Napravljen uz pomoć modela transformatora, koji pokreću velike jezičke modele poput “ChatGPT”, nova alatka zvana “lajf2vek” je obučena na skupu podataka izvučenih iz čitave populacije Danske od šest miliona ljudi. Taj skup podataka je danska vlada stavila na raspolaganje samo istraživačima.
Alatka napravljena na osnovu ovog kompleksnog skupa podataka sposobna je da predvidi budućnost, uključujući životni rok pojedinaca, sa preciznošću koja prevazilazi vrhunske modele. Ali, uprkos moći predviđanja, tim iza istraživanja kaže da se najbolje koristi kao temelj za budući rad, a ne kao cilj po sebi. Iako koristimo predviđanje da procijenimo koliko su ovi modeli dobri, ova alatka ne treba da se koristi za predviđanja na stvarnim ljudima. To je model predviđanja zasnovan na specifičnom skupu podataka specifične populacije – rekla je Tina Ilajzi Rad, profesorka računarstva Univerziteta Nortistern.
“Skeniranje terena”
Ona je u projekat donijela svoju stručnost na polju etike vještačke inteligencije (AI).
– Ovi alati vam omogućavaju da vidite vaše društvo na drugi način – politike koje imate, pravila i propise… Možete da mislite o tome kao o skeniranju onog što se dešava na terenu – rekla je Rad.
Istraživački tim se nada da će uključivanjem društvenih naučnika u proces pravljenja ove alatke unijeti pristup razvoju AI sa fokusom na ljude, koji ih ne gubi iz vida usred ogromnog skupa podataka na kojem je taj alat obučen. Ovaj model nudi daleko sveobuhvatniji odraz svijeta kakav žive ljudska bića u odnosu na mnoge druge modele – kaže Sune Leman, autor rada koji je nedavno objavljen u “Prirodi računarstva”.
Masivan skup podataka o svakom Dancu
U srcu “lajf2veka” je masivni skup podataka koji su istraživači koristili da obuče svoj model. Podacima raspolaže Statistički zavod Danske i, iako su strogo regulisani, mogu im pristupiti neki članovi javnosti, uključujući istraživače. Razlog što je to tako strogo kontrolisano je zato što uključuje detaljni registar svakog Danca.
Mnogi događaji i elementi koji čine život su navedeni u tim podacima, od zdravstvenih faktora i obrazovanja do prihoda.
Istraživači su koristili te podatke da naprave dugačke obrasce ponavljajućih životnih događaja da bi ih unijeli u model, prilagođavajući pristup modela transformatora korišćenog za obuku u jeziku na ljudski život predstavljen kao sekvenca dešavanja.
– Čitava priča ljudskog života, na neki način, može se posmatrati i ako džinovska, duga rečenica o mnogo stvari koje se mogu dogoditi osobi – rekao je Leman.
Sekvence iz životnih dešavanja
Model koristi informacije koje nauči iz posmatranja miliona sekvenci životnih dešavanja da izgradi takozvane vektorske reprezentacije u prostorima za ugrađivanje, gdje počinje da kategoriše i povlači veze između životnih dešavanja. Ti prostori za ugrađivanje služe kao temelj za predviđanja koja model na kraju pravi.
Jedan od životnih događaja koje su istraživači predvideli bila je vjerovatnoća smrti neke osobe.
– Kada vizuelizujemo prostor koji model koristi za predviđanja, on izgleda kao dugačak cilindar koji vas vodi od male do velike vjerovatnoće smrti. Onda možemo da pokažemo da je na kraju, gdje je visoka vjerovatnoća smrti, mnogo tih ljudi zaista umrlo, a na kraju gdje je mala uzroci smrti su bili nešto što nismo mogli da predvidimo, poput saobraćajne nesreće – rekao je Leman.
“Opservatorija društva”
Istraživački rad ilustruje kako je model sposoban za predviđanje pojedinačnih odgovora na standardni upitnik o ličnosti, posebno kada je riječ o ekstrovertnosti. Iako model daje veoma precizna predviđanja, ona su zasnovana na korelacijama, veoma specifičnim kulturnim i društvenim kontekstima i vrstama pristrasnosti koje postoje u svakom skupu podataka.
– Ova vrsta alatke je poput opservatorije društva – i to ne svih društava. Studija je rađena u Danskoj, a Danska ima svoju kulturu, zakone i društvena pravila. Da li se to može uraditi u Americi je druga priča – rekla je Rad, prenosi Blic.
Ona i Leman smatraju ovaj model manje krajnjim proizvodom, a više početkom konverzacije. Leman kaže da su velike tehnološke kompanije vjerovatno godinama stvarale ove vrste prediktivnih algoritama u zaključanim prostorijama. Nada se da ovaj rad može da započne da stvara otvorenije, javno razumijevanje funkcionisanje ovih alatki, za šta su one sposobne i kako treba odnosno ne treba da se koriste.
Najnovije vijesti Srpskainfo i na Viberu