Trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán đời người?

Một dự án nghiên cứu của Đại học Kỹ thuật Đan Mạch (DTU), Đại học Copenhagen, Đại học Công nghệ thông tin Copenhagen (ITU) và Đại học Northeastern (Mỹ) cho thấy, nếu sử dụng một lượng lớn dữ liệu về một người và tiến hành đào tạo các mô hình AI trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, được gọi là transformer model (tương tự ChatGPT), thì các mô hình này có thể dự đoán các sự kiện tương lai trong cuộc đời của người đó, thậm chí cả thời điểm họ qua đời.

Trong bài viết trên tạp chí Nature Computational Science, nhóm nghiên cứu đã phân tích dữ liệu y tế và lao động của 6 triệu người Đan Mạch, thông qua một mô hình có tên Life2vec.

Sau quá trình huấn luyện ban đầu, tức là cho Life2vec học các mẫu trong dữ liệu, mô hình này đã có màn thể hiện tốt hơn bất kỳ mạng nơ-ron nhân tạo nào khác, dự đoán các kết quả như tính cách và thời điểm qua đời với độ chính xác cao.

“Chúng tôi sử dụng mô hình này để giải quyết câu hỏi căn bản: Dựa trên các điều kiện và sự kiện trong quá khứ, ta có thể dự đoán các sự kiện tương lai đến mức độ nào? Về mặt khoa học, chúng tôi thấy điều thú vị không nằm ở sự 'tiên tri', mà là những khía cạnh nào của dữ liệu đã cho phép mô hình đưa ra những câu trả lời chính xác như vậy” - Sune Lehmann, Giáo sư tại DTU và là tác giả đầu tiên của nghiên cứu, cho biết.

Life2vec đưa ra dự đoán cho những câu hỏi chung chung như: “bốn năm nữa có còn sống không?”, dựa trên phân tích các dữ liệu về ngày sinh, học vấn, giáo dục, thu nhập, nhà ở và sức khỏe.

Khi các nhà nghiên cứu phân tích phản hồi của mô hình này thì thấy kết quả nhất quán với những phát hiện trong khoa học xã hội. Ví dụ, với các điều kiện tương tự nhưng cá nhân ở vị trí lãnh đạo hoặc có thu nhập cao có nhiều khả năng sống lâu hơn; hay nam giới có tay nghề cao hoặc được chẩn đoán mắc bệnh tâm thần thì lại có nguy cơ tử vong cao hơn.

“Điều thú vị là coi cuộc sống con người như một chuỗi dài các sự kiện, cũng giống như câu được cấu thành bởi từ. Thường thì đây là nhiệm vụ được giao cho các mô hình AI, nhưng trong thí nghiệm của mình, chúng tôi sử dụng AI để phân tích chuỗi các sự kiện đã xảy ra trong cuộc đời của một người” - Giáo sư Sune Lehmann nói.

Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng mô hình Life2vec vấp phải nhiều vấn đề đạo đức, chẳng hạn như bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, quyền riêng tư và các thiên kiến trong dữ liệu.

Những thách thức này cần được nghiên cứu sâu hơn trước khi sử dụng mô hình để đánh giá nguy cơ mắc bệnh hoặc các sự kiện có thể tránh được trong cuộc sống của một người.

“Mô hình này mở ra những góc nhìn quan trọng - cả tích cực và tiêu cực - để thảo luận và giải quyết trên phương diện chính trị. Ngày nay, các công nghệ dự đoán tương tự đã và đang được sử dụng trong các công ty công nghệ để, ví dụ, theo dõi hành vi của người dùng trên mạng xã hội, lập hồ sơ cá nhân với độ chính xác cao và dùng những hồ sơ này để dự đoán và tác động đến hành vi người dùng. Câu chuyện này cần phải được thảo luận một cách dân chủ để chúng ta suy ngẫm về hướng đi của công nghệ và liệu đây có phải là một sự phát triển mà chúng ta mong muốn hay không” - Sune Lehmann nói.

Theo các nhà nghiên cứu, bước tiếp theo là tích hợp các loại thông tin khác, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh hoặc thông tin về mối quan hệ xã hội của mỗi cá nhân.

Cách sử dụng dữ liệu này mở ra một sự tương tác hoàn toàn mới giữa khoa học xã hội và khoa học sức khỏe.

Dự án nghiên cứu Sử dụng chuỗi sự kiện trong cuộc sống để dự đoán đời người dựa trên dữ liệu cá nhân của 6 triệu người Đan Mạch từ năm 2008 đến năm 2020, bao gồm thông tin về trình độ học vấn, số lần khám bác sĩ/đến bệnh viện, kết quả chẩn đoán, thu nhập và nghề nghiệp. Các dữ liệu trên được lấy từ thị trường lao động, Cơ quan Đăng ký Bệnh nhân Quốc gia (LPR) và Cơ quan Thống kê Đan Mạch.