Ученые разработали алгоритм, способный предсказывать траекторию жизни человека, включая преждевременную смерть, путем анализа различных данных из датабазы реестра Дании. Этот алгоритм, превосходящий другие прогностические модели, в том числе актуарные таблицы, используемые страховыми компаниями, вызывает одновременное любопытство и беспокойство.
Хотя известно, что факторы, такие как доход, могут коррелировать с продолжительностью жизни, этот алгоритм имеет потенциал обнаружить другие социальные факторы, влияющие на здоровье. Связывая разные точки данных, политики могут получить представление о том, как повысить шансы на более долгую, здоровую жизнь.
Однако идея «DeathGPT», как его называют некоторые, поднимает вопросы о сокращении сложности существования человека до предсказуемых наборов данных. Важные этапы жизни и личные переживания уникальны для каждого человека и могут не вписываться в алгоритм. Тем не менее, в эпоху больших данных и искусственного интеллекта существует растущее понимание того, что качественные опыты можно количественно описать.
Алгоритм, разработанный учеными из Копенгагенского университета и Норт-Истерн университета, устанавливает параллели между последовательностями языка и жизни. Используя синтетический язык, составленный из «словаря» событий жизни, они создали «предложения» для обучения алгоритма. Анализируя связи между этими событиями, алгоритм смог предсказывать траектории индивидуальной жизни.
Во время тестирования алгоритм точно предугадывал смертность с 79% успехом среди выборки людей в возрасте от 35 до 65 лет. Хотя алгоритм предоставляет вероятности смерти на определенный период, а не точные даты, он имеет потенциал для точной прогнозирования рисков.
Ученые подчеркивают, что инновация заключается не только в точности алгоритма, но и в его обобщаемости. В отличие от традиционных прогностических моделей, требующих предварительного определения важных переменных, этот алгоритм может самостоятельно определить влиятельные факторы. Он способен обнаруживать ранее неизвестные связи между казалось бы несвязанными поведенческими паттернами, открывая новые возможности для исследований в области здоровья.
Также возникают вопросы о конфиденциальности в эту эру повышенной предсказуемости. По мере того, как компании, такие как Google, накапливают огромные объемы персональных данных, возникает непрецедентная способность читать наши истории еще до того, как мы сами их проживем. Этические соображения должны сопровождать разработку и использование таких алгоритмов, чтобы гарантировать их ответственное применение.
В заключение, способность алгоритма предсказывать траектории жизни является одновременно захватывающей и тревожащей, но он предлагает возможности для прогресса в области общественного здравоохранения и оценки рисков. По мере развития предиктивной аналитики, важно найти баланс между силой данных и сложностями человеческого существования.
The source of the article is from the blog girabetim.com.br