У чените са разработили алгоритъм, който използва историята на живота на даден човек, за да предскаже как ще живее и кога ще умре.
Според ново проучване моделът, наречен "life2vec", е точен в 78% от случаите, което го поставя на едно ниво с други алгоритми, създадени за предсказване на подобни житейски резултати.
Но за разлика от другите модели, той работи като чатбот, като използва съществуващите детайли, за да предскаже какво ще последва.
Програмата е създадена от учени от Дания и САЩ, които обучават алгоритъм чрез огромен масив от данни, подавайки му най-различна информация за над шест милиона реални хора, включително доходи, професия, местоживеене, наранявания и история на бременността.
Крайният им резултат е модел, който може да обработва обикновен език и да генерира прогнози за вероятността човек да умре рано или за доходите му през целия живот.
Някои от факторите, които могат да доведат до по-ранна смърт, включват това, че човекът е мъж, има психична диагноза или упражнява квалифицирана професия. Сред нещата, свързани с по-дълъг живот, са по-високият доход или заемането на ръководна длъжност.
Разглеждайки всяка част от живота ви като думи в изречение, life2vec прогнозира накъде ще продължи историята въз основа на информацията.
Точно както потребителите на ChatGPT го молят да напише песен, стихотворение или есе, учените могат да зададат на life2vec прости въпроси като "Смърт до четири години?" за определен човек.
Моделът е обучен върху данни от 2008 до 2016 г.
Въз основа на данните за населението той правилно прогнозирал кой е починал до 2020 г. в повече от три четвърти от случаите.
Изследването е публикувано в Nature Computational Science.
За да се защити личната информация на хората, чиито данни са били използвани за обучението на системата, тя обаче не е достъпна за широката общественост - или за компаниите - да я използват, казва водещият изследовател Суне Леман пред DailyMail.com.
"Активно работим по начини за по-открито споделяне на някои от резултатите, но това изисква по-нататъшни изследвания, които да бъдат извършени по начин, който да гарантира неприкосновеността на личния живот на хората, участващи в проучването", казва Леман, професор по мрежи и сложни системи в Техническия университет на Дания.
Дори когато моделът най-накрая бъде достъпен за обществеността, датските закони за защита на личните данни ще направят незаконно използването на life2vec за вземане на решения за хората - като например писане на застрахователни полици или вземане на решения за наемане на работа.
По същия начин, по който ChatGPT и други големи езикови модели са обучени на базата на множество съществуващи писмени произведения, life2vec е обучен на базата на данни от живота на хората, записани като поредица от богати на данни изречения.
Те включват изречения като "През септември 2012 г. Франсиско получи двадесет хиляди датски крони като пазач в замъка в Елсинор" или "През третата си година в гимназията-интернат Хърмаяни следваше пет избираеми класа".
Леман и екипът му присвоили различни токени на всяка част от информацията и всички тези части от данни били картографирани във връзка една с друга.
Категориите в житейските истории на хората обхващат целия спектър от човешки преживявания: счупване на предмишницата е представено като S52; работата в магазин за тютюн е кодирана като IND4726, доходът е представен от 100 различни цифрови маркера; а "кръвоизлив по време на раждане" е O72.
Много от тези връзки са интуитивни, като например професията и доходите - някои професии носят повече пари.
Но това, което life2vec прави, е да картографира огромното съзвездие от фактори, които съставляват живота на индивида, позволявайки на някой да поиска от него да направи прогноза въз основа на милиони други хора и много други фактори.
Той може също така да прави прогнози за личността на хората.
За да направят това, Леман и екипът му обучават модела да предсказва отговорите на хората на въпроси в тест за личностни качества.
Тестът изисква от респондентите да оценят 10 елемента въз основа на това доколко са съгласни с тях, като например: "Първото нещо, което винаги правя на ново място, е да си намеря приятели" или "Рядко изразявам мнението си на групови срещи".
Важно е да се отбележи, казва Леман, че всички данни са от Дания, така че тези прогнози може да не важат за хората, живеещи на други места - освен факта, че повечето хора вероятно всъщност не искат да знаят кога ще умрат.
Моделът открива важни положителни и отрицателни перспективи за политическо обсъждане и справяне с тях - казва Леман пред Newswise.
"Подобни технологии за прогнозиране на житейски събития и човешко поведение вече се използват днес в технологичните компании, които например следят поведението ни в социалните мрежи, правят изключително точни профили и използват тези профили, за да прогнозират поведението ни и да ни влияят".
"Тази дискусия трябва да бъде част от демократичния разговор, за да помислим накъде ни водят технологиите и дали това е развитието, което искаме.
