Istraživači su razvili life2vec algoritam koji koristi informacije iz nečijeg života kako bi predvideo koliko će ta osoba živeti i kada će umreti. Ovaj model nazvan „life2vec“ je, prema najnovijoj studiji, tačan
u 78% slučajeva, slično kao i drugi algoritmi za predviđanje životnog trajanja.
U poređenju sa drugim modelima, ovaj radi kao chatbot, koristeći postojeće detalje o nekome
kako bi predvideo tok njihovog života. Kako piše Daily Mail, algoritam su stvorili američki i
danski naučnici, trenirajući ga na obimnom skupu podataka iz Danske, koji je sadržao
informacije o više od šest miliona stvarnih ljudi, uključujući prihode, zanimanja, mesta
stanovanja, moguće povrede i istoriju trudnoće.
Nastali model može prilagoditi jednostavan jezik i predviđati verovatnoću smrti nekoga ili
prognozirati prihode tokom života.
Faktori kao što su muški pol, mentalno zdravlje ili određena zanimanja mogu dovesti do ranije
smrti, dok viši prihodi ili vođenje neke uloge u životu ukazuju da je verovatnije da će neko živeti
duže.
Algoritam prati svaki segment nečijeg života kao reči u rečenici, predviđajući nastavak priče na
osnovu onoga što je do sada zapisano.
Slično kao kada korisnici traže od ChatGPT-a da napiše pesmu ili esej, naučnici mogu postaviti
jednostavna pitanja ovom algoritmu, poput „Hoću li umreti u naredne četiri godine?“.
Algoritam je koristio podatke prikupljene između 2008. i 2016. godine i u tri četvrtine slučajeva
tačno je predvideo ko je umro do 2020. godine.
Iako je algoritam treniran na podacima iz Danske, nije dostupan javnosti ili kompanijama zbog
zaštite privatnosti podataka. Profesor Sune Lehmann sa Tehničkog univerziteta u Danskoj ističe
da aktivno rade na pronalaženju načina da podele neke rezultate, ali da je neophodno dalje
istraživanje o zaštiti privatnosti.
Kada algoritam postane dostupan, danski zakoni o privatnosti sprečavaju njegovu upotrebu u
donošenju odluka koje se tiču pojedinaca, poput osiguranja ili zapošljavanja.
Slično kao što su ChatGPT i drugi jezički modeli trenirani na postojećim tekstovima, „life2vec“ je
učio na podacima iz života ljudi, predstavljenim kao nizovi rečenica sa puno informacija.
Lehmann i njegov tim su različitim informacijama dodelili različite tokene, mapirajući sve te
delove podataka u međusobnom odnosu. Kategorije u životnim pričama ljudi predstavljaju
različita ljudska iskustva.
Kako funkcioniše
Life2vec predstavlja ogroman broj faktora koji čine život osobe, a predviđanje se vrši na
osnovu podataka o milionima ljudi i mnogim drugim faktorima.
Algoritam takođe može predviđati osobine ljudi, jer je treniran da proceni odgovore ljudi na
testove ličnosti, ocenjujući njihove stavove prema određenim pitanjima.
Iako ovi rezultati dolaze iz Danske, Lehmann ističe da ova predviđanja možda neće važiti za
ljude koji žive na drugim mestima. Takođe, većina ljudi verovatno ne želi znati kada će umreti.
Ovaj model otvara diskusije o tome kako tehnologija utiče na naš život i naglašava potrebu za
demokratskim raspravama o njenom korišćenju u kreiranju politika i donošenju odluka.
