“Utilizamos la tecnología detrás de ChatGPT (algo llamado modelos transformadores) para analizar vidas humanas representando a cada persona como la secuencia de eventos que suceden en su vida”, Sune Lehmann, autora principal del estudio de diciembre de 2023 “Usando secuencia de eventos de vida para predecir vidas humanas”, dijo al New York Post.
En el informe, el profesor de redes y sistemas complejos de la Universidad Técnica de Dinamarca y los coautores presentan un algoritmo conocido como «life2vec», que utiliza detalles selectos de la vida de un individuo, incluidos ingresos, profesión, residencia e historial médico para determinar la esperanza de vida con un 78% de precisión.
«Aprovechamos el hecho de que, en cierto sentido, la vida humana comparte una similitud con el lenguaje», explicó Lehmann. «Así como las palabras se suceden en las oraciones, los acontecimientos se suceden en la vida humana».
Ligeramente diferente a ChatGPT, el siempre activo robot que los magos de la tecnología han empleado para ayudarles a conseguir el trabajo de sus sueños o incluso crear el conjunto perfecto, life2vec puede calcular los resultados de la vida de un hombre o una mujer examinando de cerca su pasado.
«Este modelo puede predecir casi cualquier cosa», dijo Lehmann, quien señaló que su equipo de investigación también utilizó el programa especializado para predecir las personalidades y decisiones de las personas para realizar movimientos internacionales.
«Predijimos la muerte porque es algo en lo que la gente ha trabajado durante muchos años (por ejemplo, las compañías de seguros)», añadió, «así que teníamos una buena idea de lo que era posible».
El equipo de Lehmann examinó una población heterogénea de 6 millones de daneses, que variaban en sexo y edad, entre 2008 y 2020. Los analistas utilizaron life2vec para descubrir cuáles de los sujetos probablemente vivirían al menos cuatro años después del 1 de enero de 2016.
«La escala de nuestro conjunto de datos nos permite construir representaciones a nivel de secuencia de trayectorias de vida humanas individuales, que detallan cómo cada persona se mueve a través del tiempo», se lee en el informe. “Podemos observar cómo evolucionan las vidas individuales en un espacio de diversos tipos de eventos (la información sobre un infarto se mezcla con aumentos salariales o información sobre el traslado de una zona urbana a una rural)”.
Los investigadores alimentaron la información específica de la IA sobre cada participante del estudio, utilizando un lenguaje sencillo como: «En septiembre de 2012, Francisco recibió 20.000 coronas danesas como guardia en un castillo en Elsinore» o «Durante su tercer año en el internado de secundaria, Hermione siguió cinco clases optativas”.
Luego asignaron diferentes tokens digitales a cada dato, todos los cuales fueron categorizados de manera bastante específica. Por ejemplo, una fractura de antebrazo se representa como S52; trabajar en una tienda de tabaco está codificado como IND4726, los ingresos están representados por 100 tokens digitales diferentes; y “hemorragia posparto” es O72.
Utilizando la información proporcionada, life2vec predijo casi perfectamente quiénes habrían muerto en 2020 más de las tres cuartas partes de las veces.
Según el estudio, algunos de los factores que pueden contribuir a una muerte más temprana incluyen ser hombre, tener un diagnóstico de salud mental o ejercer una profesión especializada. Obtener mayores ingresos o desempeñar un papel de liderazgo estaban vinculados con una vida más larga.
Sin embargo, Lehmann enfatizó que a ningún participante del estudio se le dieron sus predicciones de muerte.
«Eso sería muy irresponsable», dijo, señalando que él y su equipo esperan eventualmente compartir más detalles de sus resultados de una manera que proteja la privacidad de quienes participan en la investigación.
«Pero todavía podemos aprender de [life2vec] cuáles son los factores que podrían ayudarle a vivir más», dijo Lehmann. «No hemos profundizado en esto, pero esa es otra aplicación importante del modelo».
Actualmente, el bot no está disponible para el público en general ni para las corporaciones. Y tras su lanzamiento masivo, en caso de que alguna vez se abra para su uso generalizado, el investigador dice que la IA probablemente no se utilizará para informar a individuos específicos en casos como redactar pólizas de seguros o tomar decisiones de contratación.
‘”Las predicciones no sirven para nada”, insistió Lehmann. «El objetivo de life2vec es comprender qué es posible (y qué no) predecir».