Intelig√™ncia Artificial Pode Prever Seu Fim de Vida? Estudo Revela Possibilidades e Limita√ß√Ķes

A era do aprendizado de m√°quina trouxe consigo uma gama de modelos capazes de prever o futuro com certo grau de precis√£o.

Publicado 18/01/2024 às 17:26 por Alex Torres

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A busca pela compreens√£o da trajet√≥ria de vida humana ganhou um novo aliado com um modelo de aprendizado de m√°quina chamado life2vec. Este modelo, que tem chamado a aten√ß√£o por sua abordagem inovadora, foi desenvolvido para fazer previs√Ķes generalizadas sobre a vida das pessoas, desde a mortalidade at√© mudan√ßas internacionais e tra√ßos de personalidade. A arquitetura deste sistema √© inspirada nos mesmos princ√≠pios dos populares chatbots de IA, como o ChatGPT da OpenAI e o Bard do Google.

Matthew Salganik, professor de sociologia da Princeton University e pesquisador em ciência social computacional, destaca a originalidade da abordagem utilizada pela equipe de desenvolvimento do life2vec. A metodologia empregada se distancia das técnicas convencionais, o que pode abrir novas frentes na previsão e análise dos rumos da vida humana.

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Como Funciona o life2vec?

Para entender como esse modelo consegue fazer suas previs√Ķes, precisamos nos aprofundar um pouco em sua mec√Ęnica. O life2vec utiliza uma arquitetura semelhante ao BERT, um modelo de linguagem introduzido pelo Google em 2018. Esse sistema transforma informa√ß√Ķes em vetores matem√°ticos, operando como um processo de autocompletar turbinado que preenche as lacunas com base em padr√Ķes aprendidos.

Sune Lehmann, professor de redes e ci√™ncia da complexidade na Technical University of Denmark e autor do estudo, explica que eles processaram dados individuais em cronogramas √ļnicos, representando eventos como altera√ß√Ķes salariais e hospitaliza√ß√Ķes por ‚Äútokens‚ÄĚ digitais que o computador pode reconhecer. O vasto conjunto de dados e a maleabilidade arquitet√īnica do modelo sugerem que o life2vec tem o potencial de ser ajustado para prever aspectos ainda inexplorados da vida humana.

Potencial e Preocupa√ß√Ķes do life2vec

Os resultados do estudo indicam que o life2vec pode ser mais de 78% preciso ao prever a mortalidade em um período de quatro anos e cerca de 73% correto ao prever se as pessoas se mudariam da Dinamarca. Além disso, o modelo mostrou sinais promissores de poder conectar traços de personalidade a eventos de vida. Contudo, é importante entender que essas medidas de precisão são mais uma prova de conceito do que uma garantia de que o modelo pode prever corretamente eventos individuais como o fim da vida.

Profissionais m√©dicos j√° demonstraram interesse em vers√Ķes do life2vec voltadas para a sa√ļde, buscando entender melhor os fatores de risco populacionais para doen√ßas raras, por exemplo. A ferramenta poderia revelar conex√Ķes desconhecidas entre vari√°veis mundiais e os desfechos da vida humana, levantando quest√Ķes sobre o impacto das rela√ß√Ķes pessoais na qualidade de vida.

No entanto, √© preciso considerar as limita√ß√Ķes √©ticas e pr√°ticas da ferramenta. O modelo √© especificamente baseado em dados da Dinamarca, e h√° lacunas na informa√ß√£o que n√£o captura tudo que √© relevante para o risco de mortalidade ou trajet√≥ria de vida de uma pessoa. Al√©m disso, h√° preocupa√ß√Ķes com a precis√£o das previs√Ķes e o risco de vi√©s algor√≠tmico.

Os Cuidados Necess√°rios

Embora a iniciativa seja inovadora, Michael Ludkovski, professor de estat√≠stica e probabilidade aplicada da University of California, Santa Barbara, expressa dificuldade em interpretar o que os resultados realmente significam, apontando uma linguagem diferente da utilizada por atu√°rios, que consideram escores de risco em vez de previs√Ķes bin√°rias. Christina Silcox, diretora de pesquisa para sa√ļde digital no Duke-Margolis Center for Health Policy, tamb√©m recomenda cautela ao interpretar as previs√Ķes individuais de mortalidade do life2vec.

Lehmann e seus colegas est√£o cientes das implica√ß√Ķes desse territ√≥rio complexo. De acordo com o estudo, qualquer acesso ao life2vec ter√° que garantir que os dados n√£o sejam vazados ou usados para fins n√£o cient√≠ficos, respeitando as prote√ß√Ķes de privacidade e leis antidiscrimina√ß√£o da Dinamarca. Al√©m disso, ferramentas de aprendizado de m√°quina invasivas e poderosas j√° existem e s√£o utilizadas em diversos contextos nos EUA, incluindo a tomada de decis√Ķes judiciais e o policiamento preditivo, onde se repetem problemas de vi√©s e imprecis√£o.

Em Direção a um Futuro Consciente

Ao criar essa ferramenta de previs√£o acess√≠vel a pesquisadores acad√™micos, Lehmann expressa a esperan√ßa de promover transpar√™ncia e entendimento na era da predi√ß√£o que j√° est√° em andamento. Ele v√™ isso como uma oportunidade para iniciar discuss√Ķes sobre como usar essa tecnologia de maneira respons√°vel, ponderando o que √© poss√≠vel, o que √© correto e o que deve ser deixado de lado, movendo-nos na dire√ß√£o de uma utopia e afastando-nos de uma distopia.

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