L'intelligence artificielle peut prédire les événements de la vie des gens, selon des chercheurs
Une représentation schématique des données au niveau individuel pour le modèle life2vec. (A) Nous organisons les données socio-économiques et sanitaires des registres nationaux danois du 1er janvier 2008 au 31 décembre 2015 en une seule séquence de vie classée chronologiquement. Chaque entrée de base de données devient un événement dans la séquence, où un événement est associé à des données de position et contextuelles. Les données contextuelles incluent des variables associées à l'entrée (par exemple, secteur d'activité, ville, revenu, type d'emploi). Les données de position incluent l'âge de la personne (exprimé en années complètes) et la position absolue (nombre de jours depuis le 1er janvier 2008). La séquence de vie brute est ensuite transmise au modèle décrit dans le panneau (B). Le modèle se compose de plusieurs encodeurs empilés. Le premier encodeur combine des informations contextuelles et positionnelles pour produire une représentation contextuelle de chaque événement de la vie. Les encodeurs suivants génèrent des représentations contextuelles approfondies de chaque événement de la vie (en tenant compte du contenu global de la séquence de vie). La couche d'encodeur finale fusionne les représentations des événements de la vie pour produire la représentation d'une séquence de vie. Le décodeur utilise cette dernière pour faire des prédictions. Crédit : G. Savcisens et al.
L'intelligence artificielle développée pour modéliser le langage écrit peut être utilisée pour prédire des événements dans la vie des gens. Un projet de recherche du DTU, de l'Université de Copenhague, de l'UIT et de la Northeastern University aux États-Unis montre que si vous utilisez de grandes quantités de données sur la vie des gens et formez des « modèles de transformateurs », qui (comme ChatGPT) sont utilisés pour traiter le langage , ils peuvent organiser systématiquement les données et prédire ce qui se passera dans la vie d'une personne et même estimer l'heure du décès.
Dans un nouvel article, « Utiliser des séquences d'événements de la vie pour prédire des vies humaines », publié dans Science informatique de la naturedes chercheurs ont analysé les données de santé et l'attachement au marché du travail de 6 millions de Danois dans un modèle baptisé life2vec.
Une fois que le modèle a été entraîné dans une phase initiale, c'est-à-dire après avoir appris les modèles des données, il a été démontré qu'il surpasse les autres réseaux neuronaux avancés et prédit des résultats tels que la personnalité et l'heure du décès avec une grande précision.
“Nous avons utilisé le modèle pour répondre à la question fondamentale : dans quelle mesure pouvons-nous prédire des événements dans votre avenir en fonction des conditions et des événements de votre passé ? Scientifiquement, ce qui nous passionne n'est pas tant la prédiction elle-même, mais les aspects des données. qui permettent au modèle de fournir des réponses aussi précises”, déclare Sune Lehmann, professeur au DTU et premier auteur de l'article.
Prédictions de l'heure du décès
Les prédictions de Life2vec sont des réponses à des questions générales telles que : « la mort dans les quatre ans » ? Lorsque les chercheurs analysent les réponses du modèle, les résultats sont cohérents avec les découvertes existantes dans les sciences sociales ; par exemple, toutes choses étant égales par ailleurs, les individus occupant un poste de direction ou ayant un revenu élevé ont plus de chances de survivre, tandis qu'être un homme, compétent ou avoir un diagnostic mental est associé à un risque plus élevé de mourir.
Life2vec encode les données dans un vaste système de vecteurs, une structure mathématique qui organise les différentes données. Le modèle décide où placer les données sur l’heure de naissance, la scolarité, l’éducation, le salaire, le logement et la santé.
“Ce qui est passionnant, c'est de considérer la vie humaine comme une longue séquence d'événements, de la même manière qu'une phrase dans une langue est constituée d'une série de mots. C'est généralement le type de tâche pour laquelle les modèles de transformateurs en IA sont utilisés, mais dans nos expériences , nous les utilisons pour analyser ce que nous appelons des séquences de vie, c'est-à-dire des événements qui se sont produits dans la vie humaine”, explique Sune Lehmann.
Soulever des questions éthiques
Les chercheurs à l'origine de l'article soulignent que des questions éthiques entourent le modèle life2vec, telles que la protection des données sensibles, la confidentialité et le rôle des biais dans les données. Ces défis doivent être compris plus en profondeur avant que le modèle puisse être utilisé, par exemple, pour évaluer le risque d'un individu de contracter une maladie ou d'autres événements de vie évitables.
“Le modèle ouvre d'importantes perspectives positives et négatives à discuter et à aborder politiquement. Des technologies similaires pour prédire les événements de la vie et le comportement humain sont déjà utilisées aujourd'hui au sein des entreprises technologiques qui, par exemple, suivent notre comportement sur les réseaux sociaux, nous établissent un profil extrêmement précis et “Nous utilisons ces profils pour prédire notre comportement et nous influencer. Cette discussion doit faire partie du dialogue démocratique afin que nous puissions réfléchir à la direction que prend la technologie et à la question de savoir si c'est une évolution que nous souhaitons”, déclare Sune Lehmann.
Selon les chercheurs, la prochaine étape serait d’incorporer d’autres types d’informations, comme du texte et des images ou des informations sur nos liens sociaux. Cette utilisation des données ouvre une toute nouvelle interaction entre les sciences sociales et de la santé.
Plus d'information:
Sune Lehmann, Utiliser des séquences d'événements de la vie pour prédire des vies humaines, Science informatique de la nature (2023). DOI : 10.1038/s43588-023-00573-5. www.nature.com/articles/s43588-023-00573-5
Fourni par l'Université technique du Danemark
Citation: L'intelligence artificielle peut prédire les événements de la vie des gens, montrent des chercheurs (18 décembre 2023) récupéré le 18 décembre 2023 sur
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