KI-Tool verspricht präzise Vorhersage des Todestages

Eine App verspricht, das zu tun, worüber die Menschheit seit jeher nachdenkt: den genauen Tag des Todes vorherzusagen. Die im Juli veröffentlichte „Todesuhr“ behauptet, mithilfe künstlicher Intelligenz das Sterbedatum zu berechnen.

Laut Sensor Tower wurde die App bereits über 125.000 Mal heruntergeladen und stützt sich auf Daten aus über 1.200 Studien zur Lebenserwartung mit insgesamt 53 Millionen Teilnehmern.

Man gibt Details wie Ernährung, Sportgewohnheiten, Schlafrhythmus und Stresslevel ein. Das Ergebnis? Ein personalisiertes Sterbedatum – makaber, vielleicht, aber offenbar zutreffend.

Die App kostet 40 Dollar im Jahr und macht aus ihrem Thema kein Geheimnis. Nutzer erhalten eine Abschiedskarte mit dem Sensenmann und einen Countdown-Timer, der die verbleibenden Lebenspunkte sekundengenau herunterzählt. Brent Franson, der Entwickler der App, betont, dass dies kein bloßer Marketingtrick sei.

Das ist eine deutliche Verbesserung gegenüber den Sterbetafeln, die Versicherungen und Regierungen seit Jahrhunderten verwenden. Die Lebenserwartung ist nicht nur eine persönliche Angelegenheit. Sie ist das Rückgrat kritischer Finanzsysteme. 

Versicherungen, Pensionsfonds und Regierungen nutzen es, um über alles zu entscheiden – von Versicherungsprämien bis hin zu Sozialversicherungsleistungen. Die USA, die im Vergleich zu anderen Industrieländern bereits eine niedrigere Lebenserwartung haben, könnten erleben, wie ihre veralteten Sterblichkeitsmodelle durch KI grundlegend verändert werden.

Benötigt man die Todesuhr tatsächlich?

Jahrelang waren die Sterblichkeitsdaten frustrierend ungenau. Die US-Sozialversicherungsbehörde (Social Security Administration) prognostiziert beispielsweise, dass ein 85-jähriger Mann in den USA eine 10-prozentige Wahrscheinlichkeit hat, innerhalb eines Jahres zu sterben, und im Durchschnitt noch 5,6 Jahre zu leben hat. Das mag für allgemeine Schätzungen zutreffen, ist aber laut Franson für Einzelpersonen nutzlos.

Die KI von Death Clock verzichtet auf Durchschnittswerte und erstellt maßgeschneiderte Vorhersagen basierend auf Ihren individuellen Eingaben. Sie behauptet, eine „deutliche“ Verbesserung gegenüber herkömmlichen Methoden darzustellen.

Der Ansatz der App hat bereits Interesse in akademischen und wirtschaftlichen Kreisen geweckt. In den letzten Monaten veröffentlichte das National Bureau of Economic Research (NBER) zwei Studien, die die Sterblichkeit und ihre wirtschaftlichen Auswirkungen untersuchen.

Eine Studie mit dem Titel „ Über die Grenzen des chronologischen Alters“ argumentiert, dass altersbasierte Maßnahmen wie die obligatorische Pensionierung überholt sind. Menschen altern unterschiedlich, und ihre Fähigkeiten entsprechen nicht immer ihrem Kalenderalter. Die personalisierten Vorhersagen von Death Clock könnten dazu beitragen, den Fokus vom Alter auf die tatsächliche Leistungsfähigkeit zu verlagern.

Eine weitere des NBER untersuchte den „Wert pro statistischem Leben“ (VSL), eine Kennzahl, die in Kosten-Nutzen-Analysen für Bereiche wie Umweltauflagen und Arbeitssicherheit verwendet wird. Typischerweise wird der VSL auf Basis der Vergütung für gefährliche Tätigkeiten geschätzt.

Die Forscher der Studie „Der statistische Wert des Lebens für Senioren“ wählten einen anderen Ansatz: Sie untersuchten, wie viel ältere Amerikaner für Gesundheitsleistungen ausgeben, um ihr Sterberisiko zu senken. Sie fanden heraus, dass ein gesunder 67-Jähriger seinem Leben einen Wert von 2 Millionen Dollar beimisst, im Vergleich zu 600.000 Dollar bei jemandem mit schlechterem Gesundheitszustand.

Wie KI-Vorhersagen die Wirtschaft verändern könnten

Die Auswirkungen präziser Sterblichkeitsprognosen sind enorm. Für den Durchschnittsbürger könnte dies eine intelligentere Finanzplanung bedeuten. Entscheidungen über Sparen, Investieren und die Entnahme von Altersvorsorgegeldern basieren oft auf groben Schätzungen. Die Genauigkeit von Death Clock könnte diese Planungen deutlich vereinfachen.

Für Regierungen und Unternehmen steht noch mehr auf dem Spiel. Pensionsfonds, Lebensversicherungen und die gesetzliche Rentenversicherung hängen allesamt von der Lebenserwartung ab. Leben die Menschen länger als erwartet, reichen die Gelder nicht aus. Sterben sie früher, werden Ressourcen verschwendet.

Doch es gibt einen Haken. Die gestiegene Lebenserwartung bringt eigene Probleme mit sich. Längeres Leben bedeutet längere Rentenzeiten, die höhere Ersparnisse erfordern. Anlagestrategien müssen sich möglicherweise hin zu risikoreicheren, aber renditestärkeren Anlagen wie Aktien verlagern.

Für Menschen, die ein hohes Alter von über 90 Jahren anstreben, reichen traditionelle Anlageformen mit festem Einkommen möglicherweise nicht aus. Doch es geht nicht nur um Investitionen. KI-gestützte Sterblichkeitsprognosen könnten Einfluss auf die öffentliche Politik haben, von der Gesundheitsversorgung bis hin zum Arbeitsrecht.

Altersbasierte Kriterien wie das gesetzliche Renteneintrittsalter könnten an Bedeutung verlieren, wenn personalisierte Daten zum Standard werden. Regierungen müssen möglicherweise ihre gesamte Systemstruktur, von Steuern bis hin zu Renten, überdenken.

Langlebigkeitslücken und die Rolle des Geldes

Nicht jeder wird gleichermaßen von diesen Fortschritten profitieren. Langlebigkeit hängt nicht nur von der Gesundheit ab, sondern auch vom Wohlstand. Wohlhabende Amerikaner leben deutlich länger als arme. Untersuchungen der American Medical Association ergaben, dass die reichsten 1 % der Männer im Alter von 40 Jahren 15 Jahre länger leben als die ärmsten 1 %.

Bei Frauen beträgt die Lücke 10 Jahre. Der Nobelpreisträger und Wirtschaftswissenschaftler Angus Deaton brachte diese Diskrepanz mit „Todesfällen aus Verzweiflung“ in Verbindung, die durch wirtschaftliche Ungleichheit verursacht werden.

KI-Tools wie Death Clock könnten diese Lücken noch deutlicher aufdecken. Die Fähigkeit einer Person, ihr vorhergesagtes Todesdatum zu ändern, hängt maßgeblich von ihren Ressourcen ab.

Die App schlägt Lebensstiländerungen zur Lebensverlängerung vor, doch nicht jeder kann sich gesündere Ernährung, Fitnessstudio-Mitgliedschaften oder erholsame Urlaube leisten. Werden diese Ungleichheiten nicht angegangen, könnten KI-Vorhersagen die Kluft sogar noch vergrößern, anstatt sie zu verringern.

Es gibt auch immaterielle Faktoren, die KI nicht erfassen kann. Einsamkeit beispielsweise verkürzt bekanntermaßen die Lebenserwartung. Dankbarkeit hingegen kann sie verlängern.

Eine Harvard- Studie ergab, dass Frauen, die angaben, besonders dankbar zu sein, ein um 9 % geringeres Sterberisiko innerhalb von drei Jahren hatten. Diese Faktoren lassen sich nicht leicht quantifizieren, aber sie sind wichtig.