danskih zakona o privatnosti korištenje "life2vec" bilo bi nezakonito pri donošenju odluka o pojedincima - poput sklapanja polisa osiguranja ili donošenja odluka o zapošljavanju.
Na sličan način na koji su Čet Dži Pi Ti i drugi veliki jezični modeli uvježbani na zbirci postojećih pisanih radova, algoritam je učio na podacima iz života ljudi, ispisanim kao niz rečenica punih informacija.
To uključuje rečenice poput: ‘U septembru 2012. Francisko je zaradio dvadeset hiljada danskih kruna kao stražar u dvorcu u Еlsinoru‘ ili ‘U trećem razredu u srednjoj školi, Hermiona je slušala pet izbornih predmeta.‘
Leman i njegov tim dodijelili su različite tokene svakoj informaciji, a svi ti dijelovi podataka mapirani su u odnosu jedan prema drugom.
Kategorije u životnim pričama ljudi pokreću cijeli niz ljudskih iskustava: prelom ruke predstavljen je kao S52; rad u trgovini je kodiran kao IND4726, prihod je predstavljen sa 100 različitih digitalnih tokena; a ‘pospartalno krvarenje‘ je O72.
Ono što radi ovaj algoritam je mapiranje ogromne konstelacije faktora koji čine život nekog pojedinca, a predviđanje se obavlja na temelju podataka miliona drugih ljudi i mnogih drugih faktora.
Algoritam takođe može dati predviđanja o ličnosti ljudi.
Za tu su svrhu Leman i njegov tim uvježbali model da predvidi odgovore ljudi na pitanja na testu ličnosti.
Test od ispitanika traži da ocijene 10 stavki na temelju toga koliko se slažu, a neki primjeri pitanja su: ‘Prva stvar koju uvijek radim na novom mjestu je sklapanje prijateljstva‘ ili ‘Rijetko izražavam svoje mišljenje na grupnim sastancima‘.
Leman je kazao da je važno napomenuti da su svi podaci iz Danske, tako da ova predviđanja možda neće da vrijedi za ljude koji žive na drugim mjestima - osim činjenice da većina ljudi vjerovatno zapravo ne želi znati kada će umrijeti.
"Model otvara važne pozitivne i negativne perspektive za raspravu i kreiranje politika", rekao je Leman.
"Tehnološke kompanije već danas koriste slične tehnologije za predviđanje životnih događaja i ljudskog ponašanja pa se tako prati naše ponašanje na društvenim mrežama, precizno nas profiliraju te pomoću tih profila predviđaju naše ponašanje i utiču na nas. Rasprava o tome mora biti dio demokratskog razgovora kako bismo razmotrili kamo nas tehnologija vodi i je li to razvoj koji zaista želimo", zaključio je on.
