नई दिल्ली: पिछले साल चैटजीपीटी के लॉन्च से लेकर आज तक, एआई कई विकास करने के लिए सुर्खियों में रहा है। लेकिन इस बार यह एक अहम वजह से चर्चा में है। AI अब उस बिंदु पर पहुंच गया है जहां यह आपकी मृत्यु की भविष्यवाणी कर सकता है। हाँ, आप इसे पढ़ें। यह विकास तब सामने आया जब डेनमार्क के तकनीकी विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक मृत्यु कैलकुलेटर विकसित किया।
लाइफ2वेक क्या है? इसका उपयोग किसके लिए होता है?
डेटा निर्धारित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक एल्गोरिदम का उपयोग करके ChatGPT के पीछे की तकनीक का उपयोग किया है जिसे Life2vec के नाम से जाना जाता है। यह एआई मॉडल भविष्यवाणी के परिणाम उत्पन्न करने के लिए व्यवसाय, आय, स्थान और स्वास्थ्य इतिहास जैसे कारकों का उपयोग करता है, जिसका लक्ष्य 78 प्रतिशत सटीकता स्तर है जो डेटा को सही करने का एक स्वीकार्य मानक है। (यह भी पढ़ें: क्रिसमस पर बैंकों की छुट्टियां? देखें आरबीआई की आधिकारिक अधिसूचना क्या कहती है)
अपने एआई मॉडल को आधार बनाने के लिए, शोधकर्ता एक दिलचस्प सिद्धांत का उपयोग करते हैं जो जीवन में होने वाली घटनाओं की तुलना उन भाषाओं से करता है जो लोग बोलते हैं। (यह भी पढ़ें: दवा लेना भूल गए? चिंता न करें, आपका एंड्रॉइड फोन आपके काम आ सकता है: यहां बताया गया है)
Life2vec कैसे काम करता है?
शोधकर्ता स्पष्ट करते हैं कि कैलकुलेटर परिणाम उत्पन्न करने के लिए एआई सिस्टम में डेटा इनपुट का विवरण देकर संचालित होता है और यह भविष्यवाणियों में अत्यधिक प्रभावी प्रतीत होता है।
रिपोर्टों के अनुसार, शोधकर्ताओं ने life2vec नामक एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा इकट्ठा करने के लिए ChatGPT जैसी तकनीक का इस्तेमाल किया। यह एआई मॉडल परिणाम उत्पन्न करने के लिए आय, व्यवसाय, स्थान और स्वास्थ्य इतिहास जैसे कारकों पर विचार करता है, जिसका लक्ष्य 78 प्रतिशत सटीकता स्तर- एक स्वीकार्य मानक है। शोधकर्ताओं ने एक दिलचस्प सिद्धांत अपनाया है, जिसमें जीवन की घटनाओं की तुलना उनके एआई मॉडल के आधार के रूप में बोली जाने वाली भाषाओं से की गई है।
Life2vec के परिणाम
एआई मॉडल पुरुषों और महिलाओं दोनों के इतिहास का विश्लेषण करके परिणाम प्रदान करने की अपनी क्षमता प्रदर्शित करता है। टीम ने 2008 से 2020 के बीच दोनों लिंगों के लगभग 6 मिलियन डेनिश लोगों पर Life2vec का परीक्षण किया।
वे यह पहचानने में सक्षम थे कि 1 जनवरी, 2016 के बाद कौन रहेगा, और एआई मॉडल में सभी प्रकार के डेटा को फीड करके वे एआई से प्राप्त परिणाम से प्रभावित हुए।
यह प्रासंगिक क्यों है?
टीम ने समझाया कि कई प्रकार के लोगों के लिए, उदाहरण के लिए, जीवन बीमा के लिए एक व्यक्ति की जीवन प्रत्याशा की आवश्यकता होती है, इसलिए इस डेटा को हाथ में रखने से चीजें आसान हो सकती हैं और डेटा की स्पष्टता से इसमें शामिल दोनों पक्षों को फायदा होगा।
नैतिकता और गोपनीयता के संबंध में, वे परीक्षण के दौरान एआई मॉडल द्वारा प्रदान की गई विशिष्ट मृत्यु तिथियों का खुलासा नहीं करते हैं।
