Expertos han alcanzado un nuevo hito alrededor de la inteligencia artificial (IA). Los modelos como life2vec, basados en 'modelos transformer' similares a ChatGPT, ahora pueden predecir eventos en la vida de cualquier persona, incluyendo hasta la fecha de su fallecimiento.
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¿Cuál es la inteligencia artificial (IA) que predice la muerte?
Un reciente estudio desarrollado por varias universidades prominentes, incluyendo la Universidad Técnica de Dinamarca y la Universidad de Copenhague, ha presentado el modelo life2vec, capaz de anticipar con alta precisión eventos futuros basados en datos históricos.
Publicado en la revista Nature Computational Science bajo el título 'Using sequences of life-events to predict human lives', analizó datos de salud y mercado laboral de seis millones de daneses. La información fue procesada por life2vec, un modelo que organiza los datos en un sistema de vectores que representa aspectos como nacimiento, educación, ingresos, vivienda y salud.
Sune Lehmann, profesor de la DTU y autor principal del artículo, explica que el objetivo era comprender hasta qué punto se pueden predecir eventos futuros basándose en condiciones y eventos pasados. life2vec fue entrenado con grandes cantidades de datos biográficos, permitiéndole aprender patrones subyacentes y superar a otras redes neuronales en la predicción de resultados como la personalidad y la esperanza de vida.
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life2vec no solo predice eventos, sino que también identifica las variables que más influyen en ellos. Por ejemplo, el modelo ha encontrado que las personas en posiciones de liderazgo o con altos ingresos tienden a vivir más tiempo, mientras que ser hombre, tener ciertas habilidades o un diagnóstico mental se asocia con un mayor riesgo de muerte prematura.
Desafíos éticos para la inteligenciar artificial (IA) que predice la muerte
A pesar de su potencial, life2vec también presenta desafíos éticos. El uso de datos sensibles como la salud y el historial laboral plantea interrogantes sobre la protección de la privacidad y el papel de los sesgos en la información. Los investigadores advierten que, antes de utilizar el modelo para evaluar riesgos individuales, es necesario comprender estos desafíos en profundidad.
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