デンマークのAIモデルは保険会社よりも正確に死亡率を予測し、乱用を懸念

12月19日、デンマーク工科大学のスニ・レーマン・ヨルゲンセン氏と彼のチームは、保険業界で使用されているものも含め、既存のどのモデルよりもはるかに高い精度で個人データに基づいて死亡率を予測できる強力な人工知能モデルを開発した。研究者らは、このモデルは健康や社会問題の早期警告を提供できるが、大企業による乱用に対しても警告を発していると述べている。

ヨルゲンセン氏のチームは、デンマークの600万人（2008～2020年）の教育、医療、診断、収入、職業を網羅した豊富なデータセットを使用し、それを大規模言語モデルのトレーニングに使用できるテキストに変換しました。このモデルは、大量のテキスト データを分析し、次に最も可能性の高い単語を予測して将来のイベントの可能性を推測する ChatGPT に似ています。同様に、研究者らが開発した「Life2vec」モデルは、個人の人生における一連の出来事を分析し、次に何が起こる可能性が高いかを予測することができる。

実験では、Life2vec モデルは 2008 年から 2016 年までのデータのみを使用してトレーニングされ、テストには 2016 年から 2020 年までのデータが使用されました。研究者らは35～65歳の人々を2つのグループに分け、半数が2016～2020年の間に死亡し、残りの半数が生き残った。 Life2vec モデルは、保険業界で一般的に使用されている既存の AI モデルや死亡率表よりも 11% 高い精度で生存結果を予測しました。

IT Homeは、このモデルは性格テストに特化したAIモデルよりも人口サブセットの性格テスト結果をより正確に予測できるとも指摘した。ジョーゲンセン氏は、Life2vec モデルは十分なデータを吸収しており、健康問題の早期予測と介入、あるいは政府による貧富の差の縮小など、幅広い健康問題や社会問題に適用できると考えている。しかし、彼はまた、このモデルが企業によって悪用された場合、害を及ぼす可能性があると強調した。

「Life2vecモデルは保険会社が使用すべきではない」とジョーゲンセン氏は述べた。「保険の本質はリスクを共有することであり、誰が不幸な出来事や死亡に遭遇するかを予測することは保険相互扶助の概念に反する」。しかし、同様の技術はすでに存在しており、大量のユーザーデータを持つテクノロジー大手がユーザーの行動を予測し、影響を与えるために使用できると同氏は述べた。

英国保険数理士協会のマシュー・エドワーズ氏は、保険会社は確かに新しい予測方法に興味を持っているが、現在の決定は主に一般化線形モデルと呼ばれる単純なAI技術に基づいていると述べた。

「保険会社は数百年にわたって既存のデータを分析して平均寿命を予測してきました」とエドワーズ氏は言う。「しかし、保険契約は20年から30年にわたることもあるため、大きな間違いがあれば莫大な損失につながる可能性があるため、新しい方法の導入には非常に慎重です。すべてが変化する中、誰も間違いをしたくないので、保険業界のペースは遅くなるでしょう。」

Life2vec モデルの出現は、未来を予測する人工知能技術の強力な可能性を浮き彫りにしていますが、重要な倫理的問題も生じています。この技術が、社会的不公正を悪化させるのではなく、人々の生活を改善するために使われるようにするにはどうすればよいかは、緊急に解決する必要がある難しい問題です。