In dem Film "Countdown", der ab 31. Jänner in den Kinos anläuft, lädt die Krankenschwester Quinn Harris eine App herunter, die ihren genauen Todeszeitpunkt vorhersagt. Als ihr die App sagt, dass sie noch genau drei Tage zu leben habe, bricht sie in Panik aus. Ihre Uhr tickt unaufhaltsam. Jede Sekunde wird zum schicksalsschwangeren Moment. Selbst ein neues Handy, eine neue SIM-Card helfen nichts. Die Countdown-App installiert sich automatisch auf dem neuen Gerät. In der Folge entspinnt sich ein rasanter Thriller, bei der Quinn versucht, mithilfe eines Priesters den Code der App zu knacken. Es ist ein eindrücklicher Film über Fatalismus, Programmierung und Determinierung.

Schon seit alters hegt der Mensch eine Obsession, den Tod vorherzusehen. In der griechischen Mythologie wurde die Schicksalsbestimmung immer wieder aufgegriffen. So sagt in Homers "Ilias" der sterbende Hektor den genauen Todesort und Zeitpunkt des Achill voraus. Auch der frühe Tod Alexanders des Großen, der im Jahr 323 v. Chr. im Alter von nur 32 Jahren starb, wurde vorhergesehen. Und das Orakel von Delphi prophezeite, dass Ödipus seinen Vater, den König Laios von Theben, töten werde. Natürlich wurden diese zweideutigen Orakelsprüche im Nachhinein mythisch überhöht und verklärt, und natürlich besitzen Weissagungen keine wissenschaftliche Evidenz. Doch das Erstaunliche ist, dass die Faszination, einen Blick in die Glaskugel zu werfen, die Geschichte überdauert und geistigen Strömungen wie dem Rationalismus, in dem Prophezeiungen als Scharlatanerie verworfen wurden, getrotzt hat. Mit digitalen Technologien und algorithmischen Prognosetechniken rückt die Utopie, das menschliche Schicksal vorherzusagen, ein Stück weit näher.

Wissenschafter der Universität Nottingham haben im vergangenen Jahr eine KI entwickelt, die den Todeszeitpunkt von Patienten vorhersagt. In der Studie wurde ein maschinell lernender Algorithmus mit Daten von einer halben Millionen Bürgern im Vereinigten Königreich im Alter zwischen 40 und 69 Jahren trainiert. Neben Alter, Geschlecht und Bildung umfasste der Datensatz auch Gesundheitsdaten wie Gewicht, Body-Mass-Index, Blutdruck, Vorerkrankungen in der Familie, Ernährungsgewohnheiten wie der Konsum von Früchten, Alkohol und Fleisch sowie Lebensgewohnheiten wie intensive Sonnenbäder oder Rauchen. Auf Basis von 60 Variablen wurde ein statistisches Modell erstellt. Das Ergebnis: Der Algorithmus sagte über 70 Prozent der frühzeitigen Sterbefälle in der untersuchten Kohorte voraus - und übertraf damit um Längen bisherige Vorhersagemodelle.