Ci sono cose che non dico noi umani, ma nemmeno la fantasia di uno scrittore visionario come Philip Dick avrebbe mai potuto immaginare. Il famoso racconto del 1956 The Minority Report, scritto da Dick nel 1956 e diventato un film di Spielberg con Tom Cruise nel 2002, narrava di come nel 2054 fosse possibile cercare di prevedere il futuro grazie a tre “Precog”, mutanti collegati a macchine in grado di “previsualizzare” cosa accadrà. Tornate indietro dal 2054 a quest’anno, sostituite i tre “Precog” con l’analisi dei big data e Minority Report è servito: setacciando con l’intelligenza artificiale conversazioni social e colossali database è possibile predire il futuro con una ragionevole probabilità di prenderci.
«Tra sette giorni potresti suicidarti». L’ultima incredibile frontiera dell’analisi sui big data nasce da un algoritmo “machine learning” messo a punto dal team di Colin Walsh, data scientist al Vanderbilt University Medical Center. Una nuova forma di intelligenza artificiale in grado di setacciare l’oceano di dati dei social network e gli smisurati database di cliniche e ospedali per individuare i soggetti a rischio suicidio.
L’algoritmo che salva la vita. I primi risultati del test su questa nuova intelligenza artificiale vengono descritti nei minimi dettagli da Wash, Jessica Ribeiro e Joseph Franklin nello studio Predicting Risk of Suicide Attempts Over Time Through Machine Learning, pubblicato qualche settimana fa su “Clinical Psychological Science”. L’intelligenza artificiale messa a punto dal team ha analizzato i profili di 5167 soggetti a rischio autolesionismo presenti nel database del Vanderbilt University Medical Center, setacciando le loro vecchie conversazioni social e incrociandole con lo storico delle informazioni mediche legate a cure o ricoveri. L’obiettivo era fornire alla macchina dati storici per capire quanto sarebbe stata precisa nell’identificare le persone che poi effettivamente hanno tentato di togliersi la vita.
Un’accuratezza del 92%. Il risultato è stato impressionante: l’algoritmo ha identificato 3250 soggetti ad alto rischio, con un grado di accuratezza dell’80-90% per tentativi di suicidio nell’arco di due anni e del 92% nell’arco della settimana successiva. Come si legge nella pubblicazione, «il grado di accuratezza migliora quando i tentativi di suicidio sono molto vicini (7 giorni) rispetto a quando sono lontani nel futuro (720 giorni)».
Scende in campo anche Facebook. Intanto il colosso dei social network fondato da Mark Zuckerberg ha a sua volta messo a punto un algoritmo proprietario per setacciare le conversazioni online identificando i soggetti a rischio di suicidio. Nel caso di Facebook, l’intelligenza artificiale è in grado di analizzare miliardi di post alla ricerca di frasi come “stai bene?”, “sono preoccupato per te” o più in generale di messaggi che esprimono dolore e sofferenza. I dati estratti dall’algoritmo vengono poi esaminati e selezionati da un team di professionisti umani, in grado di offrire aiuto ai soggetti a rischio in chat o tramite Messenger. Peccato che Philip Dick non possa vedere tutto questo.
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