Công nghệ chính được sử dụng là mô hình transformer, tương tự như ChatGPT, cho phép phân tích dữ liệu lớn về cá nhân. Trong giai đoạn đầu, Life2vec học các mẫu từ dữ liệu lớn để sau đó có thể dự đoán các kết quả với độ chính xác cao.
Nghiên cứu tập trung vào dữ liệu từ 2008 đến 2016, chú trọng đến một nhóm người cùng độ tuổi. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu thu được cái nhìn sâu sắc hơn về mối liên hệ giữa các yếu tố trong cuộc sống và kết quả cuối cùng.
Life2vec đã gây chú ý với khả năng dự đoán thời gian tử vong với độ chính xác khoảng 78%, một con số đáng kinh ngạc. Dữ liệu được mã hóa trong một hệ thống vector toán học, tổ chức thông tin về cuộc sống từ thời gian sinh đến các chi tiết như học vấn, thu nhập, nhà ở và sức khỏe.
Việc sử dụng Life2vec đặt ra những thách thức lớn về đạo đức, bao gồm việc bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, quyền riêng tư. Điều này yêu cầu sự cân nhắc kỹ lưỡng trước khi triển khai mô hình trong các lĩnh vực như đánh giá rủi ro sức khỏe của cá nhân.
Giáo sư Lehmann từ DTU, tác giả chính của bài báo, nhấn mạnh vào khía cạnh khoa học hơn là việc dự đoán. Ông quan tâm đến cách thức các khía cạnh dữ liệu cho phép mô hình cung cấp câu trả lời chính xác.
Kết quả của Life2vec không chỉ giới hạn ở dự đoán tử vong mà còn phản ánh các yếu tố xã hội học như vị trí lãnh đạo, thu nhập và các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ sống sót. Ngoài ra, mô hình còn có thể dự đoán chính xác các bài kiểm tra tính cách.
Life2vec đã chứng minh hiệu quả với độ chính xác cao hơn 11% so với các mô hình AI hiện tại. Sune Lehmann Jørgensen từ DTU nhấn mạnh rằng mô hình này có thể cung cấp thông tin quý giá về nhiều vấn đề sức khỏe và xã hội, nhưng cần phải được sử dụng một cách cẩn thận.
Life2vec đại diện cho một bước đột phá trong lĩnh vực AI, với khả năng đáng kinh ngạc trong việc dự đoán các sự kiện cuộc sống. Tuy nhiên, cùng với sự phát triển này là những thách thức đạo đức và xã hội cần được xem xét kỹ lưỡng.