Se ti fosse possibile conoscere con approssimazione la data in cui potresti morire grazie a un’intelligenza artificiale, cosa cambieresti nella tua vita?
Questa domanda sembra provenire da un episodio di una serie futuristica come Black Mirror o da un rifacimento dell’anime di successo Death Note, in cui una divinità della morte assume forma tecnologica.
Tuttavia, questa situazione distopica non è solo fantasia: un gruppo di ricercatori della DTU (Università Tecnica di Danimarca) ha dimostrato che, impiegando un’enorme mole di dati sulla vita delle persone e addestrando modelli di intelligenza artificiale come i “transformer” (simili a ChatGPT), è possibile organizzare dettagliatamente tali dati e prevedere cosa accadrà nella vita di una persona, inclusa la stima approssimativa del momento della sua morte.
Gli autori dello studio hanno analizzato i dati sanitari e l’interazione con il mondo del lavoro di ben 6 milioni di cittadini danesi attraverso una rete neurale avanzata chiamata life2vec.
“Abbiamo utilizzato questo modello per rispondere a una domanda fondamentale: quanto possiamo realmente prevedere gli eventi futuri di una persona basandoci sui suoi trascorsi e sulle sue condizioni passate? Ciò che ci entusiasma dal punto di vista scientifico non è solo la capacità predittiva in sé, ma soprattutto quali aspetti dei dati permettano al modello di fornire risposte così precise,” ha dichiarato Sune Lehmann, docente presso la DTU e principale autore di un articolo pubblicato su Nature Computational Science.
Le previsioni di Life2vec riguardano aspetti cruciali come la possibilità di morte entro un arco temporale di quattro anni. Quando i ricercatori esaminano le risposte del modello, i risultati riflettono quanto già noto nelle scienze sociali: ad esempio, a parità di altre condizioni, le persone con posizioni di rilievo o redditi più elevati hanno maggiori probabilità di sopravvivere, mentre essere di sesso maschile, possedere competenze particolari o soffrire di disturbi legati alla salute mentale aumenta il rischio di morte.
Life2vec elabora i dati attraverso un sistema di vettori, una struttura matematica che organizza le varie informazioni, decidendo come distribuire informazioni come data di nascita, livello di istruzione, reddito, condizioni abitative e stato di salute. “Ciò che rende affascinante questo approccio è considerare la vita umana come una serie di eventi, simile alla costruzione di una frase in una lingua, fatta di parole.
Normalmente, i modelli di intelligenza artificiale come i transformer sono utilizzati per compiti specifici, ma nei nostri esperimenti li abbiamo adoperati per analizzare le sequenze di eventi nella vita umana,” ha spiegato Lehmann.
I ricercatori sottolineano l’esistenza di questioni etiche legate a Life2vec, come la tutela dei dati sensibili, la privacy e l’incidenza di pregiudizi nei dati stessi. Queste sfide devono essere affrontate e comprese in modo approfondito prima che il modello possa essere utilizzato, ad esempio, per valutare il rischio individuale di contrarre malattie o altri eventi della vita prevenibili.
“Questo modello apre una vasta gamma di prospettive, sia positive che negative, che necessitano di un dibattito politico. Tecnologie simili sono già impiegate da alcune aziende tecnologiche per prevedere eventi nella vita e nel comportamento umano, ad esempio analizzando il nostro comportamento sui social media, creando profili dettagliati e utilizzandoli per prevedere e influenzare le nostre azioni.
È importante che questo tema faccia parte del dibattito democratico, affinché possiamo riflettere sulle direzioni che la tecnologia sta prendendo e se questo è il percorso che vogliamo intraprendere,” ha sottolineato Lehmann.
Secondo gli autori, il prossimo passo sarà l’integrazione di ulteriori tipologie di dati, come testi, immagini o informazioni sulle relazioni sociali, aprendo così nuove possibilità di interazione tra scienze sociali e medicina.
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