Las predicciones del modelo life2vec responden a preguntas generales como: ¿moriré en los próximos cuatro años?

Los modelos de inteligencia artificial (IA) utilizados para procesar el lenguaje escrito —como los “modelos transformer” (similares a ChatGPT)— pueden predecir eventos en la vida de las personas con alta precisión, incluso su muerte. Ese es uno de los resultados de un reciente proyecto de investigación desarrollado por la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU), la Universidad de Copenhague, la Universidad ITU y la Universidad Northeastern en Estados Unidos.

El informe, publicado en la revista Nature Computational Science bajo el título Using sequences of life-events to predict human lives, ha analizado datos de salud y de participación en el mercado laboral de seis millones de daneses en un modelo denominado life2vec.

Sune Lehmann, profesor en DTU y autor principal del artículo, explica que el objetivo científico es entender hasta qué punto se pueden predecir eventos futuros basándose en condiciones y eventos pasados.

¿Cómo funciona el modelo life2vec?

El modelo organiza los datos en un sistema de vectores que posiciona información sobre el nacimiento, la educación, el salario, la vivienda y la salud.

Según Lehmann, el modelo life2vec ha sido entrenado utilizando grandes cantidades de datos sobre las vidas de los individuos para aprender los patrones subyacentes. Una vez entrenado, el modelo ha demostrado superar a otras redes neuronales avanzadas en la predicción de resultados como la personalidad y el tiempo de muerte de una persona.

“Lo emocionante para nosotros no es tanto la predicción en sí, sino los aspectos de los datos que permiten al modelo proporcionar respuestas tan precisas”, comenta Lehmann.

¿Cómo life2vec puede predecir la muerte?

Las predicciones del modelo life2vec responden a preguntas generales como: ¿moriré en los próximos cuatro años?

Los resultados obtenidos son consistentes con hallazgos previos en las ciencias sociales y evidencian, por ejemplo, que las personas en posiciones de liderazgo o con altos ingresos tienen más probabilidades de sobrevivir; mientras que ser hombre, tener habilidades específicas o un diagnóstico mental se asocia con un mayor riesgo de morir a una edad temprana.

¿Cuáles son los desafíos éticos de life2vec?

Los investigadores subrayan que el uso del modelo life2vec plantea importantes cuestiones éticas, como la protección de datos sensibles, la privacidad y el papel de los sesgos en los datos. Estos desafíos deben ser comprendidos más profundamente antes de que el modelo pueda ser utilizado para evaluar riesgos individuales de enfermedades u otros eventos prevenibles.

“El modelo abre perspectivas importantes, tanto positivas como negativas, que deben ser discutidas y abordadas políticamente. Tecnologías similares para predecir eventos de vida y comportamientos humanos ya se utilizan hoy en día dentro de las empresas tecnológicas que rastrean nuestro comportamiento en las redes sociales, nos perfilan con gran precisión y usan estos perfiles para predecir nuestro comportamiento e influenciarnos. Esta discusión debe formar parte de la conversación democrática para que consideremos hacia dónde nos lleva la tecnología y si es un desarrollo que deseamos”, destaca Lehmann.

¿Cuáles son los próximos pasos de life2vec?

El conjunto de datos utilizados para entrenar life2vec abarca desde 2008 hasta 2020, aunque muchas de las análisis se centran en el período 2008-2016 y en un subconjunto de individuos con restricción de edad.

A futuro, los investigadores planean incorporar otros tipos de información, como textos e imágenes o datos sobre nuestras conexiones sociales, abriendo así una nueva interacción entre las ciencias sociales y de la salud.