Danijos mokslininkai teigia, kad naudodami galingus mašininio mokymosi algoritmus gana tiksliai nuspėjo tam tikrus žmogaus gyvenimo aspektus, įskaitant ir galimą mirties laiką. Tačiau tyrime trūkumų įžvelgia tiek nepriklausomi vertintojai, tiek ir patys tyrėjai.
Danijos mokslininkai teigia, kad naudodami galingus mašininio mokymosi algoritmus gana tiksliai nuspėjo tam tikrus žmogaus gyvenimo aspektus, įskaitant ir galimą mirties laiką. Tačiau tyrime trūkumų įžvelgia tiek nepriklausomi vertintojai, tiek ir patys tyrėjai, rašo CNN.
Asociatyvi „Pixabay“ nuotr.
Žurnale „Nature Computational Science“ paskelbtame tyrime išsamiai aprašyta, kaip „life2vec“ pavadintas mašininio mokymosi algoritmo modelis, gavęs labai konkrečius duomenis apie žmogų, nuspėjo, kaip klostysis jo gyvenimas.
Turėdami šiuos duomenis, „galime atlikti bet kokias prognozes“, – sakė pagrindinis tyrimo autorius, Danijos technikos universiteto profesorius Sune Lehmannas. Tačiau tyrėjai pažymi, kad tai yra „mokslinių tyrimų prototipas“, kol kas negalintis atlikti jokių „realaus pasaulio užduočių“.
S. Lehmannas ir jo bendraautoriai naudojo Danijos nacionalinio registro duomenis, kuriuose sukaupta išsami informacija apie 6 milijonus žmonių. Jie įtraukė 2008–2016 m. diena iš dienos fiksuotą informaciją apie gyvenimo įvykius, susijusią su sveikata, išsilavinimu, profesija, pajamomis, adresu ir darbo valandomis.
Tyrėjai pritaikė kalbos apdorojimo metodus ir sukūrė gyvenimo įvykių žodyną, kad, remdamasis turimais duomenimis, „life2vec“ galėtų interpretuoti sakinius, pavyzdžiui, „2012 m. rugsėjį Franciskas gavo dvidešimt tūkstančių Danijos kronų, dirbdamas Elsinoro pilies sargu“ arba „Trečiaisiais metais vidurinėje internatinėje mokykloje Hermiona lankė penkias pasirenkamąsias pamokas“.
S. Lehmanno teigimu, algoritmas mokėsi iš šių duomenų ir galėjo nuspėti tam tikrus žmonių gyvenimo aspektus, įskaitant tai, kaip jie gali mąstyti, jaustis ir elgtis, ir net tai, ar žmogus gali mirti per artimiausius kelerius metus.
Norėdami išbandyti „life2vec“, tyrėjai atrinko dalį duomenų ir patikrino, ar pagal juos galima nuspėti, ar per ketverius metus po 2016-ųjų analizuojamas žmogus išgyveno. Mokslininkai žinojo atsakymą, tačiau algoritmas – ne.
„Norėdami patikrinti, kiek tiksliai [„life2vec“] veikia, atrinkome 100 000 tiriamųjų grupę, kurioje pusė dalyvių išgyveno, o kita pusė mirė“, – CNN sakė S. Lehmannas. Daugiausia dėmesio buvo skirta asmenims nuo 30 iki 55 metų amžiaus, kai mirtingumą prognozuoti sunkiau.
CNN duomenimis, „life2vec“ buvo teisus maždaug 78 proc. atvejų. Jis nustatė, kad asmenys, gaunantys dideles pajamas arba einantys vadovaujančias pareigas, turėjo didesnę tikimybę išgyventi. Taip pat buvo nustatyta, kad dažniau mirė vyrai, kvalifikuoti darbininkai arba asmenys, kuriems buvo diagnozuoti psichikos sveikatos sutrikimai.
Tačiau ne visi ekspertai pozityviai vertina šiuos rezultatus. „Dėl šių prognozių nemesčiau darbo ir nevažiuočiau į Bahamas“, – „Scientific American“ sakė Duke-Margolis sveikatos politikos centro skaitmeninės sveikatos tyrimų direktorė Christina Silcox.
Tyrėjai taip pat naudojo šį modelį subjektyvesnėms žmogaus savybėms, pavyzdžiui, asmenybės bruožams, kurie paprastai nustatomi naudojant klausimynus, prognozuoti. „life2vec“ buvo pajėgus numatyti daugybę žmogaus asmenybės bruožų – nuo savigarbos iki visuomeniškumo.
Tačiau tyrimo metu išaiškėjo keletas ribotumų. „Pažymime, kad eksperimentuose nebuvo atsitiktinės atrankos, o tyrėjai iš anksto žinojo teisingus atsakymus“, – rašoma pranešime.
Mokslininkai analizavo tik aštuonerių metų laikotarpio duomenis, be to, net ir turint omenyje, kad nacionaliniame registre kaupiama informacija apie visus Danijos gyventojus, gali būti sociodemografinių paklaidų.
„Jei žmogus negauna atlyginimo arba nusprendžia nedalyvauti sveikatos priežiūros sistemose, mes neturime prieigos prie jo duomenų“, – teigė jie.
Tyrimo autoriai taip pat pažymi, kad eksperimentas buvo atliktas turtingoje šalyje, turinčioje stiprią infrastruktūrą ir sveikatos priežiūros sistemą. Neaišku, ar, atsižvelgiant į šalių ekonominius ir socialinius skirtumus, „life2vec“ tyrimo išvadas galima pritaikyti kitose šalyse, pavyzdžiui, Jungtinėse Amerikos Valstijose.
Niujorko universiteto Grossmano medicinos mokyklos Medicinos etikos skyriaus vadovas dr. Arthuras Caplanas sutinka, kad draudimo bendrovės norės gauti prognozes apie potencialius klientus, kai tokie modeliai, kaip „life2vec“ bus pradėti komerciškai naudoti.
„Dėl to bus sunkiau parduoti draudimą, – sakė jis. – Negalima apdrausti nuo rizikos, jei visi tiksliai žino, kokia ta rizika yra.“
Tačiau tyrime nedalyvavęs A. Caplanas pažymi, kad „life2vec“ nėra pajėgus numatyti, kokio amžiaus žmogus mirs ir kaip. Pavyzdžiui, algoritmas negali nuspėti, ar žmogus žus automobilio avarijoje.
Kaip skelbia „Scientific American“, S. Lehmannas tikisi, kad toks skaidriai ir lanksčiai veikiantis modelis, kaip „life2vec“, pakreips diskusijas nauja linkme. Jis gali paskatinti gyventojus ir vyriausybes pradėti galvoti apie tai, kas įmanoma ir teisinga.
„Tikiuosi, kad tai gali tapti diskusijų objektu, padėsiančiu mums judėti utopijos, o ne distopijos link“, – sakė jis.
Tyrimas: https://www.nature.com/articles/s43588-023-00573-5
