Modelo de Inteligência Artificial consegue estimar data da morte em estudo
IA pode analisar dados cadastrais das pessoas e prever eventos de vida com alta precisão
Uma inteligência artificial desenvolvida para modelar a linguagem escrita pode ser usada para prever eventos na vida das pessoas e até apontar a data da morte, segundo um projeto de pesquisa internacional, desenvolvido por Universidade Técnica da Dinamarca (DTU), Universidade de Copenhague (ITU) e Universidade Northeastern, nos Estados Unidos.
Os pesquisadores mostraram que usando grandes quantidades de dados a respeito da condição social e outros aspectos da vida das pessoas para treinar os chamados “modelos de transformadores”, que, assim como o ChatGPT, processam linguagem, as informações podem ser organizadas sistematicamente para prever o que acontecerá na vida de alguém e em que momento o fato pode se desenrolar — incluindo a data da morte.
Em novo artigo científico, publicado na revista Nature Computational Science, os cientistas analisaram dados de saúde e mercado de trabalho de 6 milhões de dinamarqueses num modelo denominado life2vec.
Depois que o modelo foi treinado em uma fase inicial, ou seja, aprendeu os padrões nos dados, foi demonstrado que ele supera outras redes neurais avançadas e prevê resultados como personalidade e hora da morte com alta precisão.
“Usamos o modelo para abordar a questão fundamental: até que ponto podemos prever eventos no seu futuro com base nas condições e eventos do seu passado? Cientificamente, o que é emocionante para nós não é tanto a previsão em si, mas os aspectos dos dados que permitem ao modelo fornecer respostas tão precisas”, diz Sune Lehmann, professor da DTU e principal autor do artigo em um comunicado.
Previsões da hora da morte
As previsões do modelo respondem a questões mais abrangentes, como “morte dentro de quantos anos”? De acordo com os pesquisadores, as estimativas apresentadas pela IA estão de acordo com o conhecimento de outras áreas sobre duração da vida. Por exemplo, pessoas com renda mais alta vivem mais; já individuos com diagnóstico de doença mental, vivem menos.
“O que é emocionante é considerar a vida humana como uma longa sequência de eventos, semelhante a como uma frase em uma linguagem consiste em uma série de palavras. Este é geralmente o tipo de tarefa para a qual os modelos de transformadores em IA são usados, mas em nossos experimentos nós os usamos para analisar o que chamamos de sequências de vida, ou seja, eventos que aconteceram na vida humana”, diz Sune Lehmann.
Questões éticas
A proteção de dados confidenciais, a privacidade e o papel do preconceito nos dados são preocupações éticas levantadas pelos pesquisadores.
“O modelo abre importantes perspectivas positivas e negativas para discutir e abordar politicamente. Tecnologias semelhantes para prever eventos de vida e comportamento humano já são usadas hoje dentro de empresas de tecnologia que, por exemplo, rastreiam nosso comportamento nas redes sociais, traçam nossos perfis com extrema precisão”, afirma Sune Lehmann.
“Utilizamos estes perfis para prever o nosso comportamento e influenciar-nos. Esta discussão precisa de fazer parte da conversa democrática para que possamos considerar para onde a tecnologia nos está a levar e se este é um desenvolvimento que queremos”, segundo a pesquisadora.
O próximo passo é incorporar outros tipos de dados, como textos e imagens ou informações sobre conexões sociais ao banco já disponível. O acréscimo desses dados vai permitir novas interações entre ciências sociais e de saúde que podem abrir caminho para previsões ainda mais precisas.
Veja também: Medicina 4.0 e o uso da inteligência artificial
*Publicado por Iasmin Paiva
