Ferramenta de IA promete previsão precisa do dia em que você vai morrer

Um aplicativo promete fazer o que os humanos sempre se perguntaram: dizer o dia exato em que você vai morrer. O Death Clock, lançado em julho, afirma prever sua data de morte usando inteligência artificial.

Já recebeu mais de 125.000 downloads, de acordo com a Sensor Tower, e é apoiado por dados de mais de 1.200 estudos de expectativa de vida cobrindo 53 milhões de participantes.

Você insere detalhes como sua dieta, hábitos de exercício, 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 carinhosa” com a imagem da Morte, e um cronômetro regressivo que conta os segundos restantes de sua vida. Brent Franson, o criador do aplicativo, diz que isso não é um truque.

É uma atualização séria em relação às tabelas atuariais que as seguradoras e os governos usam há séculos. A expectativa de vida não é apenas uma preocupação pessoal. É a espinha dorsal de sistemas financeiros críticos. 

Seguradoras, fundos de pensão e governos a usam para decidir tudo, desde prêmios de apólices até pagamentos da Previdência Social. Os Estados Unidos, já atrasados em relação a outros países desenvolvidos em expectativa de vida, podem ver seus modelos de mortalidade ultrapassados serem desafiados pela IA.

Há realmente uma necessidade para o Death Clock?

Por anos, os dados de mortalidade têm sido frustrantemente amplos. A Administração da Previdência Social, por exemplo, prevê que um homem de 85 anos nos EUA tem 10% de chance de morrer dentro de um ano, com uma média de 5,6 anos restantes para viver. Isso pode funcionar para estimativas gerais, mas Franson diz que é inútil para indivíduos.

A IA do Death Clock ignora as médias e personaliza as previsões com base em seus inputs exclusivos. Afirma ser uma melhoria “significativa” em relação aos métodos tradicionais.

A abordagem do aplicativo já despertou interesse em 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 deles, intitulado Sobre os Limites da Idade Cronológica, argumenta que políticas baseadas na idade, como a aposentadoria obrigatória, estão ultrapassadas. As pessoas envelhecem de maneira diferente, e suas capacidades nem sempre se alinham com seus anos no calendário. As previsões personalizadas do Death Clock podem ajudar a mudar o foco da idade para a funcionalidade real.

Outro NBER estudo analisou o “valor por vida estatística” (VSL), um cálculo usado em análises de custo-benefício para coisas como regulamentações ambientais e segurança no trabalho. Tipicamente, o VSL é estimado com base na compensação por trabalhos perigosos.

Os pesquisadores por trás O Valor da Vida Estatística para Idosos usaram uma abordagem diferente: quanto os americanos mais velhos gastam com cuidados de saúde para reduzir seu risco de morrer. Eles descobriram que um saudável de 67 anos valoriza sua vida em US$ 2 milhões, comparado a US$ 600.000 para alguém em pior saúde.

Como as previsões de IA podem remodelar a economia

As implicações de previsões de mortalidade precisas são massivas. Para as pessoas comuns, isso pode significar um planejamento financeiro mais inteligente. Decisões sobre poupança, investimento e retirada de fundos de aposentadoria frequentemente dependem de estimativas grosseiras. A precisão do Death Clock pode tornar esses planos menos um jogo de adivinhação.

Para governos e corporações, as apostas são ainda mais altas. Fundos de pensão, seguros de vida e programas de Previdência Social dependem de 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 uma pegadinha. Expectativas de vida prolongadas trazem seus próprios problemas. Vidas mais longas significam aposentadorias mais longas, o que requer mais poupança. Estratégias de investimento podem precisar se mover para ativos de maior risco e maior retorno, como ações.

Abordagens tradicionais de renda fixa podem não ser suficientes para pessoas planejando viver bem até os 90 anos. Não se trata apenas de investimentos. Previsões de mortalidade alimentadas por IA podem influenciar políticas públicas, desde a saúde até as leis trabalhistas.

Marcos baseados na idade, como a aposentadoria estatutária, podem se tornar irrelevantes se os dados personalizados se tornarem a norma. Os governos podem precisar repensar como estruturam tudo, desde impostos até pensões.

Lacunas de longevidade e o papel do dinheiro

Nem todos se beneficiarão igualmente desses avanços. A longevidade não é apenas sobre saúde, é sobre riqueza. Americanos ricos vivem significativamente mais do que os pobres. Uma pesquisa da American Medical Association descobriu 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 lacuna é de 10 anos. Angus Deaton, um economista vencedor do Nobel, vinculou essa disparidade a “mortes de desespero” causadas pela desigualdade econômica.

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

O aplicativo sugere mudanças no estilo de vida para estender sua vida, mas nem todos podem pagar por alimentos mais saudáveis, academias de ginástica ou férias que reduzem o estresse. Sem abordar essas desigualdades, as previsões de IA podem ampliar a lacuna em vez de fechá-la.

Também existem fatores intangíveis que a IA não pode levar em conta. A solidão, por exemplo, é conhecida por encurtar a expectativa de vida. A gratidão, por outro lado, pode estendê-la.

Uma Harvard estudo descobriu que as mulheres que relataram sentir mais gratidão tinham 9% menos risco de morrer dentro de três anos. Esses fatores não são facilmente quantificáveis, mas importam.