طور العلماء خوارزمية تستخدم قصة حياة الشخص للتنبؤ كيف سيعيش ومتى سيموت.
ووفقا لدراسة جديدة، فإن النموذج المسمى “life2vec”، أي “life2vec”.إنها دقيقة بنسبة 78 بالمائة تقريبًا من الوقت مما يجعلها على قدم المساواة مع الخوارزميات الأخرى المصممة للتنبؤ بنتائج حياة مماثلة.
ولكن على عكس النماذج الأخرى، فهو يعمل مثل برنامج الدردشة الآلي، باستخدام التفاصيل الموجودة للتنبؤ بما سيأتي بعد ذلك.
تم بناؤه من قبل علماء في الدنمارك والولايات المتحدة الذين قاموا بتدريب خوارزمية التعلم الآلي على مجموعة هائلة من البيانات الدنماركية، وزودوها بجميع أنواع المعلومات عن أكثر من ستة ملايين شخص حقيقي، بما في ذلك الدخل والمهنة ومكان الإقامة والإصابات والحمل. تاريخ.
ساعة الموت؟ يمكن للأداة الجديدة التي تسمى life2vec التنبؤ باحتمالية وفاة شخص ما خلال فترة زمنية معينة، ولكن لا تقلق – فبياناتها غير متاحة للعامة
وكانت النتيجة النهائية نموذجًا يمكنه معالجة اللغة البسيطة وتوليد تنبؤات حول احتمالية وفاة الشخص مبكرًا، أو دخله على مدى حياته.
بعض العوامل التي يمكن أن تؤدي إلى الوفاة المبكرة تشمل كونك ذكرًا، أو تشخيص حالتك العقلية، أو ممارسة مهنة ماهرة. الأشياء المرتبطة بالحياة الأطول تشمل الدخل الأعلى أو الاضطلاع بدور قيادي.
مع الأخذ في الاعتبار كل جزء من حياتك كما لو كانت كلمات في جملة، تتوقع life2vec إلى أين ستذهب القصة بناءً على ما تمت كتابته حتى الآن.
تمامًا مثلما يطلب منه مستخدمو ChatGPT كتابة أغنية أو قصيدة أو مقال، يستطيع العلماء طرح أسئلة بسيطة على life2vec مثل “الموت في غضون أربع سنوات؟” لشخص معين.
تم تدريب النموذج على البيانات من عام 2008 إلى عام 2016.
واستنادًا إلى بياناتهم السكانية، تنبأ بشكل صحيح بمن سيموت بحلول عام 2020 في أكثر من ثلاثة أرباع الحالات.
ظهر البحث في علوم الطبيعة الحسابية.
ولحماية المعلومات الشخصية للأشخاص الذين تم استخدام بياناتهم لتدريب النظام، فهي ليست متاحة لعامة الناس – أو الشركات – لاستخدامها، حسبما قال الباحث الرئيسي سوني ليمان لموقع DailyMail.com.
بناءً على البيانات الموجودة على mi
وقال ليمان، أستاذ الشبكات والأنظمة المعقدة في جامعة كاليفورنيا: “نحن نعمل بنشاط على إيجاد طرق لمشاركة بعض النتائج بشكل أكثر انفتاحا، ولكن هذا يتطلب إجراء المزيد من الأبحاث بطريقة يمكن أن تضمن خصوصية الأشخاص في الدراسة”. الجامعة التقنية في الدنمارك.
وحتى عندما يكون النموذج متاحًا أخيرًا للجمهور، فإن قوانين الخصوصية الدنماركية ستجعل من غير القانوني استخدام life2vec لاتخاذ قرارات بشأن الأفراد – مثل كتابة وثائق التأمين أو اتخاذ قرارات التوظيف.
بنفس الطريقة التي تم بها تدريب ChatGPT وغيره من نماذج اللغات الكبيرة على مجموعة من الأعمال المكتوبة الموجودة، تم تعليم life2vec من خلال بيانات من حياة الناس، مكتوبة على شكل سلسلة من الجمل الغنية بالبيانات.
وتشمل هذه الجمل مثل “في سبتمبر 2012، تلقى فرانسيسكو عشرين ألف كرونة دانمركية كحارس في قلعة في إلسينور” أو “خلال سنتها الثالثة في المدرسة الداخلية الثانوية، تابعت هيرميون خمسة فصول اختيارية”.
قام ليمان وفريقه بتعيين رموز مختلفة لكل جزء من المعلومات، وتم تخطيط جميع أجزاء البيانات هذه فيما يتعلق ببعضها البعض.
تدير الفئات في قصص حياة الأشخاص مجموعة كاملة من التجارب الإنسانية: يتم تمثيل كسر الساعد بالرمز S52؛ يتم ترميز العمل في متجر التبغ بالرمز IND4726، ويتم تمثيل الدخل بـ 100 رمز رقمي مختلف؛ و”نزيف ما بعد الولادة” هو O72.
العديد من هذه العلاقات بديهية، مثل المهنة والدخل – فبعض الوظائف تدر أموالاً أكثر.
لكن ما تفعله life2vec هو رسم خريطة لمجموعة ضخمة من العوامل التي تشكل حياة الفرد، مما يسمح لشخص ما أن يطلب منها التنبؤ بناءً على ملايين الأشخاص الآخرين والعديد من العوامل العديدة.
ويمكنه أيضًا إجراء تنبؤات حول شخصية الأشخاص.
وللقيام بذلك، قام ليمان وفريقه بتدريب النموذج على التنبؤ بإجابات الأشخاص على الأسئلة في اختبار الشخصية.
يطلب الاختبار من المشاركين تقييم 10 عناصر بناءً على مدى موافقتهم، مثل “أول شيء أفعله دائمًا في مكان جديد هو تكوين صداقات”، أو نادرًا ما أعبر عن آرائي في الاجتماعات الجماعية.
من المهم أن نلاحظ، كما قال ليمان، أن البيانات كلها جاءت من الدنمارك، لذلك قد لا تنطبق هذه التوقعات على الأشخاص الذين يعيشون في أماكن أخرى – إلى جانب حقيقة أن معظم الناس ربما لا يريدون في الواقع معرفة متى سيموتون.
وقال ليمان لمجلة نيوزوايز: “إن النموذج يفتح وجهات نظر إيجابية وسلبية مهمة للمناقشة والتعامل معها سياسيا”.
“يتم بالفعل استخدام تقنيات مماثلة للتنبؤ بأحداث الحياة والسلوك البشري اليوم داخل شركات التكنولوجيا التي، على سبيل المثال، تتتبع سلوكنا على الشبكات الاجتماعية، وتصفنا بدقة شديدة، وتستخدم هذه الملفات للتنبؤ بسلوكنا والتأثير علينا.”
“يجب أن تكون هذه المناقشة جزءًا من المحادثة الديمقراطية حتى نتمكن من النظر إلى أين تأخذنا التكنولوجيا وما إذا كان هذا هو التطور الذي نريده.”