Dänische und US-Wissenschaftler haben eine KI mit den Daten von nicht ganz sechs Millionen Dänen gefüttert, wie man dieser Pressemitteilung entnehmen kann. Dann fing die KI an zu rechnen – und sagte in vielen Fällen erstaunlich genau voraus, ob eine Person innerhalb der nächsten vier Jahre sterben würde.
Die Forscher gaben ihren Rechnern alle chronologisch sortierten Daten, die sie vom National Patient Registry (LPR) und von Statistics Denmark über die knapp sechs Millionen Dänen im Alter von 25 bis 70 Jahren bekommen haben. Die Daten umfassten Informationen zu Einkommen, Gehalt, Stipendium, Art der Beschäftigung, Branche, Sozialleistungen, aber auch alle verfügbaren medizinischen Daten wie Arztbesuche, Diagnosen und Erkrankungen.
Das Projekt lief unter dem Namen “life2vec” und nutzte ein Transformer-Modell, auf dem auch ChatGPT & Co. basieren. Die KI erkannte also Zusammenhänge in den Lebensläufen. Die Wissenschaftler formulieren es so:
Transformer-Modelle”, die (wie ChatGPT) zur Verarbeitung von Sprache eingesetzt werden, können Daten systematisch ordnen und vorhersagen, was im Leben einer Person passieren wird, und sogar den Todeszeitpunkt abschätzen, wenn man große Datenmengen über das Leben von Menschen verwendet und so genannte “Transformer-Modelle” trainiert.
Peter Aagaard Brixen, DTU Technical University of Denmark
Wichtig: Alle vorliegenden Informationen über die erfassten Menschen stammten aus den Jahren 2008 bis 2020. Doch die Forscher fütterten ihre KI lediglich mit den Daten aus den Jahren 2008 bis 2016. Somit blieben die Jahre 2017 bis 2020 zum Abgleich zwischen dem, was in der Realität passiert ist und dem, was dafür die KI vorhergesagt hat.
Dabei zeigte sich, dass die Prognosen der KI so genau waren wie nie zuvor bei einem derartigen Experiment. Das neue Modell übertraf bei der Frage nach der Sterblichkeit (die Frage an die KI lautete: “Tod innerhalb von vier Jahren”) bisherige Modelle um elf Prozent. Die Forscher schreiben:
Nachdem das Modell in einer ersten Phase trainiert wurde, d. h. die Muster in den Daten gelernt hat, übertrifft es nachweislich andere fortgeschrittene neuronale Netze und sagt Ergebnisse wie Persönlichkeit und Todeszeitpunkt mit hoher Genauigkeit voraus.
Die Forscher stellen zwei Erkenntnisse heraus: “So haben beispielsweise Personen in einer Führungsposition oder mit einem hohen Einkommen bei gleichbleibenden Bedingungen eine höhere Überlebenswahrscheinlichkeit, während ein höheres Sterberisiko besteht, wenn sie männlich sind, über eine gute Ausbildung verfügen oder eine psychische Diagnose haben”.
Die genau Beschreibung des Experiments lesen Sie hier kostenpflichtig bei Nature unter dem Titel “Using sequences of life-events to predict human lives”.
