Системот за вештачка интелигенција ја ползува способноста за препознавање на повторливи обрасци во огромните количини податоци, за потоа да ја предвиди еволуцијата на животот на една личност  – од зголемување на платата до можноста за прерана смрт. Подвизите на алгоритмот “јасновидец” беа опишани неодамна во научното списание Nature Computational Science.

Суне Леман Јоргенсен од Техничкиот универзитет во Данска, започнал од податоците содржани во богатата данска податочна база – данските национални регистри, каде се вклучени информации за работата и здравјето на околу 6 милиони граѓани, и овие податоци ги претворил во низи од текст, кој потоа ги внел во Life2vec, голем јазичен модел (вештачка интелигенција од истата категорија како и ултрапознатиот ChatGPT. Повеќе за овој јазичен модел на следниве линкови тука).

Овие системи се способни во големи количини текст да ги идентификуваат повторливите обрасци во низата зборови и реченици, за потоа да искористат за создавање на соодветни текстови што се надоврзуваат и ја прошируваат понатаму приказната, во склад со добиените податоци. Поттикнати од ова научниците се запрашале дали оваа способност би можела да се искористи за следење на можната траекторија до исход во други сементи, за предвудување на значајни настани во нашите животи.

Првиот чекор кон овој експеримент било преведување на деталите од типот висина на платата, податоци за работното место или медицинските дијагнози, во концизни текстуални низи, како на пример: „Во август 2010 година, Агнес заработи 30 000 дански круни како акушерка во болница во Копенхаген“.

Моделот бил обучен за животот на секој поединец кој влегол во податочната база во периодот од 2008 до 2016 година, а информациите биле искористени за да се побара од алгоритмот да „предвиди“ колку од луѓето – испитаниците, ќе умрат до 2020 година,  година која била во „иднината“ со оглед на тоа што периодот за кој податоците со кои се хранела вештачката интелигенција биле сместени пред оваа година.

Предвидувањата на вештачката интелигенција се покажале точни во 78% од случаите. Системот бил во можност да идентификува различни фактори кои фаворизираат поголем ризик од прерана смрт, како на пример, ниската плата, дијагнозата за ментална болест, полот на испитаникот, дури и тоа дали "недостасувале” некои помалку предвидливи причини за рана смрт од типот на срцев удар или несреќен случај.

Алгоритмот, исто така, правилно ги предвидел другите аспекти од животот на луѓето, како што е манифестацијата на одредени карактерни црти, што лесно се поврзуваат со различни типови на работни места.

Моделот би можел да се искористи за добро, на пример, да се “предвиди” идниот ризик од развој на одредени болести и да се дејствува соодветно, но исто така претставува и голем ризик во поглед на нарушување на приватноста, безбедноста и правата на граѓаните. „Јасно е дека [овој модел] не треба да се користи од осигурителна компанија, бидејќи основната идеја на осигурувањето е дека со споделување на неизвесноста за тоа кој ќе биде несреќниот поединец погоден од несреќа, смрт или губење на куфер, останатите го делат овој товар“, коментира Јоргенсен.