0
0
harfam.co.id, Jakarta – Ada alat kecerdasan buatan yang diklaim mampu memprediksi kematian seseorang, yaitu “kalkulator” life2vec. Sistem kecerdasan buatan baru disebut mampu memprediksi secara akurat apakah seseorang akan meninggal dalam waktu tertentu.
Menurut Scientific American, tim peneliti mengembangkan model pembelajaran mesin yang disebut life2vec yang dapat membuat prediksi umum tentang detail dan jalan hidup seseorang, seperti perkiraan kematian, ciri-ciri kepribadian, dan kapan harus meninggalkan kota. Model ini mengandalkan data jutaan penduduk Denmark, termasuk data tanggal lahir, jenis kelamin, pekerjaan, lokasi, dan penggunaan sistem layanan kesehatan universal di negara tersebut.
Model baru ini dikatakan lebih dari 78% akurat dalam memprediksi kematian selama empat tahun pada populasi yang diteliti, secara signifikan mengungguli metode prediksi lainnya seperti tabel aktuaria dan berbagai alat pembelajaran mesin, demikian temuan penelitian tersebut. Dalam pengujian terpisah, life2vec juga memperkirakan apakah seseorang akan pindah dari Denmark pada periode yang sama berdasarkan metrik survei, dengan akurasi sekitar 73%.
Para peneliti selanjutnya menggunakan life2vec untuk memprediksi respons seseorang terhadap kuesioner kepribadian yang dilaporkan sendiri. Mereka menemukan tanda-tanda awal yang menjanjikan bahwa model tersebut dapat menghubungkan ciri-ciri kepribadian dengan peristiwa kehidupan.
“Studi ini menyajikan cara baru yang menarik untuk memprediksi dan menganalisis lintasan kehidupan masyarakat,” kata Matthew Salganik, seorang profesor sosiologi di Universitas Princeton yang mempelajari ilmu sosial komputasi dan penulis buku “Bit by Bit: Social Research in the Digital Usia.”
“Pengembang life2vec menggunakan gaya yang sangat berbeda yang, sejauh yang saya tahu, belum pernah digunakan oleh siapa pun sebelumnya,” ujarnya lagi.
Life2vec didasarkan pada arsitektur yang sama dengan chatbot AI populer seperti ChatGPT, OpenAI, dan Google’s Bard. Secara khusus, model prediksi baru ini paling dekat dengan BERT, model bahasa yang diluncurkan oleh Google pada tahun 2018.
“Kami mengambil prinsip-prinsip yang dikembangkan untuk pemodelan bahasa dan menerapkannya pada beberapa pertanyaan yang sangat menarik tentang biologi dan manusia,” kata penulis studi Sune Lehmann, profesor ilmu jaringan dan kompleksitas di Technical University of Denmark.
Untuk mendapatkan alat pemrosesan bahasa yang dapat memprediksi masa depan seseorang, Lehmann dan rekan-rekannya mengolah data pribadi menjadi satu garis waktu yang mencakup peristiwa seperti perubahan gaji dan rawat inap (beberapa peristiwa direpresentasikan sebagai angka yang dapat diselesaikan dengan token komputer). Mengingat data pelatihan mereka menangkap begitu banyak informasi tentang manusia dan arsitektur model mereka sangat fleksibel, para peneliti menyarankan agar life2vec dapat memberikan landasan yang dapat dengan mudah dimodifikasi dan diadaptasi. Tujuannya adalah untuk memberikan prediksi tentang banyak aspek kehidupan manusia yang belum tereksplorasi.
Lyman mengatakan dia telah dihubungi oleh para profesional medis yang mencari bantuan dalam mengembangkan versi medis dari life2vec. Ini mencakup versi yang membantu menjelaskan faktor risiko penyakit langka pada tingkat populasi tertentu.
Ia berharap dapat menggunakan alat ini untuk mengungkap hubungan yang sebelumnya tidak diketahui antara dunia dan hasil kehidupan manusia, sehingga berpotensi mengeksplorasi pertanyaan seperti “Faktor apa yang paling penting yang menentukan upah atau kematian dini?” Salah satu peringatan terbesar tentang life2vec adalah bahwa ukuran akurasi penelitian ini belum tentu dapat diandalkan. Ini lebih merupakan bukti konsep daripada bukti bahwa life2vec dapat memprediksi secara akurat apakah seseorang akan meninggal dalam jangka waktu tertentu.
Sulit untuk mengetahui cara terbaik untuk menilai keakuratan alat tersebut karena tidak ada alat lain yang seperti itu. Angka kematian individu sulit untuk diperkirakan karena meskipun setiap orang pada akhirnya meninggal, sebagian besar orang dewasa muda dapat bertahan hidup dari tahun ke tahun.
