Научници су развили алгоритам који помоћу информација из нечијег живота предвиђа како ће та особа живјети и када ће умријети.
Најновија студија показује да је модел назван ‘life2vec‘ прецизан у 78 одсто случајева што је сличан резултат који постижу и остали алгоритми за предвиђање тока живота.
Но за разлику од осталих модела, овај функционише попут четбота и користи постојеће детаље како би предвидио ток нечијег живота, пише "Дејли Мејл".
Алгоритам су израдили амерички и дански научници који су ‘увјежбали‘ алгоритам на огромном скупу података из Данске, додајући му све врсте информација о више од шест милиона стварних људи, укључујући приходе, занимање, мјесто становања, евентуалне повреде и историју трудноћа.
Завршни резултат је модел који може обрадити једноставан језик и предвидјети вјероватноћу нечије преране смрти или прогнозирати нечије приходе током живота.
Неки од фактора који могу довести до раније смрти укључују то што сте мушкарац, имате нарушено ментално здравље или се бавите одређеном професијом. Са друге стране, ако имате веће приходе или у животу имате неку водећу улогу, то значи да ћете највјероватније живјети дуже.
Посматрајући сваки дио вашег живота као да су ријечи у реченици, "life2vec" на темељу до сада написаног предвиђа како ће се прича наставити.
Као што корисници Чет Џи Пи Тија од алгоритма траже да напише пјесму или есеј, научници овом алгоритму могу за одређену особу поставити једноставна питања попут ‘хоће ли умријети у наредне четири године?‘
Модел је користио податке прикупљене између 2008. и 2016. године, а у три четвртине случајева је тачно показао ко је све умро до 2020. године.
Међутим, ради заштите личних података људи чији су подаци кориштени за тренирање система, он није доступан широј јавности или фирмама, рекао је руководилац истраживања Сајн Леман.
"Активно радимо на томе да пронађемо начине како подијелити неке од резултата, али то захтијева даљња истраживања о томе како гарантовати приватност људи у студији", рекао је Леман, професор умрежавања и сложених система на Техничком универзитету у Данској.
Чак и када модел коначно буде доступан јавности, због данских закона о приватности кориштење "life2vec" било би незаконито при доношењу одлука о појединцима - попут склапања полиса осигурања или доношења одлука о запошљавању.
На сличан начин на који су Чет Џи Пи Ти и други велики језични модели увјежбани на збирци постојећих писаних радова, алгоритам је учио на подацима из живота људи, исписаним као низ реченица пуних информација.
То укључује реченице попут: ‘У септембру 2012. Франциско је зарадио двадесет хиљада данских круна као стражар у дворцу у Елсинору‘ или ‘У трећем разреду у средњој школи, Хермиона је слушала пет изборних предмета.‘
Леман и његов тим додијелили су различите токене свакој информацији, а сви ти дијелови података мапирани су у односу један према другом.
Категорије у животним причама људи покрећу цијели низ људских искустава: прелом руке представљен је као С52; рад у трговини је кодиран као ИНД4726, приход је представљен са 100 различитих дигиталних токена; а ‘поспартално крварење‘ је О72.
Оно што ради овај алгоритам је мапирање огромне констелације фактора који чине живот неког појединца, а предвиђање се обавља на темељу података милиона других људи и многих других фактора.
Алгоритам такође може дати предвиђања о личности људи.
За ту су сврху Леман и његов тим увјежбали модел да предвиди одговоре људи на питања на тесту личности.
Тест од испитаника тражи да оцијене 10 ставки на темељу тога колико се слажу, а неки примјери питања су: ‘Прва ствар коју увијек радим на новом мјесту је склапање пријатељства‘ или ‘Ријетко изражавам своје мишљење на групним састанцима‘.
Леман је казао да је важно напоменути да су сви подаци из Данске, тако да ова предвиђања можда неће да вриједи за људе који живе на другим мјестима - осим чињенице да већина људи вјероватно заправо не жели знати када ће умријети.
"Модел отвара важне позитивне и негативне перспективе за расправу и креирање политика", рекао је Леман.
"Технолошке компаније већ данас користе сличне технологије за предвиђање животних догађаја и људског понашања па се тако прати наше понашање на друштвеним мрежама, прецизно нас профилирају те помоћу тих профила предвиђају наше понашање и утичу на нас. Расправа о томе мора бити дио демократског разговора како бисмо размотрили камо нас технологија води и је ли то развој који заиста желимо", закључио је он.
