Des chercheurs ont créé une IA capable de prédire votre durée de vie

Publié par Redbran le 04/01/2024 à 06:00
Source: Nature Computational Science
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Des chercheurs ont développé un outil d'intelligence artificielle, baptisé life2vec, capable de prédire des aspects variés de la vie humaine, allant de la personnalité à la mortalité. Cet outil, fondé sur les modèles de type Transformer qui alimentent également les modèles de langage étendu (LLM) tels que ChatGPT, a été entraîné avec des données provenant de toute la population du Danemark, soit 6 millions de personnes.

Le professeur Tina Eliassi-Rad, de l'Université Northeastern, et ses collègues ont conçu cet outil en s'appuyant sur un ensemble complexe de données. Il est capable de prédire l'avenir, y compris l'espérance de vie des individus, avec une précision supérieure aux modèles existants. Cependant, malgré son pouvoir prédictif, l'équipe de recherche insiste sur le fait que cet outil devrait servir de base pour des travaux futurs, plutôt que comme un produit fini.


Le professeur Eliassi-Rad, spécialiste de l'éthique en IA, souligne que ces outils permettent d'observer la société sous un angle différent, en prenant en compte les politiques, règles et réglementations en vigueur. L'implication de scientifiques sociaux dans le développement de cet outil vise à apporter une approche centrée sur l'humain dans le développement de l'IA, sans perdre de vue les individus derrière l'immense ensemble de données sur lequel l'outil a été formé.

Au cœur de life2vec se trouve cet ensemble de données massif, détenu par Statistics Denmark. Bien que strictement réglementé, il est accessible à certains membres du public, dont les chercheurs. Il inclut un registre détaillé de chaque citoyen danois. L'outil utilise ces données pour créer de longs modèles de séquences d'événements de vie, en adaptant l'approche des modèles de type Transformer utilisés pour entraîner les LLM en langage. Ceci permet de représenter une vie humaine sous forme de séquences d'événements.

Un des événements de vie prédit par les chercheurs était la probabilité de mortalité d'une personne. Lorsque l'on visualise l'espace utilisé par le modèle pour faire des prédictions, on observe une sorte de long cylindre représentant la transition de faible à forte probabilité de décès.

Cette étude, publiée dans Nature Computational Science, illustre également comment le modèle peut prédire les réponses individuelles à un questionnaire standard de personnalité, notamment en ce qui concerne l'extraversion.

Bien que le modèle fasse des prédictions extrêmement précises, elles sont basées sur des corrélations et des contextes culturels et sociétaux spécifiques, ainsi que sur les types de biais existant dans chaque ensemble de données. Eliassi-Rad et Lehmann considèrent cet outil prédictif moins comme un produit fini et plus comme le début d'une conversation. Ils espèrent que ce travail pourra commencer à créer une compréhension plus ouverte et publique de la manière dont ces outils fonctionnent, de leurs capacités et de la manière dont ils devraient ou ne devraient pas être utilisés.
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