Mô hình trí tuệ nhân tạo của Đan Mạch dự đoán tỷ lệ tử vong chính xác hơn các công ty bảo hiểm, gây lo ngại về việc lạm dụng

Suni Lehmann Jorgensen và nhóm của ông tại Đại học Kỹ thuật Đan Mạch đã phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ có thể dự đoán tỷ lệ tử vong dựa trên dữ liệu cá nhân với độ chính xác cao hơn bất kỳ mô hình hiện có nào, ngay cả những mô hình được sử dụng bởi ngành bảo hiểm. Các nhà nghiên cứu cho biết mô hình này có thể cung cấp cảnh báo sớm về vấn đề sức khỏe và xã hội, nhưng cũng cảnh báo về việc lạm dụng nó bởi các công ty lớn.

Nguồn ảnh Pexels

Nhóm của Jorgensen đã tận dụng một tập dữ liệu phong phú bao gồm thông tin về giáo dục, điều trị y tế, chẩn đoán, thu nhập và nghề nghiệp của 6 triệu người ở Đan Mạch (2008-2020) và chuyển đổi nó thành văn bản có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn. Mô hình này tương tự như ChatGPT, nó phân tích lượng lớn dữ liệu văn bản để dự đoán từ tiếp theo có khả năng xảy ra nhằm suy luận khả năng xảy ra của các sự kiện trong tương lai. Cùng với đó, mô hình “Life2vec” được phát triển bởi các nhà nghiên cứu có thể phân tích chuỗi sự kiện trong quá trình cuộc sống của một cá nhân và dự đoán điều gì có khả năng xảy ra tiếp theo.

Trong thí nghiệm, mô hình Life2vec chỉ được huấn luyện với dữ liệu từ năm 2008-2016, và dữ liệu từ năm 2016-2020 được sử dụng cho việc kiểm tra. Các nhà nghiên cứu chia nhóm người từ 35-65 tuổi thành hai nhóm, một nửa trong số họ đã qua đời từ năm 2016-2020 và nửa còn lại đã sống sót. Mô hình Life2vec dự đoán kết quả sống sót của họ với độ chính xác cao hơn 11% so với các mô hình trí tuệ nhân tạo hiện có và bảng thống kê tỷ lệ tử vong thường được sử dụng trong ngành bảo hiểm.

Chúng tôi nhận thấy rằng mô hình cũng có thể dự đoán kết quả kiểm tra tính cách cho các nhóm dân số một cách chính xác hơn so với các mô hình trí tuệ nhân tạo được thiết kế đặc biệt cho kiểm tra tính cách. Jorgensen tin rằng mô hình Life2vec đã hấp thụ đủ dữ liệu để có thể áp dụng cho một loạt các vấn đề sức khỏe và xã hội, như dự đoán và can thiệp sớm vào các vấn đề sức khỏe, hoặc giúp các chính phủ giảm khoảng cách giàu nghèo. Tuy nhiên, ông cũng nhấn mạnh rằng mô hình có thể gây hại nếu bị lạm dụng bởi các doanh nghiệp.

“Mô hình Life2vec không nên được sử dụng bởi các công ty bảo hiểm,” Jorgensen nói. “Bản chất của bảo hiểm là chia sẻ rủi ro và dự đoán ai sẽ gặp phải những sự kiện không may hoặc qua đời, điều này đi ngược lại với khái niệm bảo hiểm chung.” Nhưng ông nói rằng công nghệ tương tự đã tồn tại và có thể được sử dụng bởi các công ty công nghệ lớn có lượng dữ liệu người dùng lớn để dự đoán và ảnh hưởng hành vi người dùng.

Matthew Edwards của Viện Actuaries Anh cho biết các công ty bảo hiểm thực sự quan tâm đến các phương pháp dự báo mới, nhưng hiện nay quyết định chủ yếu dựa trên một công nghệ trí tuệ nhân tạo đơn giản gọi là mô hình tuyến tính tổng quát.

“Các công ty bảo hiểm đã dự đoán tuổi thọ trong hàng trăm năm bằng cách phân tích dữ liệu hiện có,” Edwards nói. “Nhưng vì các chính sách có thể kéo dài từ 20-30 năm, chúng tôi rất thận trọng khi áp dụng các phương pháp mới vì bất kỳ sai lầm lớn nào có thể gây ra tổn thất lớn. Trong khi mọi thứ đang thay đổi, tốc độ phát triển của ngành bảo hiểm sẽ chậm lại vì không ai muốn mắc lỗi.”

Sự xuất hiện của mô hình Life2vec nhấn mạnh tiềm năng mạnh mẽ của công nghệ trí tuệ nhân tạo để dự đoán tương lai, nhưng cũng đặt ra những câu hỏi đạo đức quan trọng. Làm thế nào để đảm bảo rằng công nghệ này được sử dụng để cải thiện cuộc sống của con người thay vì làm trầm trọng thêm bất công xã hội là một vấn đề cấp bách cần được giải quyết.