Nueva inteligencia artificial es capaz de predecir cuándo vas a morir.

¿Qué harías de tu vida si una inteligencia artificial te dijera la fecha aproximada de tu muerte?

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La pregunta parece el argumento de un episodio de la serie futurista Black Mirror o un reboot del famoso animé Death Note donde el Shinigami toma forma tecnológica. Sin embargo, este escenario distópico está más cerca de la realidad de lo que creemos.

Y es que un proyecto liderado por investigadores de la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU) ha mostrado que al emplear grandes cantidades de datos sobre la vida de la gente y entrenar modelos que procesan el lenguaje —llamados «transformadores» (como ChatGPT)—, pueden organizar sistemáticamente los datos y predecir qué sucederá en la vida de una persona e incluso estimar el momento de su muerte.

Mas específicamente, los autores del estudio analizaron datos de salud y la relación con el mercado laboral de 6 millones de daneses en una red neuronal avanzada llamada life2vec.

«Utilizamos el modelo para abordar la pregunta fundamental: ¿hasta qué punto podemos predecir eventos en tu futuro basados en condiciones y eventos en tu pasado? Científicamente, lo emocionante para nosotros no es tanto la predicción en sí, sino los aspectos de los datos que permiten al modelo proporcionar respuestas tan precisas», comentó Sune Lehmann, profesor en la DTU y autor principal de un artículo publicado en Nature Computational Science.

Vaticinando la muerte.

Las predicciones de Life2vec responden a preguntas generales como: «¿muerte en un plazo de cuatro años?». Cuando los investigadores analizan las respuestas del modelo, los resultados concuerdan con hallazgos existentes en las ciencias sociales. Por ejemplo, siendo todo igual, las personas en una posición de liderazgo o con altos ingresos tienen más probabilidades de sobrevivir; mientras que ser hombre, tener habilidades especializadas o un trastorno relacionado con la salud mental, se asocia con un mayor riesgo de morir.

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Los datos del registro sobre la residencia, educación, ingresos, salud y condiciones laborales de las personas pueden ser analizados por inteligencia artificial y utilizados para predecir eventos de la vida con alta precisión.​

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

«Lo emocionante es considerar la vida humana como una larga secuencia de eventos, similar a cómo una oración en un idioma consiste en una serie de palabras. Normalmente, este es el tipo de tarea para el cual se utilizan los modelos transformadores en la inteligencia artificial, pero en nuestros experimentos los usamos para analizar lo que llamamos secuencias de vida, es decir, eventos que han ocurrido en la vida humana», explicó Lehmann.

Cuestiones éticas

Los investigadores señalan que existen cuestiones éticas en torno al modelo life2vec, como la protección de datos sensibles, la privacidad y el papel de los sesgos en los datos. Estos desafíos deben comprenderse más profundamente antes de que el modelo pueda ser utilizado, por ejemplo, para evaluar el riesgo individual de contraer una enfermedad u otros eventos de vida prevenibles.

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Representación de secuencias de vida condicionadas en predicciones de mortalidad. Crédito: S. Lehmann et al., Nature Computational Science, 2023. ​

«El modelo abre perspectivas importantes, tanto positivas como negativas, para discutir y abordar desde el punto de vista político. Tecnologías similares para predecir eventos de vida y comportamiento humano ya se utilizan hoy en día dentro de empresas tecnológicas que, por ejemplo, rastrean nuestro comportamiento en redes sociales, nos perfilan con extrema precisión y utilizan estos perfiles para predecir nuestro comportamiento e influenciarnos. Esta discusión debe ser parte de la conversación democrática para que consideremos hacia dónde nos lleva la tecnología y si este es un desarrollo que queremos», afirmó Lehmann.

El siguiente paso, de acuerdo a los autores, sería incorporar otros tipos de información, como texto e imágenes o información sobre nuestras conexiones sociales. Este uso de datos abre una nueva interacción entre las ciencias sociales y de la salud.

Fuente: https://www.dtu.dk/english/newsarch...elligence-can-predict-events-in-peoples-lives