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Un grupo de investigadores de una universidad danesa elaboraron a través de un algoritmo, un modelo denominado “calculadora de la muerte” que predeciría las etapas de la vida hasta su etapa final. “Puede predecir cualquier cosa con la condición de disponer de datos”, dice Lehmann, profesor de la Universidad técnica de Dinamarca (DTU), y uno de los autores del estudio publicado en la revista Nature Computational Science. “Podría predecir los resultados en materia de salud, la fertilidad o la obesidad, o tal vez quién tendrá o no cáncer, incluso si usted va a ganar mucho dinero”, agregó. Life2vec utiliza un modelo similar al ChatGPT pero en vez de tratar datos textuales, analiza estadísticas como el nacimiento, los estudios, las prestaciones sociales o los horarios de trabajo. “Desde cierto punto de vista, la vida solo es una sucesión de acontecimientos: la gente nace, va al pediatra, a la escuela, cambia de casa, contrae matrimonio”, afirma el estudio. “Explotamos aquí esta similitud para adaptar las innovaciones del tratamiento automático del lenguaje natural al examen de la evolución y la previsibilidad de las vidas humanas con base en secuencias de acontecimientos detallados”, precisa.

Utilizaron datos de un registro nacional de Dinamarca en el que se detalla una agrupación diversa de 6 millones de personas. Incluyeron información de 2008 a 2016 relacionada con aspectos importantes de la vida como la educación, la salud, los ingresos y la ocupación. Adaptaron técnicas de procesamiento del lenguaje y generaron un vocabulario de acontecimientos vitales para poder interpretar frases basadas en los datos, como "En septiembre de 2012, Francisco recibió veinte mil coronas danesas como guardia en un castillo de Elsinore" o "Durante su tercer año en el internado de secundaria, Hermione cursó cinco clases optativas". A continuación, el algoritmo aprendía de esos datos, y era capaz de hacer predicciones sobre determinados aspectos de la vida de las personas, como su forma de pensar, sentir y comportarse, e incluso si la persona podría morir en los próximos años. "Para comprobar la eficacia de [life2vec], elegimos un grupo de 100.000 individuos en el que la mitad sobrevive y la otra mitad muere", explicó Lehmann. Los investigadores sabían qué personas habían muerto después de 2016, pero el algoritmo no. A continuación, lo pusieron a prueba. Hicieron que el algoritmo hiciera predicciones individuales sobre si alguien vivía o no más allá de 2016. Los resultados fueron impresionantes: el algoritmo acertó el 78% de las veces. Life2vec superó al menos en un 11% a otros modelos y líneas de base de última generación al predecir los resultados de mortalidad con mayor precisión.

Queda por estudiar el efecto a largo plazo, las conexiones sociales y la posibilidad de predecir el rumbo de las vidas. El proyecto presenta un contrapeso científico para los algoritmos desarrollados por los gigantes como Google, Apple, Facebook, Amazon y Microsoft. “Ellos también pueden construir modelos de ese mismo tipo, pero no los hacen públicos ni hablan de ellos”, dice. “Podemos suponer que los perfeccionen solo para hacernos comprar más productos”, agregó. Para él, es “importante tener un contrapeso público y abierto para comenzar a comprender lo que se puede hacer con los datos de ese tipo”. Y mucho más porque los algoritmos de ese tipo ya son seguramente utilizados en el campo de los seguros de la Inteligencia Artificial, indica la experta en ética, Pernille Tranberg. “Nos han puesto seguramente en grupos (…) y eso puede ser utilizado en contra nuestra, pues nos pueden obligar a pagar un seguro más elevado, o a que nos rechacen un préstamo en el banco o el acceso a la atención médica pública, pues uno morirá de todas maneras”, añade. “No hay casos de fuga de datos” personales con el Instituto Nacional de Estadísticas, y “los datos no son individualizados”, subraya. Sin embargo, con el desarrollo de la inteligencia artificial, “todo se acelera”.

La investigación tiene varias limitaciones. "Observamos que los experimentos no fueron aleatorios y que los investigadores no estaban cegados respecto a la asignación durante los experimentos y la evaluación de los resultados", señala el informe. Los investigadores examinaron únicamente los datos de un periodo de ocho años, y puede haber sesgos sociodemográficos en el muestreo, aunque todas las personas de Dinamarca figuren en el registro nacional. "Si alguien no tiene un salario, o decide no participar en los sistemas sanitarios, no tenemos acceso a sus datos", señalaron. Además, el estudio se realizó en un país rico que cuenta con una infraestructura y un sistema sanitario sólidos. No está claro si las conclusiones de life2vec pueden aplicarse en otros países como Estados Unidos, dadas sus diferencias económicas y sociales.

El Dr. Arthur Caplan, director de la División de Ética Médica de la Facultad de Medicina Grossman de la Universidad de Nueva York, coincide en que las aseguradoras estarán ansiosas por adelantarse a los consumidores cuando modelos como life2vec se hagan más comerciales. Señala que life2vec no predice a qué edad morirá una persona ni cómo. Por ejemplo, el algoritmo no puede predecir si una persona va a morir en un accidente de coche. Espera que aparezcan modelos de predicción más avanzados en apenas cinco años. En última instancia, según Caplan, el uso de la inteligencia artificial para predecir cuándo podemos morir elimina el único aspecto de nuestras vidas que las mantiene interesantes: el misterio. "Nos preocupa que los robots se apoderen del mundo y decidan que no nos necesitan", afirma. "Lo que debe preocuparnos es que los robots manipulen la información y sean capaces de predecir muchas cosas sobre nuestro comportamiento, de modo que acabemos teniendo vidas tan predecibles que le quiten parte del valor a la vida".