丹麥的研究人員正在利用人工智能以及來自數百萬人的數據，以幫助預測個人生命的各個階段，一直到最后，希望提高人們對技術力量及其危險的認識。

life2vec的創造者們遠非任何病態的迷戀，他們希望探索所謂的深度學習程序可以揭示的模式和關系，以預測廣泛的健康或社會“生活事件”。

“這是一個非常通用的框架，用于預測人類生活。它可以預測任何你有訓練數據的東西，“丹麥技術大學（DTU）教授Sune Lehmann，最近發表在該雜志上的一項研究的作者之一自然計算科學，告訴法新社。

對于Lehmann來說，可能性是無窮無盡的。

“它可以預測健康結果。因此，它可以預測生育能力或肥胖癥，或者您可以預測誰會得到癌癥或者誰沒有得癌癥。但它也可以預測你是否會賺很多錢，“他說。

該算法使用與 ChatGPT 類似的過程，但它分析影響生活的變量，例如出生、教育、社會福利甚至工作時間表。

該團隊正試圖調整創新，使語言處理算法能夠“根據詳細的事件序列檢查人類生活的進化和可預測性”。

“從一個角度來看，生活只是一系列事件：人們出生，去看兒科醫生，開始上學，搬到新地方，結婚等等，”萊曼說。

然而，該計劃的披露迅速催生了一種新的“死亡計算器”的說法，一些欺詐性網站通過提供使用人工智能程序進行預期壽命預測的提議來欺騙人們——通常以提交個人數據為交換條件。

研究人員堅稱，該軟件是私有的，目前無法在互聯網上或更廣泛的研究界使用。

來自 600 萬的數據

life2vec模型的基礎是由丹麥統計局收集的大約600萬丹麥人的匿名數據。

通過分析事件的順序，可以預測生活結果，直到最后一口氣。

在預測死亡方面，該算法在78%的情況下是正確的;在預測一個人是否會搬到另一個城市或國家時，在73%的情況下是正確的。

“我們關注早期死亡率。因此，我們選擇了 35 到 65 歲之間的非常年輕的隊列。然后，我們試圖根據2008年至2016年的八年時間預測一個人是否在隨后的四年內死亡，“萊曼說。

“這個模型可以很好地做到這一點，比我們能找到的任何其他算法都要好，”他說。

根據研究人員的說法，專注于這個年齡段 - 死亡人數通常很少，而且相距甚遠 - 使他們能夠驗證算法的可靠性。

然而，該工具尚未準備好在研究環境之外使用。

“目前，這是一個研究項目，我們正在探索什么是可能的，什么是不可能的，”萊曼說。

他和他的同事們還想探索長期結果，以及社會關系對生活和健康的影響。

“公共對立”

對于研究人員來說，該項目為大型科技公司對人工智能算法的大量投資提供了科學的平衡。

“他們也可以建立這樣的模型，但他們不會公開。他們不是在談論他們，“萊曼說。

“他們只是在建造它們，希望現在能賣給你更多的廣告，或者賣更多的廣告，賣給你更多的產品。

他說，“重要的是要有一個公開和公開的對立面，以開始了解這樣的數據會發生什么”。

丹麥數據倫理專家Pernille Tranberg告訴法新社，這一點尤其正確，因為保險公司等企業已經在使用類似的算法。

“他們可能會把你分成幾組，然后說：'好吧，你得了慢性病，風險是這個和這個'，”特蘭伯格說。

“它可以用來歧視我們，這樣你就必須支付更高的保險費，或者你不能從銀行獲得貸款，或者你無法獲得公共醫療保健，因為你無論如何都會死，”她說。

在預測我們自己的滅亡時，一些開發人員已經嘗試將這種算法商業化。

“在網絡上，我們已經看到了預測時鐘，它顯示了我們將要達到的年齡，”特蘭伯格說。“他們中的一些人根本不可靠。

?法新社

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