Artificial intelligence can predict events in people's lives
Una representación esquemática de datos a nivel individual para el modelo life2vec.(A) Organizamos datos socioeconómicos y de salud de los registros nacionales daneses desde el 1 de enero de 2008 hasta el 31 de diciembre de 2015 en una única secuencia de vida ordenada cronológicamente.Cada entrada de la base de datos se convierte en un evento en la secuencia, donde un evento tiene datos posicionales y contextuales asociados.Los datos contextuales incluyen variables asociadas con la entrada (por ejemplo, industria, ciudad, ingresos, tipo de trabajo).Los datos posicionales incluyen la edad de la persona (expresada en años completos) y la posición absoluta (número de días desde el 1 de enero de 2008).Luego, la secuencia de vida sin procesar se pasa al modelo descrito en el panel (B).El modelo consta de varios codificadores apilados.El primer codificador combina información contextual y posicional para producir una representación contextual de cada evento de la vida.Los siguientes codificadores generan representaciones contextuales profundas de cada evento de la vida (considerando el contenido general de la secuencia de la vida).La capa codificadora final fusiona las representaciones de eventos de la vida para producir la representación de una secuencia de vida.El decodificador utiliza este último para hacer predicciones.Crédito: G. Savcisens et al.

La inteligencia artificial desarrollada para modelar el lenguaje escrito se puede utilizar para predecir acontecimientos en la vida de las personas.Un proyecto de investigación de DTU, la Universidad de Copenhague, la UIT y la Universidad Northeastern de EE. UU. muestra que si se utilizan grandes cantidades de datos sobre la vida de las personas y se entrenan los llamados "modelos transformadores", que (como ChatGPT) se utilizan para procesar el lenguaje, pueden organizar sistemáticamente los datos y predecir lo que sucederá en la vida de una persona e incluso estimar el momento de su muerte.

En un nuevo artículo, "Uso de secuencias de acontecimientos vitales para predecir vidas humanas",publicadoenCiencia Computacional de la Naturaleza, los investigadores han analizadoy apego a lapara 6 millones de daneses en un modelo denominado life2vec.

Después de que el modelo ha sido entrenado en una fase inicial, es decir, aprendido los patrones en los datos, se ha demostrado que supera a otros modelos avanzados.y predecir resultados como la personalidad y el momento de la muerte con gran precisión.

"Usamos el modelo para abordar la pregunta fundamental: ¿hasta qué punto podemos predecir eventos en su futuro basándose en condiciones y eventos en su pasado? Científicamente, lo que es emocionante para nosotros no es tanto la predicción en sí, sino los aspectos de los datos.que permiten que el modelo proporcione respuestas tan precisas", afirma Sune Lehmann, profesora de la DTU y primera autora del artículo.

Predicciones de la hora de la muerte.

Las predicciones de Life2vec son respuestas a preguntas generales como: '¿muerte dentro de cuatro años'?Cuando los investigadores analizan las respuestas del modelo, los resultados son consistentes con los hallazgos existentes en las ciencias sociales;por ejemplo, en igualdad de condiciones, las personas en una posición de liderazgo o con altos ingresos tienen más probabilidades de sobrevivir, mientras que ser hombre, estar capacitado o tener un diagnóstico mental se asocia con un mayor riesgo de morir.

Life2vec codifica los datos en un gran sistema de vectores, una estructura matemática que organiza los diferentes datos.El modelo decide dónde colocar los datos sobre el momento del nacimiento, la escolaridad, la educación, el salario, la vivienda y la salud.

"Lo interesante es considerar la vida humana como una larga secuencia de acontecimientos, similar a cómo una frase en un idioma consta de una serie de palabras. Este es normalmente el tipo de tarea para la que se utilizan modelos transformadores en IA, pero en nuestros experimentos"Con ellos analizamos lo que llamamos secuencias de vida, es decir, acontecimientos que han ocurrido en la vida humana", afirma Sune Lehmann.

Planteando cuestiones éticas

Los investigadores detrás del artículo señalan que el modelo life2vec está rodeado de cuestiones éticas, como la protección de datos confidenciales, la privacidad y el papel del sesgo en los datos.Estos desafíos deben entenderse más profundamente antes de que el modelo pueda usarse, por ejemplo, para evaluar el riesgo de un individuo de contraer una enfermedad u otros acontecimientos vitales prevenibles.

"El modelo abre importantes perspectivas positivas y negativas para discutir y abordar políticamente. Tecnologías similares para predecir eventos de la vida yYa se utilizan hoy en día dentro de las empresas de tecnología que, por ejemplo, rastrean nuestro comportamiento en las redes sociales, nos perfilan con extrema precisión y utilizan estos perfiles para predecir nuestro comportamiento e influir en nosotros.Este debate debe formar parte de la conversación democrática, para que podamos considerar hacia dónde nos lleva la tecnología y si es un desarrollo que queremos", afirma Sune Lehmann.

Según los investigadores, el siguiente paso sería incorporar otro tipo de información, como texto e imágenes o información sobre nuestras conexiones sociales.Este uso de datos abre una interacción completamente nueva entre las ciencias sociales y de la salud.

Más información:Sune Lehmann, Uso de secuencias de acontecimientos de la vida para predecir vidas humanas,Ciencia Computacional de la Naturaleza(2023).DOI: 10.1038/s43588-023-00573-5.www.nature.com/articles/s43588-023-00573-5Citación

:La inteligencia artificial puede predecir eventos en la vida de las personas, según muestran investigadores (2023, 18 de diciembre)recuperado el 18 de diciembre de 2023de https://techxplore.com/news/2023-12-artificial-intelligence-events-people.html

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