誰かの人生全体を事前に計画できる可能性は、刺激的でもあり、恐ろしいものでもあります。デンマークのすべての人の個人データに基づいて訓練された新しい人工知能は、まさにそれを行うことができます。
今日のディープラーニングベース AI システムは予測マシンです。彼らは、膨大な量のデータを取り込み、それを使用して、これまで目に見えなかったデータについて情報に基づいた推測を行うために使用できる統計パターンを抽出することによって機能します。
驚くほど流暢な言語能力にもかかわらず、 AIチャットボット、それらはほぼ同じように動作します。彼らは膨大な量のテキスト データから学習し、テキスト文字列の次にどの単語が来るかを予測しようとします。
過去数年間に見られた機能の画期的な進歩を可能にしたのは、トランスフォーマーとして知られる新しいディープ ラーニング アーキテクチャであり、以前のアルゴリズムよりもはるかに多くのデータでトレーニングできるようになりました。インターネットのほぼ全体でモデルをトレーニングできる場合、その予測は非常に洗練されることがわかります。
今回、研究者らは、同様の手法を使用して、デンマーク政府が収集した健康、社会、経済情報の巨大なデータベース上でモデルをトレーニングできることを示しました。結果として得られた AI は、特定の時間枠内に死亡する可能性や性格特性など、人々の人生について非常に正確に予測できるようになりました。
この研究を主導したデンマーク工科大学のスーネ・レーマン氏は、「このモデルは、政治的に議論し、対処するための重要な肯定的および否定的な視点を開くものである」と述べた。 声明の中で述べている。 「ライフイベントや人間の行動を予測するための同様のテクノロジーは、現在テクノロジー企業内ですでに使用されており、たとえば、ソーシャルネットワーク上の私たちの行動を追跡し、非常に正確に私たちのプロフィールを作成し、これらのプロフィールを使用して私たちの行動を予測し、私たちに影響を与えることができます。」
研究者らが使用したデータセットは 2008 年から 2020 年までのもので、XNUMX 万人のデンマーク人全員が含まれています。収入、仕事、社会保障、医療提供者の訪問、病気の診断などに関する情報が掲載されています。
ただし、データをトランスフォーマーが理解できる形式に変換するには、ある程度の作業が必要でした。彼らは、データベース内のすべての情報を、各個人に関連するすべての出来事を時系列に整理して、彼らが「ライフ シーケンス」と呼ぶものに再構築しました。これにより、AI チャットボットが次の単語を予測するのとほぼ同じ方法で、次のイベントの予測を行うことが可能になります。
これらの人生のシーケンスを多数トレーニングすると、モデルは誰かの人生の異なる出来事を結びつけるパターンを見つけ出し、将来の予測に役立てることができます。研究者らは、25 年から 70 年の間に 2008 歳から 2016 歳までの人々の人生の流れに基づいてモデルをトレーニングし、それを使用して今後 XNUMX 年間の予測を立てました。
この期間に誰かが死亡する可能性を推測するよう依頼したところ、現在の最先端技術を 11% 上回りました。また、人々が性格テストでどのように得点したかを予測するためのモデルも入手したところ、その結果は、そのタスクのために特別に訓練されたモデルよりも優れた結果でした。
これら XNUMX つのタスクのパフォーマンスは印象的ですが、研究について説明した論文では、 ネイチャー計算科学、チームは、このモデルの本当に興味深い点は、潜在的に人々の生活についてのあらゆる種類の予測を行うために使用できるという事実であると指摘しています。これまで、AI は通常、人々の健康や社会的軌跡に関する特定の質問に答えるように訓練されてきました。
明らかに、この種の研究はプライバシーと人間の主体性についていくつかの厄介な疑問を引き起こします。しかし研究者らは、民間企業が自社のデータを使ってほぼ確実に同様のことを行っているため、この種の技術が何を可能にするのかを理解することは有益だと指摘している。
そして、AIの能力が急速に進歩していることを考えると、民間領域と公共領域の両方でAIを活用したどのような予測を許可するかについて、公の場で議論することが重要になるだろうとリーマン氏は言う。
「私にはそのような答えはありません」と彼は言った プレスリリースで述べています。 「しかし、今こそ対話を始める時期に来ています。なぜなら、私たちが知っているのは、人間の命についての詳細な予測がすでに行われているということですが、現時点では会話はなく、それが密室で行われているということです。」
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- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
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