ڈنمارک کےسائنسدانوں نے 'لائف ٹو ویک' ( Life2vec)کے نام سے ایک مصنوعی ذہانت (آرٹیفشل انٹیلی جنس) چیٹ باٹ تیار کیا، جو موت کے وقت کی پیش گوئی کر سکتی ہے، اور 78 فیصد درستگی کے ساتھ انسان کی موت کے وقت کا درست تعین کرنے کا دعویٰ کرتا ہے۔
غیرملکی میڈیا کے مطابق ٹیکنیکل یونیورسٹی آف ڈنمارک (DTU) کے محققین نے ایک آرٹیفشل انٹیلی جنس (AI) پر مبنی موت کی پیشگوئی کرنے والا چیٹ باٹ تیار کیا ہے۔رپورٹ کے مطابق تربیت یافتہ نیا چیٹ جی پی ٹی جیسا مصنوعی ذہانت کا چیٹ باٹ افراد کی زندگیوں کے ساتھ ساتھ ان کی جلد موت کے خطرے کی پیشین گوئی کرنے میں انتہائی درست ہے۔
ٹیکنیکل یونیورسٹی آف ڈنمارک (DTU) کے سائنسدانوں نے کہا کہ اے آئی ماڈل کو ڈنمارک کی آبادی کے ذاتی ڈیٹا پر تربیت دی گئی اور اسے کسی بھی موجودہ نظام سے زیادہ درست طریقے سے لوگوں کے مرنے کے امکانات کی پیش گوئی کرنے کے لیے دیکھا گیا۔
رپورٹ کے مطابق یہ ( Life2vec) سسٹم اپنی پیش گوئیوں کے لیے انسانوں کی ذاتی معلومات جیسے صحت، تعلیم، پیشے اور آمدنی کا استعمال کرتا ہے۔
رپورٹ میں بتایا گیا ہے کہ اس ماڈل نے 2008ء سے 2020ء تک 60 لاکھ افراد کے صحت اور لیبر مارکیٹ کے اعداد و شمار کا تجزیہ کیا اور 78 فیصد درستگی کی شرح کے ساتھ موت کی صحیح پیشگوئی کی۔
محققین نے 35 سے 65 سال کی عمر کے لوگوں کے ایک گروپ کا ڈیٹا لیا اور چیٹ باٹ کا استعمال کرتے ہوئے، محققین نے عام سوالات کے جوابات ڈھونڈے جیسے چار سال کے اندر کسی شخص کے مرنے کے امکانات ہیں۔
چیٹ باٹ بنانے والے ایک محقق ڈاکٹر لیمن نے کہا کہ ہم نے بنیادی سوال کو حل کرنے کے لیے ماڈل کا استعمال کیا کہ ہم آپ کے ماضی کے حالات اور واقعات کی بنیاد پر آپ کے مستقبل میں ہونے والے واقعات کی کس حد تک پیشین گوئی کر سکتے ہیں؟ اور سائنسی طور پر ہم اس میں کامیاب رہے، جو چیز ہمارے لیے پرجوش ہے وہ خود پیشگوئی نہیں بلکہ اعداد و شمار کے وہ پہلو ہیں جو ماڈل کو ایسے درست جوابات فراہم کرنے کے قابل بناتے ہیں۔
انہوں نے کہا کہ یہ ماڈل آبادی کے ایک حصے میں پرسنلٹی ٹیسٹ کے نتائج کی بھی درست پیشین گوئی کر سکتا ہے جو موجودہ اے آئی سسٹمز سے بہتر ہے۔
تاہم، سائنسدانوں نے خبردار کیا ہے کہ اخلاقی خدشات کی وجہ سے لائف انشورنس فرموں کو اس چیٹ باٹ کا استعمال نہیں کرنا چاہیے۔محققین نے یہ بھی متنبہ کیا کہ life2vec کے استعمال کے ارد گرد دیگر اخلاقی مسائل بھی ہیں جیسے کہ حساس ڈیٹا کی حفاظت، رازداری، اور ڈیٹا میں تعصب کا کردار وغیرہ۔
