Учените са разработили алгоритъм, който използва историята на живота на

Учените са създали логаритъм, който употребява историята на живота на даден човек, с цел да предскаже по какъв начин ще живее и по кое време ще почине.

Според ново изследване моделът, наименуван " life2vec ", е прецизен в 78% от случаите, което го слага на едно равнище с други логаритми, основани за предсказание на сходни житейски резултати.

Но за разлика от другите модели, той работи като чатбот, като употребява съществуващите елементи, с цел да предскаже какво ще последва.

Програмата е основана от учени от Дания и Съединени американски щати, които образоват логаритъм посредством голям масив от данни, подавайки му най-различна информация за над шест милиона действителни хора, в това число приходи, специалност, местоживеене, пострадвания и история на бременността.

Крайният им резултат е модел, който може да обработва елементарен език и да генерира прогнози за вероятността човек да почине рано или за приходите му през целия живот.

Някои от факторите, които могат да доведат до по-ранна гибел, включват това, че индивидът е мъж, има психологична диагноза или упражнява квалифицирана специалност. Сред нещата, свързани с по-дълъг живот, са по-високият приход или заемането на управителна служба. 

Разглеждайки всяка част от живота ви като думи в изречение, life2vec предвижда накъде ще продължи историята въз основа на информацията. 

Точно както потребителите на ChatGPT го молят да напише ария, стихотворение или есе, учените могат да зададат на life2vec елементарни въпроси като " Смърт до четири години? " за избран човек.

Моделът е подготвен върху данни от 2008 до 2016 година

Въз основа на данните за популацията той вярно планувал кой е умрял до 2020 година допълнително от три четвърти от случаите. 

Изследването е оповестено в Nature Computational Science. 

За да се отбрани персоналната информация на хората, чиито данни са били употребявани за образованието на системата, тя обаче не е налична за необятната общност - или за фирмите - да я употребяват, споделя водещият откривател Суне Леман пред DailyMail.com.

" Активно работим по способи за по-открито шерване на някои от резултатите, само че това изисква по-нататъшни проучвания, които да бъдат осъществени по метод, който да подсигурява неприкосновеността на персоналния живот на хората, участващи в изследването ", споделя Леман, професор по мрежи и комплицирани системи в Техническия университет на Дания.

Дори когато моделът най-сетне бъде наличен за обществеността, датските закони за отбрана на персоналните данни ще създадат нелегално потреблението на life2vec за взимане на решения за хората - като да вземем за пример писане на застрахователни полици или взимане на решения за наемане на работа.

По същия метод, по който ChatGPT и други огромни езикови модели са подготвени въз основата на голям брой съществуващи писмени творби, life2vec е подготвен въз основата на данни от живота на хората, записани като поредност от богати на данни фрази. 

Те включват фрази като " През септември 2012 година Франсиско получи двадесет хиляди датски крони като надзирател в замъка в Елсинор " или " През третата си година в гимназията-интернат Хърмаяни следваше пет избираеми класа ".

Леман и екипът му присвоили разнообразни токени на всяка част от информацията и всички тези елементи от данни били картографирани във връзка една с друга. 

Категориите в житейските истории на хората обгръщат целия набор от човешки прекарвания: строшаване на предмишницата е показано като S52; работата в магазин за тютюн е кодирана като IND4726, приходът е показан от 100 разнообразни цифрови маркера; а " кръвоизлив по време на раждане " е O72.

Много от тези връзки са интуитивни, като да вземем за пример специалността и приходите - някои специалности носят повече пари.

Но това, което life2vec прави, е да картографира голямото съзвездие от фактори, които съставляват живота на индивида, позволявайки на някой да изиска от него да направи прогноза въз основа на милиони други хора и доста други фактори.

Той може също по този начин да прави прогнози за личността на хората.

За да създадат това, Леман и екипът му образоват модела да предсказва отговорите на хората на въпроси в тест за личностни качества.

Тестът изисква от респондентите да оценят 10 детайла въз основа на това до каква степен са съгласни с тях, като да вземем за пример: " Първото нещо, което постоянно върша на ново място, е да си намеря другари " или " Рядко показвам мнението си на групови срещи ".

Важно е да се означи, споделя Леман, че всички данни са от Дания, тъй че тези прогнози може да не важат за хората, живеещи на други места - с изключение на обстоятелството, че множеството хора евентуално в действителност не желаят да знаят по кое време ще умрат. 

Моделът открива значими позитивни и негативни вероятности за политическо разискване и справяне с тях - споделя Леман пред Newswise.

" Подобни технологии за прогнозиране на житейски събития и човешко държание към този момент се употребяват през днешния ден в софтуерните компании, които да вземем за пример наблюдават държанието ни в обществените мрежи, вършат извънредно точни профили и употребяват тези профили, с цел да предвиждат държанието ни и да ни въздействат ".

" Тази полемика би трябвало да бъде част от демократичния диалог, с цел да помислим накъде ни водят технологиите и дали това е развиването, което желаеме.