Une équipe de chercheurs a réussi à créer un outil d’intelligence artificielle (IA) de pointe appelé life2vec. Cet outil utilise une série d’événements de la vie, tels que les dossiers de santé, la formation, les antécédents professionnels et les revenus, pour faire des prédictions sur divers aspects de la vie d’un individu.
Lisez aussi: Les astronautes testent l’ascenseur lunaire crucial de SpaceX
Effrayant mais quels nouveaux développements technologiques apporteront#IA Le calculateur de décès peut prédire quand vous mourrez… avec une précision étrange
– Dinis Guarda (@dinisguarda) 23 décembre 2023
En exploitant la puissance des modèles de transformateur, similaires à ceux utilisés dans les grands modèles de langage comme ChatGPT, life2vec a été formé sur un ensemble de données complet dérivé de l’ensemble de la population du Danemark.
Remarquablement, cet outil avancé peut prévoir avec précision les traits de personnalité d’un individu et même sa durée de vie, dépassant les capacités des modèles de pointe existants, selon les chercheurs.
Néanmoins, l’équipe de recherche a souligné que même si elle possède des capacités prédictives significatives, elle doit être considérée comme un tremplin pour des investigations plus approfondies plutôt que comme une solution concluante.
Tina Eliassi-Rad, professeur à l’Université Northeastern aux États-Unis, a mis en garde contre l’utilisation de cet outil pour des prédictions en temps réel sur des individus, déclarant : « Bien que nous utilisions la prédiction pour évaluer l’efficacité de ces modèles, elle n’est pas destinée à faire des prédictions sur des individus. des individus réels. »
Eliassi-Rad a en outre précisé que le modèle est construit sur un ensemble de données particulier relatif à une population spécifique.
L’équipe vise à intégrer des spécialistes des sciences sociales dans la construction de cet outil, avec l’intention d’insuffler un processus de développement de l’IA qui donne la priorité à l’élément humain et évite de négliger les individus au sein du vaste ensemble de données sur lequel l’outil a été formé.
Curieux de savoir quand vous quitterez le seau ? Le calculateur de décès IA « extrêmement précis » pourrait avoir la réponse ! Cet article de blog explique comment cette nouvelle technologie peut prédire l’heure de votre décès. Vérifiez le ici:
– Philip D Hughes – Dernières nouvelles #AI (@PDH_Metaverse) 21 décembre 2023
Sune Lehmann, l’auteur de l’étude publiée dans la revue Nature Computational Science, a déclaré que ce modèle particulier fournit une représentation beaucoup plus étendue du monde tel que vécu par les individus par rapport à de nombreux autres modèles. Le cœur de life2vec réside dans le vaste ensemble de données utilisé par les chercheurs pour entraîner leur modèle.
Les scientifiques ont utilisé les données susmentionnées pour construire de vastes séquences d’événements répétitifs de la vie à intégrer dans leur modèle. Ils ont utilisé la technique du modèle de transformateur, couramment utilisée pour entraîner des modèles de langage, et l’ont modifiée pour l’adapter à une vie humaine représentée comme une série d’événements. Lehmann, professeur à l’Université technique du Danemark, a déclaré : « Dans un sens, le récit complet de la vie d’une personne peut être comparé à une énorme phrase englobant de nombreuses expériences. »
Le modèle utilise les connaissances acquises en observant de nombreuses séquences d’événements de la vie pour construire des représentations vectorielles dans des espaces d’intégration. Dans ces espaces, il procède à la catégorisation et à l’établissement de liens entre divers événements de la vie tels que le revenu, l’éducation et les facteurs de santé.
🚨 Alerte nouvel article de blog ! 🚨 Pouvez-vous prédire quand vous mourrez ? Découvrez le nouveau calculateur de malheur et sa précision effrayante dans la prévision de votre espérance de vie et de vos revenus. Découvrez les détails époustouflants ici : #IA #DoomCalculator
– Philip D Hughes – Dernières nouvelles #AI (@PDH_Metaverse) 20 décembre 2023
Selon les chercheurs, ces espaces d’intégration constituent la base des prédictions du modèle. Parmi les événements de la vie que les chercheurs ont pu prédire, il y avait la probabilité de mortalité d’un individu.
Lehmann a expliqué : « Lorsque nous visualisons l’espace utilisé par le modèle pour faire des prédictions, il apparaît comme un long cylindre qui s’étend d’une faible probabilité de décès à une forte probabilité de décès. » En outre, le chercheur a ajouté : « Nous pouvons alors démontrer que dans la région à forte probabilité de décès, un nombre important d’individus sont réellement morts, alors que dans la région à faible probabilité de décès, les causes de décès étaient imprévisibles, comme les accidents de voiture. »
Lire aussi : La NASA mène des recherches sur les taxis aériens grâce à des drones volant de manière autonome
