Искусственный интеллект и грамматика жизни: предсказание будущего здоровья и не только
На этой неделе мне попалось на глаза новое исследование, которое заставило меня глубоко задуматься. Эта работа пролила новый свет на ценность больших языковых моделей (LLM) в медицине и даже за ее пределами. Исследователи взяли упрощенную версию GPT – модель всего с примерно двумя миллионами параметров – и обучили ее на индивидуальных медицинских диагнозах, таких как гипертония и диабет. Каждый код из Международной классификации болезней 10-го пересмотра (МКБ-10, англ. ICD-10) стал токеном, подобно слову в предложении запроса (промпта), а история болезни каждого человека превратилась в разворачивающуюся во времени историю.
Для контекста, считается, что GPT-4 и GPT-5 имеют от сотен миллиардов до триллионов параметров, что делает их в сотни тысяч раз крупнее этой небольшой модели. И тем не менее, эта миниатюрная система смогла предсказать «следующее слово» в истории здоровья человека, включая следующую диагностику, следующее осложнение и, с поразительной точностью, даже время смерти. Для меня это было своего рода полной остановкой. Давайте разберемся подробнее.
Видеть траекторию болезни
Интересно отметить, что клиницисты уже мыслят подобным образом. 50-летний пациент с гипертонией может не вызывать у врача особой тревоги, но добавьте к этому диабет и хроническую болезнь почек, и врач начнет видеть траекторию возможных будущих событий, которые могут включать сердечную недостаточность, диализ и даже преждевременную смерть. То, что делает эта новая модель, – это формализация и масштабирование этой интуиции. Она видела сотни тысяч похожих «пациентов» и статистически знает, как обычно разворачиваются их истории и когда.
Это не просто предсказание одного исхода; это симуляция траектории и прогнозирование того, какие осложнения, вероятно, разовьются и как быстро они могут появиться. Представьте, что вы делаете снимок своего текущего состояния здоровья и прогоняете его вперед во времени, чтобы увидеть свое клиническое будущее.
Предсказание дня вашей смерти
Один результат особенно поразил меня. Модель могла с 97-процентной точностью правильно определить, кто умрет, а кто выживет. Это поразительно высокая точность, особенно учитывая, что модель работала только с несколькими диагнозами, возрастом и базовыми факторами образа жизни.
Грамматика болезни
Теперь давайте поговорим о силе диагностического «языка» в контексте большой «языковой» модели. Похоже, что искусственный интеллект (ИИ) изучает то, что можно назвать грамматикой болезни. Каждый диагноз – это «слово», каждая медицинская карта – это «предложение», а наша жизнь написана последовательностями этих токенов. Добавьте гипертонию и гиперлипидемию, и модель уже может наметить вероятную следующую главу. Добавьте диабет или болезнь почек, и история становится четче, а конец – более предсказуемым. Каждое «слово» добавляет больше контекста и увеличивает статистическую вероятность.
Когда ИИ читает больше, чем наше здоровье
Итак, давайте немного углубимся в это. Что психологически, этически и даже практически означает, когда машина может прочитать историю нашего здоровья и рассказать нам, что произойдет дальше, или даже как она может закончиться? Действительно ли мы хотим знать свою вероятную «последнюю главу», даже если не можем ее изменить? Или это знание может быть использовано для того, чтобы переписать историю, вмешаться раньше, изменить траекторию и добавить новые главы, которые мы никогда не ожидали?
Интересно, что это не останавливается на медицине. Если модель может изучить грамматику болезни, то что насчет грамматики психологии, которая изучает последовательность переживаний – зафиксированных в диагнозе или слове – приводящих к депрессии или выгоранию? Что насчет грамматики отношений и закономерностей, предсказывающих развод или примирение? LLM, обученные на миллионах человеческих историй, уже содержат следы этих закономерностей.
Итак, вот где это становится одновременно захватывающим и тревожным для меня. Эти модели не просто предсказывают слова; они предсказывают будущую форму человеческих жизней, по крайней мере, в вероятностном или статистическом смысле. Они намекают на возможность того, что каждый аспект нашего существования, включая наше здоровье, наш выбор, даже наши разбитые сердца и сердцебиения, имеет статистическую подпись, которую можно прочитать и спроецировать в будущее.
Это ставит перед нами очень человеческий вопрос. Сколько из этого мы на самом деле хотим знать? В предвидении есть сила, но также и своего рода бремя. Возможно, задача состоит не только в создании моделей, способных читать наши истории, но и в том, чтобы решить, когда и как мы хотим, чтобы они рассказывали нам, что будет дальше.
