Deze AI is getraind in de levensgebeurtenissen van elke persoon in Denemarken. Het kan nu hun toekomst voorspellen.

Deze AI is getraind in de levensgebeurtenissen van elke persoon in Denemarken. Het kan nu hun toekomst voorspellen.

Tijdstempel: 22 december 2023 10:00 uur
Deze AI is getraind in de levensgebeurtenissen van elke persoon in Denemarken. Het kan nu hun toekomst voorspellen. PlatoBlockchain-gegevensintelligentie. Verticaal zoeken. Ai.

De mogelijkheid om iemands hele leven vooraf in kaart te brengen is spannend en eng. Een nieuwe kunstmatige intelligentie die is getraind op de persoonlijke gegevens van elke persoon in Denemarken kan precies dat doen.

Het hedendaagse diepgaande leren is gebaseerd AI systemen zijn voorspellingsmachines. Ze werken door enorme hoeveelheden gegevens op te nemen en deze te gebruiken om statistische patronen te ontdekken die kunnen worden gebruikt om weloverwogen gissingen te maken over voorheen ongeziene gegevens.

Ondanks de griezelig vloeiende taalvaardigheid van AI-chatbots, ze werken op vrijwel dezelfde manier. Ze leren van enorme hoeveelheden tekstgegevens en proberen vervolgens te voorspellen welk woord als volgende in een reeks tekst komt.

Wat de doorbraak in mogelijkheden mogelijk maakte die we de afgelopen jaren hebben gezien, was een nieuwe deep learning-architectuur, bekend als een transformator, die op veel meer gegevens kan trainen dan eerdere algoritmen. Het blijkt dat wanneer je modellen op vrijwel het hele internet kunt trainen, hun voorspellingen zeer verfijnd worden.

Nu hebben onderzoekers aangetoond dat ze dezelfde soort technieken kunnen gebruiken om een ​​model te trainen op basis van een enorme database met gezondheids-, sociale en economische informatie verzameld door de Deense overheid. De resulterende AI was in staat zeer nauwkeurige voorspellingen te doen over het leven van mensen, inclusief hoe waarschijnlijk het is dat ze binnen een bepaald tijdsbestek zullen sterven en hun persoonlijkheidskenmerken.

“Het model opent belangrijke positieve en negatieve perspectieven om politiek te bespreken en aan te pakken”, zegt Sune Lehmann van de Technische Universiteit van Denemarken, die het onderzoek leidde. zei in een verklaring. “Vergelijkbare technologieën voor het voorspellen van levensgebeurtenissen en menselijk gedrag worden tegenwoordig al gebruikt binnen technologiebedrijven die bijvoorbeeld ons gedrag op sociale netwerken volgen, ons uiterst nauwkeurig profileren en deze profielen gebruiken om ons gedrag te voorspellen en ons te beïnvloeden.”

De dataset die de onderzoekers gebruikten beslaat de periode van 2008 tot 2020 en omvat alle zes miljoen Denen. Het bevat onder meer informatie over hun inkomen, baan, sociale uitkeringen, bezoeken aan zorgverleners en ziektediagnoses.

Het kostte echter wat werk om de gegevens in een formaat te krijgen dat een transformator kan begrijpen. Ze herstructureerden alle informatie in de database in wat zij ‘levenssequenties’ noemen, waarbij alle gebeurtenissen die verband hielden met elk individu in chronologische volgorde werden georganiseerd. Dit maakt het mogelijk om voorspellingen voor de volgende gebeurtenis te doen op vrijwel dezelfde manier waarop een AI-chatbot de voorspelling voor het volgende woord doet.

Wanneer het model wordt getraind op grote aantallen van deze levenssequenties, kan het patronen gaan ontdekken die uiteenlopende gebeurtenissen in iemands leven met elkaar verbinden en het model helpen voorspellingen te doen over de toekomst. De onderzoekers trainden hun model tussen 25 en 70 op de levensloop van mensen van 2008 tot 2016 jaar en gebruikten het vervolgens om voorspellingen te doen over de komende vier jaar.

Toen ze vroegen hoe groot de kans was dat iemand in die periode zou overlijden, presteerde het systeem 11 procent beter dan de huidige stand van zaken. Ze kregen ook het model om voorspellingen te doen over hoe mensen scoorden op een persoonlijkheidstest, en de resultaten presteerden beter dan modellen die specifiek voor die taak waren getraind.

Hoewel de prestaties op deze twee taken indrukwekkend zijn, blijkt uit een artikel waarin het onderzoek wordt beschreven Natuur Computational Sciencewijst het team erop dat wat echt spannend is aan het model, het feit is dat het potentieel kan worden gebruikt om allerlei voorspellingen te doen over de levens van mensen. Voorheen werd AI normaal gesproken getraind om specifieke vragen over de gezondheid van mensen of sociale trajecten te beantwoorden.

Het is duidelijk dat dit soort onderzoek enkele netelige vragen oproept over privacy en menselijke keuzevrijheid. Maar de onderzoekers wijzen erop dat particuliere bedrijven vrijwel zeker soortgelijke dingen doen met hun eigen gegevens, dus het is nuttig om te begrijpen wat dit soort technieken mogelijk maken.

En gezien de snel voortschrijdende mogelijkheden van AI zal het belangrijk zijn om publieke debatten te voeren over wat voor soort AI-aangedreven voorspellingen we toestaan ​​in zowel de private als de publieke sfeer, zegt Lehmann.

‘Ik heb die antwoorden niet’, zegt hij zei in een persbericht. “Maar het is de hoogste tijd dat we het gesprek beginnen, want wat we weten is dat gedetailleerde voorspellingen over mensenlevens al plaatsvinden en dat er op dit moment geen gesprek plaatsvindt en dat het achter gesloten deuren gebeurt.”

Krediet van het beeld: Nat / Unsplash

Tijdstempel:

Meer van Hub voor singulariteit