Un nuovo articolo scientifico, “Using Sequences of Life-events to Predict Human Lives”, pubblicato su Nature Computational Science, presenta una ricerca che analizza i dati sanitari e l’attaccamento al mercato del lavoro di 6 milioni di danesi in un modello chiamato life2vec. Dopo una fase iniziale di addestramento, il modello ha dimostrato di superare altre reti neurali avanzate e di prevedere con alta precisione risultati come la personalità e il momento della morte.
Previsioni del Tempo di Vita e Oltre
Le previsioni di Life2vec rispondono a domande generali come: “morte entro quattro anni”? Analizzando le risposte del modello, i risultati sono coerenti con le scoperte esistenti nelle scienze sociali; ad esempio, a parità di condizioni, individui in posizioni di leadership o con un alto reddito hanno maggiori probabilità di sopravvivere, mentre essere maschi, qualificati o avere una diagnosi mentale è associato a un rischio maggiore di morte.
Life2vec: Un Sistema di Vettori per Dati Umani
Life2vec codifica i dati in un ampio sistema di vettori, una struttura matematica che organizza i diversi dati. Il modello decide dove posizionare i dati sulla data di nascita, scolarizzazione, istruzione, stipendio, alloggio e salute. “È entusiasmante considerare la vita umana come una lunga sequenza di eventi, simile a come una frase in una lingua è composta da una serie di parole”, dice Sune Lehmann, professore al DTU e primo autore dell’articolo.
Questioni Etiche e Prospettive Future
I ricercatori sottolineano che il modello life2vec solleva questioni etiche, come la protezione dei dati sensibili, la privacy e il ruolo del bias nei dati. Queste sfide devono essere comprese più a fondo prima che il modello possa essere utilizzato, ad esempio, per valutare il rischio individuale di contrarre una malattia o altri eventi prevenibili della vita.
“Questo modello apre importanti prospettive positive e negative da discutere e affrontare politicamente. Tecnologie simili per prevedere eventi della vita e comportamenti umani sono già utilizzate oggi all’interno di aziende tecnologiche che, ad esempio, tracciano il nostro comportamento sui social network, ci profilano con estrema precisione e usano questi profili per prevedere il nostro comportamento e influenzarci. Questa discussione deve far parte della conversazione democratica, affinché consideriamo dove ci sta portando la tecnologia e se questo è uno sviluppo che vogliamo”, afferma Sune Lehmann.