Rivoluzionario modello di Machine Learning potrebbe predire il futuro delle persone

Studio pubblicato su Nature Computational Science apre nuove frontiere nella comprensione del comportamento umano

Un recente studio pubblicato su Nature Computational Science presenta un modello di apprendimento automatico innovativo, denominato “life2vec”, che potrebbe prevedere con precisione vari aspetti della vita umana, incluso il rischio di mortalità precoce e le sfumature della personalità. Questo sviluppo rappresenta un passo significativo nel campo dell’intelligenza artificiale e della scienza comportamentale.

Predizione della vita umana: un enigma per gli scienziati sociali.

Da tempo gli scienziati sociali dibattono sulla prevedibilità della vita umana. Sebbene i fattori socio-demografici siano ben compresi, la previsione accurata degli esiti della vita è sempre stata un’ardua sfida. Tuttavia, il modello “life2vec” potrebbe cambiare questa prospettiva.

Il modello Life2vec.

Utilizzando dati relativi all’istruzione, salute, reddito, occupazione e altri eventi della vita di circa 6 milioni di persone, registrati in Danimarca, Sune Lehmann e colleghi hanno sviluppato questo approccio innovativo. Adattando tecniche di elaborazione del linguaggio, gli autori hanno rappresentato le vite umane in modo simile al linguaggio all’interno del modello, generando un “vocabolario” per gli eventi della vita.

Previsione di mortalità precoce e sfumature della personalità.

Impressionante è la capacità del modello di prevedere la mortalità precoce (specificamente, la probabilità che individui di età compresa tra 35 e 65 anni sopravvivano ai 4 anni successivi al 1° gennaio 2016) e di catturare le sfumature della personalità con maggiore precisione rispetto ai modelli attuali, superandoli di almeno l’11%.

Un passo avanti nella comprensione del comportamento umano.

I risultati dello studio dimostrano che rappresentando il complesso collegamento tra risultati sociali e sanitari, una previsione accurata degli esiti della vita può essere possibile. Questo modello fornisce una comprensione quantitativa del comportamento umano, aprendo nuove strade nella ricerca comportamentale.

Etica e implicazioni pratiche.

Gli autori sottolineano che la loro ricerca è un’esplorazione di ciò che potrebbe essere possibile e che l’uso del modello in condizioni reali dovrebbe essere regolamentato per proteggere i diritti individuali. La responsabilità etica gioca un ruolo cruciale nell’implementazione di tali tecnologie avanzate.

Articolo Nature Computational Science: Using sequences of life-events to predict human lives. DOI 10.1038/s43588-023-00573-5 .