ساتحدث بعد قليل في سلسلة تغريدات قادمة عن موضوع:
🔅هل يستطيع #الذكاء_الاصطناعي التنبؤ بموتك؟
وفقًا لدراسة حديثة في مجلة Nature Computational Science
🔅 ربما، لكن لا داعي للذعر.
1️⃣
🔅هل يستطيع #الذكاء_الاصطناعي التنبؤ بموتك؟
وفقًا لدراسة حديثة في مجلة Nature Computational Science
🔅 ربما، لكن لا داعي للذعر.
1️⃣
قد يتمكن نظام #الذكاء_الاصطناعي الجديد الذي يتعامل مع حياة البشر من التخمين بكفاءة بنسبة تزيد عن 78% حول ما إذا كنت ستموت خلال فترة معينة ام لا.
فقد طوّر فريق الدراسة نموذجًا للتعلم الآلي يسمى #life2vec يمكنه تقديم تنبؤات عامة حول تفاصيل ومسار حياة الأشخاص، مثل التنبؤات المتعلقة بالوفاة والتحركات الدولية والسمات الشخصية.
ويعتمد النموذج على بيانات الملايين من المقيمين في #الدنمارك، بما في ذلك تفاصيل حول تواريخ الميلاد والجنس والتوظيف والموقع واستخدام نظام الرعاية الصحية الشامل في البلاد.
ووجدت مقاييس الدراسة أن النموذج الجديد دقيق بنسبة تزيد عن 78% في التنبؤ بالوفيات بين مجتمع البحث على مدى أربع سنوات.
وفي اختبار منفصل، life2vec أيضا وجدوا علامات مبكرة واعدة على أن النموذج يمكن أن يربط سمات الشخصية بأحداث الحياة.
وتوضح الدراسة نهجًا جديدًا مثيرًا للتنبؤ بمسار حياة الناس وتحليله، كما يقول ماثيو سالجانيك، أستاذ علم الاجتماع في جامعة برينستون، الذي يبحث في العلوم الاجتماعية الحسابية ومؤلف كتاب "Bit by Bit: Social Research in the Digital Age". حيث يقول: إن مطوري life2vec يستخدمون أسلوبًا مختلفًا تمامًا، على حد علمي، لم يستخدمه أحد من قبل.
2️⃣
تقرير نيويورك بوست 👇
فقد طوّر فريق الدراسة نموذجًا للتعلم الآلي يسمى #life2vec يمكنه تقديم تنبؤات عامة حول تفاصيل ومسار حياة الأشخاص، مثل التنبؤات المتعلقة بالوفاة والتحركات الدولية والسمات الشخصية.
ويعتمد النموذج على بيانات الملايين من المقيمين في #الدنمارك، بما في ذلك تفاصيل حول تواريخ الميلاد والجنس والتوظيف والموقع واستخدام نظام الرعاية الصحية الشامل في البلاد.
ووجدت مقاييس الدراسة أن النموذج الجديد دقيق بنسبة تزيد عن 78% في التنبؤ بالوفيات بين مجتمع البحث على مدى أربع سنوات.
وفي اختبار منفصل، life2vec أيضا وجدوا علامات مبكرة واعدة على أن النموذج يمكن أن يربط سمات الشخصية بأحداث الحياة.
وتوضح الدراسة نهجًا جديدًا مثيرًا للتنبؤ بمسار حياة الناس وتحليله، كما يقول ماثيو سالجانيك، أستاذ علم الاجتماع في جامعة برينستون، الذي يبحث في العلوم الاجتماعية الحسابية ومؤلف كتاب "Bit by Bit: Social Research in the Digital Age". حيث يقول: إن مطوري life2vec يستخدمون أسلوبًا مختلفًا تمامًا، على حد علمي، لم يستخدمه أحد من قبل.
2️⃣
تقرير نيويورك بوست 👇
كيف تعمل أداة #الذكاء_الاصطناعي الجديدة؟
انها تعمل بطريقة غريبة. فهناك الكثير من الأنواع المختلفة لنماذج #التعلم_الآلي التي لها بنيات أساسية مختلفة ومن المفهوم أنها مفيدة لأغراض مختلفة.
على سبيل المثال، هناك نماذج تساعد الروبوتات على تفسير مدخلات الكاميرا ونماذج أخرى تساعد أجهزة الكمبيوتر على إخراج الصور. لكن #Life2vec يعتمد على نفس النوع من البنية التي تقوم عليها روبوتات الدردشة الشهيرة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT من OpenAI وBard من Google. على وجه التحديد، النموذج التنبؤي الجديد هو الأقرب إلى BERT، وهو نموذج لغوي قدمته Google في عام 2018.
يقول مؤلف الدراسة سوني ليمان، أستاذ الشبكات في الجامعة التقنية في الدنمارك:
"لقد اتخذنا مبدأ تم تطويره لنمذجة اللغة ... وقمنا بتطبيقه على بعض البيانات التسلسلية حول الإنسان".
بالنظر إلى سلسلة من المعلومات، عادةً ما تكون في شكل نص مكتوب، تقوم هذه النماذج بإجراء تنبؤات من خلال ترجمة المدخلات إلى متجهات رياضية والعمل كعملية إكمال تلقائي مشحونة تملأ القسم التالي وفقًا للأنماط المستفادة.
وللحصول على أداة معالجة لغة للتنبؤ بمستقبل الأشخاص، قام ليمان وزملاؤه بمعالجة بيانات الأفراد في خطوط زمنية فريدة تتألف من أحداث مثل تغيرات الرواتب والعلاج - مع أحداث محددة ممثلة على شكل "رموز" رقمية يمكن للكمبيوتر أن يتخيلها ويتعرف عليها. نظرًا لأن بيانات التدريب الخاصة بهم تلتقط الكثير عن الأشخاص ولأن بنية نماذجهم مرنة جدًا.
ويفول الباحثون أن life2vec يمكن أن تقدم أساسًا يمكن تعديله وضبطه بسهولة لتقديم تنبؤات حول العديد من الجوانب التي لم يتم استكشافها بعد من حياة الإنسان.
ويقول ليمان إن المتخصصين في المجال الطبي اتصلوا به بالفعل لطلب المساعدة في تطوير إصدارات مرتبطة بالصحة من life2vec، بما في ذلك النسخة التي يمكن أن تساعد في إلقاء الضوء على عوامل الخطر للأمراض النادرة على مستوى السكان، على سبيل المثال.
ويأمل في استخدام الأداة لاكتشاف العلاقات غير المعروفة سابقًا بين العالم ونتائج حياة الإنسان، وربما استكشاف أسئلة مثل "كيف تؤثر علاقاتك على نوعية حياتك؟" و"ما هي أهم العوامل في تحديد الراتب أو الوفاة المبكرة؟"
ويمكن للأداة أيضًا أن تستكشف التحيزات المجتمعية الخفية، مثل الروابط غير المتوقعة بين التقدم المهني للشخص وعمره أو بلده الأصلي.
3️⃣
انها تعمل بطريقة غريبة. فهناك الكثير من الأنواع المختلفة لنماذج #التعلم_الآلي التي لها بنيات أساسية مختلفة ومن المفهوم أنها مفيدة لأغراض مختلفة.
على سبيل المثال، هناك نماذج تساعد الروبوتات على تفسير مدخلات الكاميرا ونماذج أخرى تساعد أجهزة الكمبيوتر على إخراج الصور. لكن #Life2vec يعتمد على نفس النوع من البنية التي تقوم عليها روبوتات الدردشة الشهيرة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT من OpenAI وBard من Google. على وجه التحديد، النموذج التنبؤي الجديد هو الأقرب إلى BERT، وهو نموذج لغوي قدمته Google في عام 2018.
يقول مؤلف الدراسة سوني ليمان، أستاذ الشبكات في الجامعة التقنية في الدنمارك:
"لقد اتخذنا مبدأ تم تطويره لنمذجة اللغة ... وقمنا بتطبيقه على بعض البيانات التسلسلية حول الإنسان".
بالنظر إلى سلسلة من المعلومات، عادةً ما تكون في شكل نص مكتوب، تقوم هذه النماذج بإجراء تنبؤات من خلال ترجمة المدخلات إلى متجهات رياضية والعمل كعملية إكمال تلقائي مشحونة تملأ القسم التالي وفقًا للأنماط المستفادة.
وللحصول على أداة معالجة لغة للتنبؤ بمستقبل الأشخاص، قام ليمان وزملاؤه بمعالجة بيانات الأفراد في خطوط زمنية فريدة تتألف من أحداث مثل تغيرات الرواتب والعلاج - مع أحداث محددة ممثلة على شكل "رموز" رقمية يمكن للكمبيوتر أن يتخيلها ويتعرف عليها. نظرًا لأن بيانات التدريب الخاصة بهم تلتقط الكثير عن الأشخاص ولأن بنية نماذجهم مرنة جدًا.
ويفول الباحثون أن life2vec يمكن أن تقدم أساسًا يمكن تعديله وضبطه بسهولة لتقديم تنبؤات حول العديد من الجوانب التي لم يتم استكشافها بعد من حياة الإنسان.
ويقول ليمان إن المتخصصين في المجال الطبي اتصلوا به بالفعل لطلب المساعدة في تطوير إصدارات مرتبطة بالصحة من life2vec، بما في ذلك النسخة التي يمكن أن تساعد في إلقاء الضوء على عوامل الخطر للأمراض النادرة على مستوى السكان، على سبيل المثال.
ويأمل في استخدام الأداة لاكتشاف العلاقات غير المعروفة سابقًا بين العالم ونتائج حياة الإنسان، وربما استكشاف أسئلة مثل "كيف تؤثر علاقاتك على نوعية حياتك؟" و"ما هي أهم العوامل في تحديد الراتب أو الوفاة المبكرة؟"
ويمكن للأداة أيضًا أن تستكشف التحيزات المجتمعية الخفية، مثل الروابط غير المتوقعة بين التقدم المهني للشخص وعمره أو بلده الأصلي.
3️⃣
لكن في الوقت الحالي، هناك بعض القيود الخطيرة. حيث يشير ليمان إلى أن بيانات النموذج خاصة بالدنمارك. ولا تزال هناك فجوات كثيرة في المعلومات التي تم استخدامها. وعلى الرغم من أنها واسعة النطاق، إلا أنها لا تتضمن كل ما يتعلق بمخاطر وفاة الشخص أو مسار حياته.
ويشير ليمان إلى أن بعض مجموعات الأشخاص أقل احتمالا أن يكون لديهم سجلات صحية وتوظيفية واسعة النطاق.
ويتفق مع هذا الرأي مايكل لودكوفسكي، أستاذ الإحصاء والاحتمالات التطبيقية في جامعة كاليفورنيا، سانتا باربرا. حيث يقول:
أن هناك اعتبارات أخلاقية رئيسية. من الواضح أن أداة كهذه يمكن أن تسبب ضررًا إذا تم استخدامها بشكل خاطئ. و إن التحيز الخوارزمي يمثل خطرًا حقيقيًا، و"تحتاج أدوات الذكاء الاصطناعي إلى اختبارها بشكل محدد للغاية فيما يتعلق بالمشكلة التي تحاول حلها".
وسيكون من الضروري إجراء تقييم شامل لـ life2vec لكل استخدام جديد والمراقبة المستمرة للعيوب الشائعة مثل انحراف البيانات - حيث لم تعد الظروف السابقة التي انعكست في بيانات التدريب قابلة للتطبيق (بعد التقدم الطبي المهم، على سبيل المثال).
ويعترف الباحثون أنهم خاضوا في منطقة محفوفة بالمخاطر. وتؤكد دراستهم على حقيقة أن الدنمارك لديها قوانين قوية لحماية الخصوصية وقوانين مناهضة للتمييز.
وسيتعين على الأكاديميين والوكالات الحكومية والباحثين الآخرين الذين تم منحهم حق الوصول إلى life2vec التأكد من عدم تسرب البيانات أو استخدامها لأغراض غير علمية.
4️⃣
ويشير ليمان إلى أن بعض مجموعات الأشخاص أقل احتمالا أن يكون لديهم سجلات صحية وتوظيفية واسعة النطاق.
ويتفق مع هذا الرأي مايكل لودكوفسكي، أستاذ الإحصاء والاحتمالات التطبيقية في جامعة كاليفورنيا، سانتا باربرا. حيث يقول:
أن هناك اعتبارات أخلاقية رئيسية. من الواضح أن أداة كهذه يمكن أن تسبب ضررًا إذا تم استخدامها بشكل خاطئ. و إن التحيز الخوارزمي يمثل خطرًا حقيقيًا، و"تحتاج أدوات الذكاء الاصطناعي إلى اختبارها بشكل محدد للغاية فيما يتعلق بالمشكلة التي تحاول حلها".
وسيكون من الضروري إجراء تقييم شامل لـ life2vec لكل استخدام جديد والمراقبة المستمرة للعيوب الشائعة مثل انحراف البيانات - حيث لم تعد الظروف السابقة التي انعكست في بيانات التدريب قابلة للتطبيق (بعد التقدم الطبي المهم، على سبيل المثال).
ويعترف الباحثون أنهم خاضوا في منطقة محفوفة بالمخاطر. وتؤكد دراستهم على حقيقة أن الدنمارك لديها قوانين قوية لحماية الخصوصية وقوانين مناهضة للتمييز.
وسيتعين على الأكاديميين والوكالات الحكومية والباحثين الآخرين الذين تم منحهم حق الوصول إلى life2vec التأكد من عدم تسرب البيانات أو استخدامها لأغراض غير علمية.
4️⃣
في #القطاع_الخاص، تستخدم شركات التكنولوجيا تنبؤات خوارزمية متقدمة وكميات هائلة من البيانات التي تجمعها حول المستخدمين للتنبؤ بسلوك #المستهلك وزيادة وقت المشاركة إلى أقصى حد.
لكن التفاصيل الدقيقة لأدوات الحكومة والشركات على حد سواء يتم الاحتفاظ بها خلف أبواب مغلقة.
ومن خلال إنشاء أداة تنبؤية هائلة للذكاء الاصطناعي يمكن للباحثين الأكاديميين الوصول إليها، يقول ليمان:
إنه يأمل في تعزيز الشفافية والتفاهم في عصر التنبؤ الذي بدأ بالفعل.
ويضيف: "يمكننا أن نبدأ الحديث عنها، ويمكننا أن نبدأ في تحديد كيف نريد استخدامها: ما هو ممكن، وما هو صحيح، وما الذي يجب أن نتركه وشأنه". وآمل أن يكون هذا جزءًا من مناقشة تساعدنا على تحريكنا في اتجاه (المدينة الفاضلة) وبعيدًا عن الواقع المرير".
5️⃣
لكن التفاصيل الدقيقة لأدوات الحكومة والشركات على حد سواء يتم الاحتفاظ بها خلف أبواب مغلقة.
ومن خلال إنشاء أداة تنبؤية هائلة للذكاء الاصطناعي يمكن للباحثين الأكاديميين الوصول إليها، يقول ليمان:
إنه يأمل في تعزيز الشفافية والتفاهم في عصر التنبؤ الذي بدأ بالفعل.
ويضيف: "يمكننا أن نبدأ الحديث عنها، ويمكننا أن نبدأ في تحديد كيف نريد استخدامها: ما هو ممكن، وما هو صحيح، وما الذي يجب أن نتركه وشأنه". وآمل أن يكون هذا جزءًا من مناقشة تساعدنا على تحريكنا في اتجاه (المدينة الفاضلة) وبعيدًا عن الواقع المرير".
5️⃣
aideathcalculator.co
AI Death Calculator: How Life2Vec Calculates Personalized Death Dates
At the forefront of this morbid innovation is a hypothetical startup called Life2Vec. Their propriet...
scientificamerican.com/article/can-th…
Can this AI Tool Predict Your Death? Maybe, But Don't Panic
Amid the machine-learning boom, model developers have built an all-purpose digital oracle from a tro...
جاري تحميل الاقتراحات...