Согласно исследованию, опубликованному в журнале Nature Computational Science, новаторская система искусственного интеллекта «life2vec», обученная на историях жизни более миллиона человек, очень точно предсказывает ожидаемую продолжительность жизни, а также риск преждевременной смерти с точностью 78%.
Модель ИИ была обучена на личных данных населения Дании и показала, что она прогнозирует вероятность смерти людей точнее, чем любая существующая система, сообщили ученые из Технического университета Дании (DTU).
В ходе исследования ученые проанализировали данные о здоровье и виде трудовой деятельности 6 миллионов датчан, собранные с 2008 по 2020 год, включая информацию об образовании людей, посещениях врачей и больниц, выявленных диагнозах, доходах и роде деятельности. Ученые преобразовали набор данных в слова для обучения большой языковой модели под названием life2vec, аналогичной технологии, лежащей в основе приложений искусственного интеллекта, таких как ChatGPT.
«Мы используем технологию, лежащую в основе ChatGPT, для анализа человеческой жизни, представляя каждого человека, как последовательность событий, которые происходят в его жизни», — рассказал New York Post Суне Леманн, ведущий автор исследования.
Исследователи взяли данные группы людей в возрасте от 35 до 65 лет, половина из которых умерла в период с 2016 по 2020 год, и попросили систему ИИ предсказать, кто выживет, а кто умрет. Они обнаружили, что ее прогнозы были на 11% точнее, чем прогнозы любой другой существующей модели искусственного интеллекта или метода, используемого компаниями по страхованию жизни для ценообразования полисов.
Используя модель, исследователи искали ответы на общие вопросы, такие как вероятность смерти человека в течение 4 лет. Они обнаружили, что ответы модели согласуются с существующими выводами, например, что когда все другие факторы принимаются во внимание, люди, занимающие руководящую должность или с высоким доходом, с большей вероятностью выживут, в то время как принадлежность к мужскому полу или наличие психического диагноза связано с более высоким риском смерти.
«Мы использовали эту модель, чтобы ответить на фундаментальный вопрос: в какой степени мы можем предсказать события вашего будущего на основе условий и событий вашего прошлого, — сказал Леманн. - С научной точки зрения нас интересует не столько сам прогноз, сколько аспекты данных, которые позволяют модели давать такие точные ответы».
Модель также может точно предсказать результаты личностного теста в определенном сегменте населения лучше, чем существующие системы искусственного интеллекта. «Наша система позволяет исследователям выявлять новые потенциальные механизмы, влияющие на жизнь, и связанный с ними потенциал для персонализированных вмешательств», — пишут исследователи.
Рассматривая каждую часть вашей жизни, как слова в предложении, life2vec предсказывает, чем закончится история на основе того, что было написано на данный момент.
Точно так же, как пользователи ChatGPT просят его написать песню, стихотворение или эссе, ученые могут задавать life2vec простые вопросы, такие как «насколько вероятна смерть в течение четырех лет?» для конкретного человека. Основываясь на данных о населении, он правильно предсказал, кто умрет к 2020 году, более, чем в 3/4 случаев.
Точно так же как ChatGPT и другие крупные языковые модели обучались на множестве существующих письменных работ, life2vec обучался на данных из жизни людей, записанных в виде серии предложений. К ним относятся такие предложения, как «В сентябре 2012 года Франциско получил двадцать тысяч датских крон в качестве охранника в замке в Эльсиноре» или «На третьем году обучения в средней школе Гермиона прошла пять факультативных занятий». Леманн и его команда присвоили каждому фрагменту информации разные точки, и все эти данные были сопоставлены друг с другом.
Категории в истории жизни людей охватывают весь спектр человеческого опыта: перелом предплечья или что-то в этом роде. Род деятельности котируется по баллам: например, работа в табачном магазине кодируется как IND4726, доход обозначается 100 различными цифрами, а «кровотечение во время родов» — O72.
Многие из этих взаимосвязей интуитивно понятны, например, определенные виды деятельности приносят больше денег, предоставляя возможность человеку лучшего питания и заботе о здоровье/ранней диагностике заболеваний. А работа на вредных предприятиях укорачивает жизнь. Но то, что делает life2vec — анализирует обширную мозаику факторов, составляющих жизнь человека. И в итоге делает прогноз, основанный на миллионах данных других людей.
Искусственный интеллект также может делать прогнозы о личности человека. Для этого Леман и его команда обучили модель прогнозированию ответов людей на вопросы личностного теста. В тесте респондентам предлагается оценить 10 пунктов в зависимости от того, насколько они согласны, например: «Первое, что я всегда делаю на новом месте, — это завожу друзей», или «Я редко выражаю свое мнение на групповых собраниях».
Однако ученые предупреждают, что эту модель не следует использовать компаниям по страхованию жизни по этическим соображениям.
