Avis | Une nouvelle IA prédit quand les gens mourront. Cela en dit encore plus sur la façon dont nous vivons.
15 janvier 2024 à 7 h 30 HNE
Les craintes communautaires sont irrésistibles, et les recherches qui font de l’IA l’oracle de la mort étaient le moyen idéal pour mettre fin à 2023. Les universitaires le savaient aussi. Nous avons pensé que cela ressemblait à un rapport minoritaire, alors peut-être que l’article attirera un peu d’attention, déclare Sune Lehmann, l’un des auteurs et professeur de réseaux et de sciences de la complexité à l’Université technique du Danemark. De toute évidence, c’était une erreur de calcul, car cela a attiré autant d’attention ! Mais ce n’est vraiment pas le sujet du journal.
C’est vrai. La commercialisation a été un succès, mais elle n’a pas rendu service à la bourse. Parce que l’utilisation de séquences d’événements de la vie pour prédire des vies humaines n’est pas qu’un simple gadget. Il s’agit d’une fusion fascinante de l’IA et des sciences sociales qui soulève des questions bien plus inconfortables sur la façon dont nous vivons que sur le moment où nous mourons.
Le projet est parti d’une observation basique sur l’intelligence artificielle. Dans les grands modèles linguistiques, les mots sont transformés en jetons numériques. Ensuite, les jetons sont examinés dans des combinaisons incroyablement grandes pour trouver leurs relations. Les humains utilisent la grammaire et la logique pour trier les mots, mais la taille même d’un réseau neuronal permet aux ordinateurs de trouver des modèles et des corrélations entre les jetons que nous ne pourrions jamais repérer.
Les chercheurs se sont demandés ce qui se passerait si, au lieu de texte, ils symbolisaient des quantités de données sur la vie quotidienne. Pour exclure des événements récents tels que la pandémie et s’assurer qu’ils pourraient déterminer, euh, les résultats finaux, ils se sont appuyés sur des données enregistrées de 2008 à 2015. Si vous pensez aux sciences sociales, une grande partie de ce qu’ils tentent de traiter sont des événements de grande dimension. séquences, m’a raconté Lehmann, 47 ans, sur Zoom depuis son domicile à Copenhague. (Oui, il y avait un vélo très rapide dans la pièce, et même s’il souffrait d’un léger cas de covid-19, il n’aurait pas pu être plus joyeux.) Et si nous utilisions l’IA et considérions chaque vie comme des mots dans un phrase? Vous êtes né, vous voyez le pédiatre, vous allez à l’école, vous trouvez un travail, etc. Quelles sont les corrélations que nous pouvons apprendre ?
Pour envisager ce type de projet, vous avez besoin de données provenant de personnes disposées à en révéler beaucoup plus sur elles-mêmes que ce que vous obtiendriez d’un recensement ordinaire. Vous avez également besoin que ces données soient organisées de manière aussi obsessionnelle que le garde-manger d’un chef. Vous avez besoin des Danois. Au Danemark, nous avons cette chose folle que nous faisons confiance au gouvernement ! Nous les aimons, dit Lehmann.
Cette confiance est le fondement de Statistics Denmark, une agence d’État bien financée créée en 1966 pour suivre tout ce qui pourrait arriver à un Danois. Les données sont accessibles à tout chercheur affilié à une université danoise, mais elles doivent être anonymisées ; un seul manquement peut faire perdre l’accès à l’ensemble de l’institution. Il existe des catégories très spécifiques pour les problèmes de santé, la scolarité, les revenus, les nuances de personnalité et les coups de canard. C’est une catégorie pour, par exemple, si vous vous déplacez dans le paysage et que vous êtes ensuite frappé par un canard, dit Lehmann. C’est à quel point c’est granulaire.
Lorsque toutes les données ont été converties pour la première fois en jetons, le modèle n’a vu qu’une chaîne arbitraire de chiffres. Mais au fil du temps, des tendances se sont dégagées. Avec l’aide des professeurs, il s’est entraîné à reconnaître que le revenu est différent de concepts tels que la santé et l’éducation. Ensuite, il a fait des distinctions au sein de chaque concept, triant les fractures et les différents types de cancer par létalité. Il a appris par lui-même à intégrer les vies individuelles dans les 100 quantiles de salaire utilisés par Statistics Denmark. Le résultat final est une carte ordonnée de toutes les choses apparemment désordonnées et aléatoires qui se produisent dans la vie d’un Danois moderne.
L’ensemble du projet a été mené dans le respect des lois de l’Union européenne sur la confidentialité numérique, qui sont beaucoup plus claires et plus strictes que le régime patchwork des États-Unis en matière de confidentialité numérique. C’est justement l’une des raisons pour lesquelles il est difficile d’imaginer qu’un tel projet se réalise ici. (Même si l’un des huit co-auteurs de l’article est américain.) Il n’y a tout simplement pas assez de confiance dans le gouvernement pour collecter des données, les garder anonymes et mettre en œuvre les conclusions, ce qui va désavantager énormément les États-Unis dans un avenir proche. . Le Danemark et d’autres pays qui combinent l’IA avec de riches ensembles de données pourront jouer au Moneyball au niveau national. En trouvant des corrélations uniques entre les événements de la vie, ils géreront les budgets et dirigeront les services sociaux pour leurs citoyens avec une efficacité incroyable. Nerdtopia arrive.
Il existe un argument américain impulsive selon lequel avoir un gouvernement inefficace est un petit prix à payer pour le garder secret. J’y accorderais plus de crédit si les Américains n’étaient pas aussi distraits dans le partage de ces secrets avec Google, Meta, Amazon, le Container Store (ne jugez pas) et Peloton, ou autre. Si nous ne commençons pas à confier aux institutions gouvernementales les moyens de base pour être efficaces, il est fort possible qu’il ne reste plus aucune institution gouvernementale. Il y a des gens qui n’aiment rien de mieux. Mais donnez-moi un hygge fiscal ou donnez-moi la mort.
Maintenant, à propos de la mort. Il est vrai qu’en excluant du modèle les personnes de moins de 35 ans (elles meurent rarement, dit Lehmann) et de plus de 65 ans (elles meurent toujours), les chercheurs ont pu prédire la mortalité à partir des données avec une précision effrayante. Sauf que ce n’est pas si effrayant. Si vous voulez une explication en un seul mot : cancer. Ce n’est pas vraiment un jeu de devinettes si les données vous indiquent que le corps de quelqu’un est attaqué. Il existe bien sûr des décès par mésaventure, accident et maladie chronique, mais un actuaire peut produire des résultats similaires (quoique moins précis) à ceux du modèle sans le bénéfice de l’IA.
Pourtant, la recherche a un impact existentiel. Lorsque Lehmann et ses collègues ont vu comment l’IA cartographiait tout ce que font les gens, ils ont réalisé : les gens ne font pas grand-chose. Même si vous vivez comme une rock star, vous êtes assez prévisible, dit Lehmann. Pensez à nos modèles de mobilité. La plupart des gens se réveillent à la maison, prennent leur petit-déjeuner, vont au travail, font du shopping, récupèrent les enfants et rentrent à la maison. Nous faisons tous en quelque sorte la même chose. Nos vies sont bien plus ennuyeuses qu’il n’y paraît.
Le Danemark est riche et homogène. Il existe peut-être un autre pays où chaque jour est une aventure. Mais la conclusion qui n’est pas très distincte les unes des autres, délivrée par une technologie qui s’avère ne pas être si distincte des machines, est une sorte de déception pour Team Human. Pendant des décennies, l’un des principaux arguments contre le fonctionnement de l’IA était que les humains sont trop spéciaux, trop magiques pour être réduits à des schémas et à des probabilités. Mais les preuves ne cessent de s’accumuler. Ce que nous faisons est reproductible car nous nous répétons toujours.
Cela ne veut pas dire qu’il n’y a plus de magie à faire, mais simplement que l’IA aurait pu nous bluffer. Si elle peut de plus en plus nous indiquer les conséquences futures de nos choix, ferons-nous les mêmes ? Ou avoir le courage de changer de direction et de rechercher de nouveaux territoires ? Hamlet n’est pas la source pertinente ici. C’est Ophélie : Nous savons ce que nous sommes, mais pas ce que nous pouvons être.