Ferramenta de IA promete previsão precisa do dia em que você morrerá

Um aplicativo promete fazer o que os humanos sempre se perguntaram: dizer o dia exato em que você morrerá. O Death Clock, lançado em julho, afirma prever a data da sua morte usando inteligência artificial.

Já obteve mais de 125 mil downloads, de acordo com a Sensor Tower, e é apoiado por dados de mais de 1.200 estudos de expectativa de vida abrangendo 53 milhões de participantes.

Você insere detalhes como dieta, hábitos de exercício, horário de sono e níveis de estresse. O resultado? Uma data de morte personalizada — mórbida, talvez, mas aparentemente precisa.

O aplicativo cobra US$ 40 por ano e não tem vergonha do tema. Os usuários recebem um cartão de morte de “adeus” completo com o Grim Reaper e um cronômetro de contagem regressiva que marca sua vida restante a cada segundo. Brent Franson, o criador do aplicativo, diz que isso não é um truque.

É uma atualização séria em relação às tabelas atuariais que as companhias de seguros e os governos usam há séculos. A expectativa de vida não é apenas uma preocupação pessoal. É a espinha dorsal de sistemas financeiros críticos.

As companhias de seguros, os fundos de pensões e os governos utilizam-no para decidir tudo, desde prémios de apólices até pagamentos à Segurança Social. Os Estados Unidos, já atrás de outros países desenvolvidos em termos de esperança de vida, poderão ver os seus modelos de mortalidade ultrapassados ​​serem derrubados pela IA.

Existe realmente uma necessidade de Death Clock?

Durante anos, os dados de mortalidade foram frustrantemente amplos. A Administração da Segurança Social, por exemplo, prevê que um homem de 85 anos nos EUA tem 10% de probabilidade de morrer no prazo de um ano, restando em média 5,6 anos de vida. Isso pode funcionar para estimativas gerais, mas Franson diz que é inútil para indivíduos.

A IA do Death Clock ignora as médias e adapta as previsões com base em suas informações exclusivas. Afirma ser uma melhoria “significativa” em relação aos métodos tradicionais.

A abordagem do aplicativo já despertou interesse nos meios acadêmico e econômico. Nos últimos meses, o Gabinete Nacional de Investigação Económica (NBER) publicou dois artigos explorando a mortalidade e o seu impacto económico.

Um deles, intitulado Sobre os Limites da Idade Cronológica, argumenta que as políticas baseadas na idade, como a reforma obrigatória, estão desactualizadas. As pessoas envelhecem de forma diferente e as suas capacidades nem sempre se alinham com os anos civis. As previsões personalizadas do Death Clock podem ajudar a mudar o foco da idade para a funcionalidade real.

Outro estudo do NBER analisou o “valor por vida estatística” (VSL), um cálculo utilizado na análise de custo-benefício para coisas como regulamentações ambientais e segurança no local de trabalho. Normalmente, o VSL é estimado com base na remuneração por trabalhos perigosos.

Os pesquisadores por trás de The Value of Statistical Life for Seniors usaram uma abordagem diferente: quanto os americanos mais velhos gastam em cuidados de saúde para reduzir o risco de morrer. Eles descobriram que uma pessoa saudável de 67 anos avalia sua vida em US$ 2 milhões, em comparação com US$ 600 mil para alguém com problemas de saúde.

Como as previsões da IA ​​poderiam remodelar a economia

As implicações de previsões precisas de mortalidade são enormes. Para pessoas comuns, isso pode significar um planejamento financeiro mais inteligente. As decisões sobre poupança, investimento e levantamento de fundos de reforma baseiam-se frequentemente em estimativas aproximadas. A precisão do Death Clock poderia tornar esses planos menos um jogo de adivinhação.

Para governos e empresas, os riscos são ainda maiores. Os fundos de pensões, seguros de vida e programas de Segurança Social dependem de estimativas de esperança de vida. Se as pessoas viverem mais do que o esperado, os fundos esgotam-se. Se morrerem mais cedo, os recursos serão desperdiçados.

Mas há um problema. A expectativa de vida prolongada traz seus próprios problemas. Vidas mais longas significam reformas mais longas, o que exige mais poupanças. As estratégias de investimento poderão ter de avançar para activos de maior risco e maior retorno, como as acções.

As abordagens tradicionais de renda fixa podem não ser suficientes para pessoas que planejam viver até os 90 anos. Porém, não se trata apenas de investimentos. As previsões de mortalidade baseadas na IA podem influenciar as políticas públicas, desde os cuidados de saúde até às leis laborais.

Os parâmetros de referência baseados na idade, como a reforma legal, podem tornar-se irrelevantes se os dados personalizados se tornarem a norma. Os governos poderão ter de repensar a forma como estruturam tudo, desde os impostos às pensões.

Lacunas de longevidade e o papel do dinheiro

Nem todos beneficiarão igualmente destes avanços. A longevidade não se trata apenas de saúde, trata-se de riqueza. Os americanos ricos vivem significativamente mais do que os pobres. Uma pesquisa da Associação Médica Americana descobriu que, aos 40 anos, o 1% mais rico dos homens vive 15 anos a mais do que o 1% mais pobre.

Para as mulheres, a diferença é de 10 anos. Angus Deaton, um economista vencedor do Nobel, associou esta disparidade às “mortes por desespero” causadas pela desigualdade económica.

Ferramentas de IA como o Death Clock podem expor ainda mais essas lacunas. A capacidade de uma pessoa alterar a data prevista de morte depende em grande parte dos seus recursos.

O aplicativo sugere mudanças no estilo de vida para prolongar sua vida, mas nem todos podem pagar por alimentos mais saudáveis, inscrições em academias ou férias para reduzir o estresse. Sem abordar estas desigualdades, as previsões da IA ​​poderão aumentar a lacuna em vez de a colmatar.

Existem também bens intangíveis que a IA não consegue contabilizar. A solidão, por exemplo, é conhecida por reduzir a expectativa de vida. A gratidão, por outro lado, pode estendê-la.

Um estudo de Harvard descobriu que as mulheres que relataram sentir-se mais gratas tinham um risco 9% menor de morrer em três anos. Esses fatores não são facilmente quantificáveis, mas são importantes.

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