Представьте себе, что вы можете рассказать ИИ подробности о вашей жизни — о вашей работе, ваших привычках в еде, о том случае, когда вы сломали руку в 4 года, — и заставить его предсказать наиболее вероятные риски для здоровья таких людей, как вы.
Это звучит как чистая научная фантастика, но новое исследование показывает, что эта технология не так уж и далека от реальности. Если подумать, это не так страшно, как кажется.
Ученые уже давно проводят параллели между тем, как мы живем, едим и спим, и тем, как это влияет на наш риск преждевременной смерти или развития определенных заболеваний . Благодаря ИИ существующие данные обрабатываются быстрее и полнее.
Команда из Северо-Восточного университета, Технического университета Дании и Копенгагенского университета в Дании обучила свою систему искусственного интеллекта на данных шести миллионов датчан, чтобы проверить осуществимость такого рода системы прогнозирования.
Модель ИИ объединила различные факторы, например проблемы со здоровьем. ( Savcisens et al., Nature Computational Science , 2023 )
Они обнаружили, что те же методы обучения, которые лежат в основе моделей большого языка (LLM), используемых в таких ботах, как ChatGPT, также могут быть применены к жизненным событиям.
Вместо изучения связей между словами и предложениями ИИ выясняет связи между всем, что происходит в нашей жизни.
«Всю историю человеческой жизни в каком-то смысле можно рассматривать как гигантское длинное предложение множества вещей, которые могут случиться с человеком», — говорит Суне Леманн, специалист по данным из Технического университета Дании.
«Эта модель предлагает гораздо более полное отражение мира, в котором живут люди, чем многие другие модели».
Новая модель, получившая название life2vec, использует «пространства встраивания» – где чему-то в реальном мире придается математическая форма, которую может прочитать компьютер – для выявления связей между факторами здоровья, уровнем образования, уровнями доходов и всем остальным, что влияет на уровень смертности.
При проверке на известных причинах смерти ИИ оказался лучше, чем нынешние методы, в предсказании того, как и когда кто-то умрет – хотя по-прежнему существует множество событий, таких как автомобильные аварии, которые у модели нет шансов предвидеть.
ИИ также смог предсказать определенные аспекты личности , например, экстраверсию.
Усовершенствованные инструменты искусственного интеллекта, подобные этому, демонстрируют большой потенциал для выявления закономерностей, которые слишком сложны для понимания людьми, что означает лучшее понимание взаимосвязи между тем, как мы живем, и тем, насколько мы здоровы и благополучны.
Несмотря на эти успехи, исследователи призывают к осторожности: данные пока применимы только к датчанам и, таким образом, содержат в себе социально-демографическую предвзятость.
Команда также хочет, чтобы проблемы, связанные с конфиденциальностью и личными данными, были решены до того, как они будут использованы в реальных условиях.
«Несмотря на то, что мы используем прогнозирование, чтобы оценить, насколько хороши эти модели, этот инструмент не следует использовать для прогнозирования реальных людей», — говорит ученый-компьютерщик Тина Элиасси-Рад из Северо-Восточного университета.
«Это модель прогнозирования, основанная на конкретном наборе данных о конкретной популяции».
Исследование опубликовано в журнале Nature Computational Science.
