Pesquisadores desenvolvem modelo de linguagem capaz de analisar dados e antecipar acontecimentos futuros
Uma inteligência artificial criada para modelar a linguagem escrita revelou-se capaz de prever eventos na vida das pessoas, incluindo estimativas da hora da morte, de acordo com um projeto de pesquisa internacional liderado pela Universidade Técnica da Dinamarca (DTU), em colaboração com a Universidade de Copenhague (ITU) e a Northeastern University, nos Estados Unidos.
O estudo demonstrou que, ao utilizar grandes conjuntos de dados sobre a vida das pessoas e treinar os chamados “modelos de transformadores”, como o ChatGPT, usados para processar linguagem, é possível organizar sistematicamente as informações e fazer previsões precisas sobre o futuro de uma pessoa. Os pesquisadores analisaram dados de saúde e mercado de trabalho de 6 milhões de dinamarqueses, desenvolvendo um modelo denominado “life2vec”.
Publicado na revista Nature Computational Science, o artigo revela que, após a fase inicial de treinamento, o modelo superou outras redes neurais avançadas ao prever resultados como personalidade e, surpreendentemente, a hora da morte, com alta precisão. As previsões do modelo abordam questões amplas, como “morte dentro de quantos anos”, apresentando estimativas que estão alinhadas com o conhecimento existente sobre a expectativa de vida em diferentes grupos.
O professor Sune Lehmann, da DTU, destaca o aspecto emocionante do estudo, que considera a vida humana como uma sequência de eventos analisáveis pela IA. No entanto, os pesquisadores reconhecem desafios éticos, como a proteção de dados confidenciais, privacidade e preconceitos nos dados. Eles enfatizam a necessidade de compreender esses desafios antes de utilizar o modelo para avaliar riscos de doenças ou outros eventos evitáveis na vida das pessoas.
Lehmann destaca a importância de incluir a discussão sobre o uso dessa tecnologia na conversa democrática, considerando o impacto que ela pode ter na sociedade. O próximo passo, segundo os pesquisadores, envolverá a incorporação de outros tipos de informações, como textos, imagens e dados sobre conexões sociais, abrindo novas possibilidades para a interação entre ciências sociais e da saúde.
