في دراسة رائدة أجراها علماء من جامعة الدنمارك التقنية (DTU)، أظهر نظام ذكاء اصطناعي مُطوَّر حديثًا، يُشبه ChatGPT، قدرةً غيرdentعلى التنبؤ بمتوسط أعمار الأفراد وخطر الوفاة المبكرة. وقد دُرِّب نموذج الذكاء الاصطناعي، المسمى "life2vec"، على البيانات الشخصية لأكثر من مليون شخص في الدنمارك، وتفوَّق على الأنظمة الموجودة في التنبؤ بالنتائج، بما في ذلك سمات الشخصية ووقت الوفاة، بدقة ملحوظة. ونُشرت نتائج هذا البحث في مجلة Nature Computational Science.
تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات الشخصية
لتطوير نموذج الذكاء الاصطناعي life2vec، استخدم الباحثون مجموعة بيانات واسعة النطاق تضم معلومات صحية ومعلومات عن سوق العمل لستة ملايين دنماركي، جُمعت بين عامي 2008 و2020. شملت هذه البيانات تفاصيل عن تعليم الأفراد وتاريخهم الطبي ودخلهم ومهنهم، بالإضافة إلى عوامل أخرى. حُوّلت البيانات إلى معلومات نصية لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي، على غرار التقنية المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة مثل ChatGPT.
دقة تنبؤية غيرdent
بعد تدريبه، أظهر نموذج الذكاء الاصطناعي life2vec قدرات تنبؤية استثنائية، متفوقًا على أداء الأنظمة المتقدمة الأخرى. ركز الباحثون تحديدًا على التنبؤ بوقت الوفاة، وقاموا بتقييم دقته من خلال مقارنته بنماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى والأساليب التي تستخدمها شركات التأمين على الحياة لتسعير وثائق التأمين. وكشفت النتائج أن تنبؤات نموذج life2vec كانت أكثر دقة بنسبة 11% من أي نموذج آخر، مما يمثل تقدمًا ملحوظًا في مجال التنبؤ بالوفيات.
فهم تسلسل الحياة
أوضح سون ليمان، المؤلف الرئيسي للدراسة، أن البحث يهدف إلى النظر إلى حياة الإنسان كسلسلة من الأحداث، تمامًا كجملة في لغة تتكون من كلمات. وبينما يُعدّ هذا عادةً مهمةً لنماذج المحوّلات في الذكاء الاصطناعي، فقد كيّفت الدراسة هذه النماذج لتحليل "تسلسلات الحياة" أو الأحداث التي تقع على مدار حياة الشخص. وبذلك، يستطيع النموذج تقديم تنبؤات دقيقة حول الأحداث المستقبلية بناءً على الظروف والتجارب السابقة.
العوامل المؤثرة على الوفيات
درس الباحثون أيضًا مسائل أوسع نطاقًا، مثل احتمالية وفاة الشخص خلال فترة زمنية محددة. وتوافقت نتائجهم مع الأبحاث السابقة، إذ كشفت أن عوامل مثل المناصب القيادية، والدخل المرتفع، والجنس، تتنبأ بشكل كبير بمعدلات البقاء على قيد الحياة. فعلى سبيل المثال، كان الأفراد الذين يشغلون مناصب قيادية أو يتمتعون بدخل مرتفع أكثر عرضة للعيش لفترة أطول، بينما يزيد كون الشخص ذكرًا، أو يتمتع بمهارات عالية، أو يعاني من تشخيص حالة صحية نفسية، من خطر الوفاة المبكرة.
الآثار والاعتبارات الأخلاقية
رغم أن الدراسة تُظهر الإمكانات الهائلة لنموذج الذكاء الاصطناعي life2vec، إلا أن الباحثين يؤكدون على ضرورة مراعاة الاعتبارات الأخلاقية وقضايا الخصوصية بعناية. ويحذرون من استخدام هذا النموذج في مجال التأمين على الحياة، إذ يقوم جوهر التأمين على تقاسم المخاطر بين الأفراد. علاوة على ذلك، تُعد حماية البيانات الحساسة ومعالجة التحيزات فيها من الاعتبارات الأخلاقية الحاسمة عند استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة هذه.
تعزيز التدخلات الشخصية
يعتقد الباحثون أن نموذج الذكاء الاصطناعي life2vec قادر على تقديم رؤى قيّمة حول الآليات التي تؤثر على نتائج الحياة، مما يتيح فرصًا للتدخلات الشخصية. ومن خلالdentهذه الآليات، يستطيع الباحثون وصناع السياسات استكشاف سبل تحسين رفاهية الأفراد وجودة حياتهم.
كشفت دراسة أجراها علماء من جامعة الدنمارك التقنية عن نموذج ذكاء اصطناعي، يُدعى life2vec، يتمتع بقدرة مذهلة على التنبؤ بمتوسط أعمار الأفراد ومخاطر الوفاة المبكرة. ورغم دقة النموذج التنبؤية الملحوظة، إلا أنه يجب مراعاة الاعتبارات الأخلاقية وقضايا خصوصية البيانات بعناية عند النظر في تطبيقاته العملية. يفتح هذا البحث الرائد آفاقًا جديدة لعصر التدخلات الشخصية وفهم أعمق للعوامل التي تُشكّل حياتنا.
