Uma ferramenta de IA promete prever com precisão o dia da sua morte

Um aplicativo promete fazer o que os humanos sempre quiseram saber: dizer o dia exato da sua morte. O Death Clock, lançado em julho, afirma prever a data do seu falecimento usando inteligência artificial.

De acordo com a Sensor Tower, o aplicativo já teve mais de 125.000 downloads e é baseado em dados de mais de 1.200 estudos sobre expectativa de vida, abrangendo 53 milhões de participantes.

Você insere detalhes como sua dieta, hábitos de exercícios, horário de sono e níveis de estresse. O resultado? Uma data de morte personalizada — mórbida, talvez, mas aparentemente precisa.

O aplicativo cobra US$ 40 por ano e não esconde seu tema. Os usuários recebem um cartão de despedida com a figura da Morte e um cronômetro que marca o tempo de vida restante a cada segundo. Brent Franson, criador do aplicativo, afirma que não se trata de um mero truque.

Trata-se de uma grande melhoria em relação às tabelas atuariais que seguradoras e governos usam há séculos. A expectativa de vida não é apenas uma preocupação pessoal. É a espinha dorsal de sistemas financeiros essenciais. 

Companhias de seguros, fundos de pensão e governos usam a inteligência artificial para decidir tudo, desde prêmios de apólices até pagamentos da Previdência Social. Os Estados Unidos, que já estão atrás de outros países desenvolvidos em expectativa de vida, podem ver seus modelos de mortalidade desatualizados serem revolucionados pela IA.

Será que existe realmente necessidade de um Relógio da Morte?

Durante anos, os dados de mortalidade têm sido frustrantemente amplos. A Administração da Segurança Social, por exemplo, prevê que um homem de 85 anos nos EUA tem 10% de probabilidade de morrer dentro de um ano, com uma expectativa de vida média de 5,6 anos. Isso pode funcionar para estimativas gerais, mas Franson afirma que é inútil para indivíduos.

A inteligência artificial do Death Clock ignora as médias e personaliza as previsões com base em suas informações exclusivas. Ela afirma ser uma melhoria "significativa" em relação aos métodos tradicionais.

A abordagem do aplicativo já despertou interesse nos círculos acadêmicos e econômicos. Nos últimos meses, o National Bureau of Economic Research (NBER) publicou dois artigos explorando a mortalidade e seu impacto econômico.

Um dos estudos, intitulado " Nos Limites da Idade Cronológica", argumenta que políticas baseadas na idade, como a aposentadoria compulsória, estão ultrapassadas. As pessoas envelhecem de maneiras diferentes e suas capacidades nem sempre correspondem à sua idade cronológica. As previsões personalizadas do Death Clock podem ajudar a mudar o foco da idade para a funcionalidade real.

Outro do NBER analisou o “valor por vida estatística” (VVE), um cálculo usado em análises de custo-benefício para questões como regulamentações ambientais e segurança no trabalho. Normalmente, o VVE é estimado com base na remuneração por trabalhos perigosos.

Os pesquisadores por trás do estudo "O Valor Estatístico da Vida para Idosos" utilizaram uma abordagem diferente: quanto os americanos mais velhos gastam em cuidados de saúde para reduzir o risco de morte. Eles descobriram que uma pessoa saudável de 67 anos valoriza sua vida em US$ 2 milhões, em comparação com US$ 600 mil para alguém com saúde mais debilitada.

Como as previsões da IA ​​podem remodelar a economia

As implicações de previsões de mortalidade precisas são enormes. Para pessoas comuns, isso poderia significar um planejamento financeiro mais inteligente. Decisões sobre poupar, investir e sacar fundos de aposentadoria muitas vezes dependem de estimativas aproximadas. A precisão do Relógio da Morte poderia tornar esses planos menos incertos.

Para governos e empresas, os riscos são ainda maiores. Fundos de pensão, seguros de vida e programas de previdência social dependem das estimativas de expectativa de vida. Se as pessoas viverem mais do que o esperado, os fundos se esgotam. Se morrerem mais cedo, os recursos são desperdiçados.

Mas há um porém. A maior expectativa de vida traz seus próprios problemas. Vidas mais longas significam aposentadorias mais longas, o que exige mais poupança. As estratégias de investimento podem precisar migrar para ativos de maior risco e maior retorno, como ações.

As abordagens tradicionais de renda fixa podem não ser suficientes para pessoas que planejam viver até os 90 anos ou mais. Mas não se trata apenas de investimentos. Previsões de mortalidade baseadas em inteligência artificial podem influenciar políticas públicas, desde a saúde até as leis trabalhistas.

Critérios baseados na idade, como a aposentadoria compulsória, podem se tornar irrelevantes se os dados personalizados se tornarem a norma. Os governos talvez precisem repensar a estrutura de tudo, desde impostos até pensões.

Diferenças na longevidade e o papel do dinheiro

Nem todos se beneficiarão igualmente desses avanços. Longevidade não se resume apenas à saúde, mas também à riqueza. Os americanos ricos vivem significativamente mais do que os pobres. Uma pesquisa da Associação Médica Americana constatou que, aos 40 anos, o 1% mais rico dos homens vive 15 anos a mais do que o 1% mais pobre.

Para as mulheres, a diferença é de 10 anos. Angus Deaton, economista laureado com o Prêmio Nobel, relacionou essa disparidade às “mortes por desespero” causadas pela desigualdade econômica.

Ferramentas de IA como o Death Clock podem expor ainda mais essas lacunas. A capacidade de uma pessoa alterar a data prevista para sua morte depende em grande parte de seus recursos.

O aplicativo sugere mudanças no estilo de vida para prolongar a vida, mas nem todos têm condições de arcar com alimentos mais saudáveis, mensalidades de academia ou férias para reduzir o estresse. Sem abordar essas desigualdades, as previsões da IA ​​podem ampliar a disparidade em vez de reduzi-la.

Existem também fatores intangíveis que a IA não consegue contabilizar. A solidão, por exemplo, é conhecida por reduzir a expectativa de vida. A gratidão, por outro lado, pode aumentá-la.

Um estudo descobriu que mulheres que relataram sentir-se mais gratas apresentaram um risco 9% menor de morrer em três anos. Esses fatores não são facilmente quantificáveis, mas são importantes.