Un grupo de investigadores elaboró una inteligencia artificial que puede pronosticar la esperanza de vida de una persona basándose en diferentes factores. Pese a que existen aspectos impredecibles como los accidentes, tiene en cuenta múltiples factores personales, desde riesgos de salud hasta el nivel de ingresos.
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Un equipo de la Universidad Northeastern (EEUU), la Universidad Técnica de Dinamarca y la Universidad de Copenhague (Dinamarca) entrenó su mecanismo de IA con los datos de seis millones de daneses para probar la viabilidad de este tipo para la predicción.
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El modelo, llamado life2vec, utiliza la información que toma de la observación de millones de secuencias de acontecimientos vitales para categorizar y establecer conexiones entre acontecimientos vitales como los ingresos, la educación o los factores de salud.
«Cuando visualizamos el espacio que el programa utiliza para hacer predicciones, parece un largo cilindro que te lleva de la baja probabilidad de muerte a la alta probabilidad de muerte», explica para el servicio de prensa de la Universidad de Northeastern, Sune Lehmann, científico de datos de la Universidad Técnica de Dinamarca.
Cuando fue puesto a prueba con causas de muerte conocidas, la IA demostró ser mejor que los métodos actuales a la hora de predecir cómo y cuándo moriría alguien, aunque sigue habiendo muchos sucesos, como los accidentes de tránsito, que el modelo no tiene ninguna posibilidad de prever. La herramienta también fue capaz de predecir ciertos aspectos de la personalidad, como la extroversión.
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Los investigadores descubrieron que las mismas técnicas de entrenamiento en las que se basan los modelos grandes de lenguaje (LLM), que impulsan bots como ChatGPT, pueden aplicarse también a los acontecimientos de la vida. En lugar de estudiar las relaciones entre palabras y frases, la IA calcula las relaciones entre todo lo que ocurre en nuestras vidas.
«En cierto modo, toda la historia de una vida humana puede considerarse una larga frase gigante de las muchas cosas que pueden ocurrirle a una persona», afirma Lehmann.
A pesar de estos éxitos, los investigadores llaman a la prudencia, puesto que, por ahora, los datos solo se aplican a los daneses y, por tanto, tienen un sesgo sociodemográfico. El equipo también quiere que se aborden los problemas de privacidad y datos personales antes de que se utilicen en el mundo real.
«Aunque utilicemos la predicción para evaluar la calidad de estos modelos, la herramienta no debería utilizarse para predecir sobre personas reales», manifiesta la informática Tina Eliassi-Rad, de la Universidad Northeastern.