Искусственный интеллект, обученный на миллионах жизненных историй, может предсказать риск ранней смерти
Искусственный интеллект, обученный на личных данных, охватывающий все население Дании, может предсказать вероятность смерти людей точнее, чем любая существующая модель. Исследователи, стоящие за этой технологией, говорят, что она также может оказать положительное влияние на раннее прогнозирование социальных проблем и проблем со здоровьем, но ее следует держать подальше от рук крупного бизнеса.
Суне Леманн Йоргенсен из Датского технического университета и его коллеги использовали богатый набор данных из Дании, который охватывает образование, посещения врачей и больниц, любые полученные диагнозы, доход и род занятий для 6 миллионов человек с 2008 по 2020 год.
Они преобразовали этот набор данных в слова, которые можно было бы использовать для обучения большой языковой модели — той же технологии, которая используется в приложениях искусственного интеллекта, таких как ChatGPT. Эти модели работают, просматривая серию слов и определяя, какое слово статистически с наибольшей вероятностью будет следующим, на основе огромного количества примеров. Аналогичным образом модель Life2vec, разработанная исследователями, может анализировать серию жизненных событий, формирующих историю человека, и определять, что, скорее всего, произойдет дальше.
В экспериментах Life2vec обучался на всех данных, кроме последних четырех лет, которые были сохранены для тестирования. Исследователи взяли данные о группе людей в возрасте от 35 до 65 лет, половина из которых умерла в период с 2016 по 2020 год, и попросили Life2vec предсказать, кто из них выжил, а кто умер. Это было на 11 процентов точнее, чем любая существующая модель искусственного интеллекта или актуарные таблицы смертности, используемые для определения стоимости полисов страхования жизни в финансовой отрасли.
Модель также смогла предсказать результаты личностного теста в определенной части населения более точно, чем модели ИИ, специально обученные для выполнения этой работы.
Йоргенсен считает, что модель использовала достаточно данных, чтобы пролить свет на широкий спектр медицинских и социальных тем. Это означает, что его можно использовать для прогнозирования проблем со здоровьем и раннего выявления их или правительствами для сокращения неравенства. Но он подчеркивает, что компании также могут использовать его во вред.
«Очевидно, что наша модель не должна использоваться страховой компанией, потому что вся идея страхования заключается в том, что, делясь незнанием того, кто окажется несчастным человеком, пострадавшим в результате какого-то происшествия, или смертью, или потерей рюкзака. Мы можем как бы разделить это бремя», — говорит Йоргенсен.
Но подобные технологии уже существуют, говорит он: «Вероятно, их уже используют против нас крупные технологические компании, у которых есть тонны данных о нас, и они используют их, чтобы делать прогнозы о нас».
Мэтью Эдвардс из Института и факультета актуариев, профессиональной организации в Великобритании, говорит, что страховые компании, безусловно, заинтересованы в новых методах прогнозирования, но основная часть решений принимается тип ИИ, называемый обобщенными линейными моделями, которые являются элементарными по сравнению с данным исследованием.
«Если вы посмотрите на то, что страховые компании делали на протяжении многих, многих десятков или сотен лет, они брали имеющиеся у них данные и пытались на их основе спрогнозировать ожидаемую продолжительность жизни», — говорит Эдвардс. «Но мы намеренно консервативны в вопросах принятия новой методологии, потому что если вы пишете политику, которая может действовать в течение следующих 20 или 30 лет, то последнее, что вы хотите сделать, — это существенная ошибка. Все может измениться, но медленно, потому что никто не хочет совершать ошибки».
Материалы публикуемые на "НАШЕЙ ПЛАНЕТЕ" это интернет обзор российских и зарубежных средств массовой информации по теме сайта. Все статьи и видео представлены для ознакомления, анализа и обсуждения.
Мнение администрации сайта и Ваше мнение, может частично или полностью не совпадать с мнениями авторов публикаций. Администрация не несет ответственности за достоверность и содержание материалов,которые добавляются пользователями в ленту новостей.
