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La Inteligencia Artificial ha surgido como una herramienta de gran desarrollo y beneficio para numerosos campos de nuestra sociedad. También como un ámbito que será necesario regular y que amenaza con sustituir algunos empleos existentes en la actualidad. Sin embargo, nunca hasta ahora se habría podido sospechar que los futurólogos y videntes pudieran tener competencia. De esta manera, un nuevo proyecto de investigación ha desvelado que la inteligencia artificial desarrollada para modelar el lenguaje escrito también se puede utilizar para predecir acontecimientos en la vida de las personas.
En concreto, un trabajo desarrollado por DTU, la Universidad de Copenhague, la UIT y la Universidad Northeastern de EE. UU. Ha demostrado que si se utilizan grandes cantidades de datos sobre la vida de las personas y se entrenan los llamados «modelos transformadores», que (como ChatGPT) se utilizan para procesar el lenguaje, pueden organizar sistemáticamente los datos y predecir lo que sucederá en la vida de una persona e incluso estimar el momento concreto de su muerte. Así, lo han publicado en un nuevo artículo científico, ‘Uso de secuencias de acontecimientos vitales para predecir vidas humanas‘, en la revista Nature.
En una fase inicial, los expertos en ciencias computacionales analizaron datos de salud y vinculación al mercado laboral de 6 millones de daneses en un modelo denominado life2vec. Tras aprender los patrones de los datos, observaron que supera a otras redes neuronales avanzadas y predecía resultados como la personalidad y el momento de la muerte con alta precisión, en concreto en un 78% de los casos. «Utilizamos el modelo para abordar la pregunta fundamental: ¿hasta qué punto podemos predecir eventos en su futuro en función de las condiciones y eventos de su pasado?, aclaró la profesora de DTU y primera autora del artículo, Sune Lehmann.
De esta manera, las predicciones de Life2vec se centran en respuestas a preguntas generales como: ¿moriré dentro de cuatro años? «Científicamente, lo que nos resulta interesante no es tanto la predicción en sí, sino los aspectos de los datos que permiten al modelo proporcionar respuestas tan precisas», aclara. Cuando los investigadores analizan las respuestas del modelo, los resultados son coincidentes con los hallazgos existentes en las ciencias sociales. A modo de ejemplo, en igualdad de condiciones, las personas con mayores rentas y mejor posición social tienen más probabilidades de sobrevivir respecto a la situación inversa
En base a parámetros como esos, Life2vec codifica los datos en un gran sistema de vectores, una estructura matemática que organiza los diferentes datos. El modelo decide dónde colocar los datos sobre el momento de nacimiento, escolaridad, educación, salario, vivienda y salud. «Lo interesante es considerar la vida humana como una larga secuencia de acontecimientos. Este es normalmente el tipo de tarea para la que se utilizan los modelos de transformadores en IA, pero en nuestros experimentos los utilizamos para analizar lo que llamamos secuencias de vida, es decir, eventos que han sucedido en la vida humana», explicó Lehmann.
ASPECTO ÉTICO
Los investigadores responsables del artículo apuntan que el modelo life2vec se encuentra envuelto en una serie de condicionantes éticos, como la protección de datos confidenciales, la privacidad y el propio sesgo en los datos. En base a ello, admiten que estos desafíos deben “entenderse más profundamente” antes de que el modelo pueda emplearse de manera operativa en situaciones como evaluar el riesgo de un individuo de contraer una enfermedad u otros acontecimientos vitales prevenibles. De este modo, la línea abierta por los autores del artículo marca un primer paso en una senda de trabajo en la que hay que seguir profundizando.
«El modelo abre importantes perspectivas positivas y negativas para discutir y abordar políticamente. Hoy en día ya se utilizan tecnologías similares para predecir acontecimientos de la vida y el comportamiento humano dentro de las empresas tecnológicas que, por ejemplo, rastrean nuestro comportamiento en las redes sociales, nos perfilan con extrema precisión y utilizan estos perfiles para predecir nuestro comportamiento e influir en nosotros.
Tal y como aclaran los propios investigadores, el siguiente paso sería incorporar otro tipo de información, como texto e imágenes o información sobre nuestras conexiones sociales. Este uso de datos abre una interacción completamente nueva entre las ciencias sociales y de la salud. «Esta discusión debe ser parte de la conversación democrática para que consideremos hacia dónde nos lleva la tecnología y si este es el desarrollo que queremos», ha concluido al respecto Sune Lehmann.
Fuente: Consalud
