Un algoritmo allenato sui dati di milioni di persone riesce a leggere il futuro con una precisione che farebbe invidia a cartomanti e indovini. Il sistema di IA sfrutta la capacità di riconoscere schemi ricorrenti in grandi moli di dati per predire le evoluzioni della vita di una persona, dagli aumenti di stipendio alla possibilità di decesso precoce. Le prodezze (un po’ inquietanti) dell’algoritmo-indovino sono state descritte sulla rivista scientifica Nature Computational Science. 

Storie di vita. Sune Lehmann Jørgensen, scienziata dei network della Technical University of Denmark, è partita dai dati contenuti in un ricco database danese – il Danish national registers, che comprende informazioni sul lavoro e sulla salute di circa 6 milioni di cittadini – e li ha convertiti in stringhe di testo, che ha dato poi in pasto a Life2vec, un modello linguistico di grandi dimensioni (Large Language Model, la stessa categoria del chatbot ChatGPT). 

Questi sistemi sono capaci di individuare, all’interno di grandi moli di testo, gli schemi ricorrenti nella successione di parole e frasi, e di usarli a loro volta per elaborare testi coerenti. Gli scienziati si sono perciò chiesti se queste stesse abilità si potessero sfruttare per rintracciare una possibile traiettoria in altre sequenze – quelle degli eventi significativi nelle nostre vite. Il primo passaggio è stato perciò tradurre dettagli come l’entità dello stipendio, il titolo professionale o le diagnosi mediche in stringhe di testo sintetiche, tipo: “Nell’agosto 2010, Agnes guadagnava 30.000 corone danesi come ostetrica in un ospedale di Copenhagen”.

Sfera di cristallo. Il modello è stato addestrato sulle esistenze di ogni individuo entrato nel database tra il 2008 e il 2016, e queste informazioni sono state usate per chiedere all’algoritmo di “predire” in quante, tra le persone studiate, sarebbero morte entro l’anno 2020 (il “futuro”, rispetto all’epoca su cui l’IA si era allenata). Le predizioni dell’IA si sono rivelate accurate nel 78% dei casi: il sistema ha saputo individuare diversi fattori che favorivano un maggiore rischio di morte prematura, come per esempio avere uno stipendio basso, aver avuto una diagnosi di malattia mentale, essere maschio, anche se ha “mancato” alcune cause di decesso precoce meno prevedibili come gli infarti o gli incidenti.

Rischi o benefici? L’algoritmo ha inoltre previsto in modo corretto altri aspetti della vita delle persone, come la propensione a determinati tratti caratteriali (facilmente associabile ai diversi tipi di mestiere). Il modello potrebbe essere sfruttato a fin di bene, per esempio per immaginare il rischio futuro di sviluppare determinate malattie e agire di conseguenza, ma potrebbe anche comportare grossi rischi per la privacy, la sicurezza e i diritti dei cittadini.

«Chiaramente non dovrebbe essere usato da una compagnia di assicurazioni, perché l’idea di base delle assicurazioni è che, condividendo l’incertezza su chi sarà lo sfortunato individuo colpito da un incidente, dalla morte o dalla perdita di una valigia, si divide questo carico» commenta Jørgensen.