청소년의 자살 방지를 목표로 하는 AI 기반 도구

• 인공지능이 탑재된 새로운 도구는 제한된 자원을 사용하여 노숙 청소년의 자살을 예방하는 것을 목표로 합니다.
• 실제 소셜 네트워크 정보를 활용하여 작동합니다.
• 노숙 청소년의 범위에 대한 편견을 최대 20%까지 줄입니다.

청소년의 자살률은 1960년대와 1980년대 사이에 300% 증가했습니다. 예를 들어, 호주에서는 자살이 15세에서 25세 사이의 두 번째 주요 사망 원인입니다.

미국에서는 십대 사망의 세 번째 주요 원인입니다. 질병 통제 예방 센터(Center for Disease Control and Prevention)에 따르면 10-24세 인구의 자살률은 2007년에서 2017년 사이에 50% 이상 증가했습니다. 노숙자 위원회 보고서에 따르면 노숙자의 절반 이상이 자살을 시도했다고 합니다. 또는 자살을 생각한 적이 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 미국 연구원 팀은 자살 위험을 줄일 수 있는 인공 지능(AI) 장착 모델을 개발했습니다. 이 모델은 실제 소셜 네트워크 정보를 활용하여 청소년과 작품을 대상으로 합니다.

강력한 그래프 커버

아이디어는 친척/친구를 돌보고 필요할 때 도움을 제공할 수 있는 전략적 위치에 있는 사람들의 네트워크를 만드는 것입니다. 연구팀은 이를 위한 알고리즘을 개발했습니다.

실제 사회 집단을 분석하고 '게이트키퍼'로 훈련할 최고의 개인을 식별한 다음 그룹에서 자살 징후를 식별하고 그에 따라 대응할 수 있습니다.

AI는 제한된 리소스를 고려하고 최대한 많은 사람들이 감시되고 있는지 확인합니다. 이 시나리오는 인접한 노드를 포함할 수 있는 그래프에서 노드의 하위 집합(게이트키퍼)을 선택하는 문제를 나타냅니다.

이 연구에서 개발된 모델은 실제 불확실성을 처리할 수 있을 만큼 충분히 똑똑합니다. 예를 들어 네트워크의 일부 개인이 게이트키퍼 교육을 받을 수 없는 경우 알고리즘은 여전히 ​​강력한 노드 적용 범위를 생성합니다.

참조:NeurIPS 2019 | 서던 캘리포니아 대학교

연구자들은 50%가 자살을 생각한 적이 있다는 점을 감안할 때 로스앤젤레스의 젊고 노숙자들의 네트워크를 조사했습니다. 제한된 자원(게이트키퍼)으로 이 새로운 모델은 취약한 인구를 위한 자살 예방 교육을 효율적으로 늘릴 수 있습니다.

실제로 정책 입안자(이러한 이니셔티브의 자금을 결정하는)는 자살 예방 교육을 받아야 하는 게이트키퍼의 최소 수를 결정하여 네트워크의 모든 사람들이 그들을 돌볼 수 있는 훈련된 친척/친구를 최소한 가질 수 있도록 도울 수 있습니다.

크레딧:PA 이미지

궁극적인 목표는 노숙자 청소년을 보호할 수 있는 편견 없는 AI를 구축하는 것입니다. 기존 알고리즘(커스텀 없이 구현한 경우)은 종족 간 보호율 60% 차이로 차별적 결과 제공.

반면에 새로운 알고리즘은 취약한 노숙자 그룹의 범위를 20%까지 줄일 수 있습니다.

읽기:미국에서 청소년 자살률이 20년 만에 최고로 치솟다

연구팀은 공정성 제약이 있는 강력한 커버링 문제를 추가로 조사할 가치가 있다고 생각합니다. 컴퓨터 과학 분야를 발전시키고 과학 위험 관리의 경계를 넓히면서 수많은 문제를 제기하고 계산적으로 어려운 문제를 해결합니다.

AI는 자살 충동 및 사망을 방지하는 것 외에도 자연 재해 발생 시 사람들을 보호하는 데에도 사용할 수 있습니다.