Pesquisadores desenvolveram uma tecnologia de ponta em inteligência artificial (IA) capaz de prever eventos na vida das pessoas, incluindo a hora da morte. Um estudo recente, publicado na revista Nature Computational Science, demonstrou a eficácia dessa tecnologia utilizando o modelo life2vec. Com ele, analisaram o estado de saúde e as relações empregatícias de 6 milhões de dinamarqueses.
O treinamento deste modelo permitiu a identificação de padrões que revelam traços de personalidade e estimam o tempo de vida restante com notável precisão. Esse avanço representa um marco significativo na capacidade preditiva da inteligência artificial.
Sune Lehmann, professora na Universidade Técnica da Dinamarca (DTU), e autora do artigo, acredita que o aspecto empolgante está na compreensão dos dados que permitem que o modelo forneça previsões tão precisas.
“Usamos o modelo para abordar a questão fundamental: até que ponto a AI pode prever eventos em seu futuro com base em condições e eventos em seu passado? Cientificamente, o que é empolgante para nós não é tanto a previsão em si, mas os aspectos dos dados que permitem que o modelo forneça respostas tão precisas”, diz Lehmann.
As previsões do life2vec abrangem questões como “morte em quatro anos”? Ao analisar as respostas do modelo, constatou-se que os resultados eram consistentes com as descobertas existentes nas ciências sociais.
O AI modelo coloca dados sobre vários elementos, como hora de nascimento, escolaridade, educação, salário, moradia e saúde, em um grande sistema de vetores, uma estrutura matemática que organiza os dados.
Sune Lehmann comenta sobre o uso revolucionário de modelos de transformadores em AI. Ele disse: “O que é empolgante é considerar a vida humana como uma longa sequência de eventos, semelhante à forma como uma frase em um idioma consiste em uma série de palavras. Normalmente, esse é o tipo de tarefa para a qual os modelos transformadores em IA são usados, mas em nossos experimentos nós os usamos para analisar o que chamamos de sequências de vida, ou seja, eventos que aconteceram na vida humana.”
Embora essas tecnologias avançadas sejam de fato impressionantes, elas trazem consigo questões éticas sobre a proteção de dados do modelo, a privacidade e o papel do viés encontrado nos dados.
Mais informações e percepções sobre esses desafios de AI previsões são necessárias para implementar esses modelos para avaliar o risco de um indivíduo desenvolver uma doença ou outros eventos de vida evitáveis.
Sune Lehmann acredita que são necessárias mais discussões para considerar para onde a tecnologia está nos levando e se essa é a direção que queremos.
“O modelo abre perspectivas positivas e negativas importantes para serem discutidas e abordadas politicamente. Tecnologias semelhantes para prever eventos da vida e o comportamento humano já são usadas hoje dentro de empresas de tecnologia que, por exemplo, rastreiam nosso comportamento nas redes sociais, traçam nosso perfil com precisão e usam esses perfis para prever nosso comportamento e nos influenciar. Essa discussão precisa fazer parte da conversa democrática.”
Especialistas preveem que a inclusão de diversos tipos de dados, como imagens, textos e informações de redes sociais, será o próximo passo. Essa evolução na análise de dados e previsões de inteligência artificial inaugura uma nova era na relação entre as ciências sociais e da saúde. Essa integração é crucial para desenvolver políticas e intervenções eficazes em saúde pública.
