Khi AI được lập trình giỏi hơn thầy bói: Hướng dẫn cách tra cứu chính xác số tiền bạn sẽ sở hữu trong đời và thời gian kết thúc sự sống của một người

Mới đây, các nhà khoa học đã phát triển một thuật toán sử dụng câu chuyện về cuộc đời một người để dự đoán họ sẽ sống như thế nào và khi nào họ sẽ chết.

Theo đó, nghiên cứu mới được xây dựng bởi các nhà khoa học ở Đan Mạch và Hoa Kỳ. Họ đã tạo ra mô hình tên Life2vec có độ chính xác khoảng 78%, ngang bằng với các thuật toán khác được thiết kế để dự đoán kết quả cuộc sống tương tự. 

Các nhà khoa học đã đào tạo thuật toán trên kho dữ liệu khổng lồ của Đan Mạch, cung cấp cho nó tất cả các loại thông tin về hơn 6 triệu người thật. Các thông tin bao gồm thu nhập, nghề nghiệp, nơi cư trú, thương tích, thai kỳ...

Life2vec được ví như đồng hồ tử thần. Bởi nó có thể xử lý ngôn ngữ đơn giản, từ đó đưa ra dự đoán về thời gian sống của một người và số tiền họ sở hữu trong suốt cuộc đời.

Nhưng không giống như các mô hình khác, Life2vec hoạt động giống như một chatbot, sử dụng các chi tiết hiện có để dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo.

Cách sử dụng thuật toán khá đơn giản, giống như bạn đang dùng ChatGPT. Thay vì bạn yêu cầu nó viết một bài hát, bài thơ hoặc bài luận thì các nhà khoa học sẽ hỏi Life2vec dự đoán cái chết trong vòng bốn năm sắp tới đối với một người nào đó.

Trả lời trên DailyMail, giáo sư Sune Lehmann - nhà nghiên cứu chính cho biết, Life2vec đã được huấn luyện trên dữ liệu từ năm 2008 đến năm 2016. Và nó đã dự đoán chính xác hơn 3/4 số người đã chết vào năm 2020.

"Để bảo vệ thông tin cá nhân của mọi người, dữ liệu sẽ không được cung cấp rộng rãi ra công chúng hoặc các đơn vị, công ty.

Chúng tôi đang tích cực tìm cách chia sẻ một số kết quả một cách cởi mở hơn, nhưng điều này đòi hỏi phải thực hiện nghiên cứu sâu hơn để đảm bảo quyền riêng tư của những người trong nghiên cứu.

Ngay cả khi mô hình này cuối cùng đã được ra mắt công chúng, luật về quyền riêng tư của Đan Mạch sẽ coi việc sử dụng life2vec để đưa ra quyết định về các cá nhân là bất hợp pháp", giáo sư Sune Lehmann nói.

Cũng giống như cách ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ lớn khác được đào tạo dựa trên vô số tác phẩm viết hiện có, Life2vec được dạy bằng dữ liệu từ cuộc sống của mọi người, được viết ra dưới dạng một chuỗi các câu giàu dữ liệu.

Chúng bao gồm những câu như "Vào tháng 9 năm 2012, Francisco nhận được hai mươi nghìn kroner Đan Mạch khi làm bảo vệ tại một lâu đài ở Elsinore" hoặc "Trong năm thứ ba tại trường nội trú cấp hai, Hermione đã theo học năm lớp tự chọn".

Lehmann và nhóm của ông đã gán các mã thông báo khác nhau cho từng phần thông tin. Chẳng hạn: gãy xương cẳng tay được biểu thị là S52; làm việc trong một cửa hàng thuốc lá được mã hóa là IND4726, thu nhập được thể hiện bằng 100 mã thông báo kỹ thuật số khác nhau; và 'xuất huyết sau sinh' là O72.

Nhiều mối quan hệ trong số này mang tính trực quan, như nghề nghiệp và thu nhập - một số công việc nhất định kiếm được nhiều tiền hơn. Nhưng những gì Life2vec làm là lập bản đồ một tập hợp lớn các yếu tố tạo nên cuộc sống của một cá nhân, cho phép ai đó yêu cầu nó đưa ra dự đoán dựa trên hàng triệu người khác và rất nhiều yếu tố.

Đặc biệt, thuật toán này còn có thể đưa ra dự đoán về tính cách của con người.

Để làm được điều này, Lehmann và nhóm của ông đã huấn luyện Life2vec dự đoán qua câu trả lời của mọi người trong bài kiểm tra tính cách.

Chẳng hạn, bài kiểm tra yêu cầu người tham gia trả lời 10 mục bằng cách tích yes or no (có hoặc không): "Việc đầu tiên tôi luôn làm ở nơi mới là kết bạn"; "tôi hiếm khi bày tỏ ý kiến của mình trong các cuộc họp nhóm".

Lehmann cho biết, điều quan trọng cần lưu ý là tất cả dữ liệu đều đến từ Đan Mạch, vì vậy những dự đoán này có thể không đúng đối với những người sống ở những nơi khác. Hơn nữa, hầu hết mọi người có thể không thực sự muốn biết khi nào họ sẽ chết.

"Chúng tôi xem xét công nghệ đang đưa chúng ta đến đâu và liệu đây có phải là sự phát triển mà chúng ta mong muốn hay không", Lehmann chia sẻ.

Theo Dailymail

Nguyễn Phượng