Lundi, il est apparu que l intelligence artificielle grâce à des chercheurs de l’Université technique du Danemark, peut prédire la mort  dans les quatre prochaines années avec un taux de précision de 78 %. Les progrès scientifiques nous aident à améliorer notre qualité de vie. Mais sont-elles toujours positives ? L’annonce de la prédiction de l’IA génère doutes  sur l’utilisation qui peut être faite de nos données. Il y a aussi les l’autre côté  de savoir quand on va mourir grâce à l’intelligence artificielle.

Javier Sirvent expert en technologie, explique Antena 3 News  que le coût du séquençage génétique est passé de 3 millions de dollars il y a 20 ans à un peu plus de 150″. Parce que ce qui est vraiment précieux, c’est notre informations génétiques.  Que se passerait-il si les entreprises pouvaient accéder à ces données ? Felix Villar , auditeur des algorithmes IA+Igual, précise qu’il s’agit d’algorithmes considérés comme « à haut risque ».

Vous pourriez exclure  d’un prêt ou « que je vous ai placé trop bas sur la liste des donneurs potentiels de cœur… ». Pour beaucoup, il s’agit un inconvénient trop important . « Il vaut mieux ne pas savoir », a déclaré une femme interrogée dans la rue. « Vous enlevez la magie de la vie », a commenté une autre femme. Actuellement, l’intelligence artificielle aide à diagnostiquer les maladies et à trouver des traitements plus rapidement.

Prévoir la mort

Le système « life2vec » est capable de prédire avec une 78%  d’annoncer la mort d’une personne dans les prochaines années. quatre ans.   Selon des chercheurs danois, une nouvelle intelligence artificielle peut prédire qu’une personne mourra dans les quatre prochaines années. L’étude affirme avoir un taux de précision de 78 %, mais certains experts n’en sont pas si sûrs : « Aucun humain ou intelligence artificielle ne peut prédire avec précision la date de la mort d’une personne », indique l’étude. Manuel Sanromá Professeur à l’Universitat Rovira i Virgili.

Les chercheurs se sont basés sur un registre de plusieurs années et sur des variables telles que les études, l’emploi, le salaire, les conditions de travail, l’adresse ou les données médicales. Le directeur de l’équipe de recherche, Sune Lehmann a proposé un algorithme plus précis qui pourrait « construire des trajectoires de vie humaine individuelles ».