人工智能可以高精度预测个人的死亡时间

mada

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一项研究发现，名为“life2vec”的人工智能系统以卓越准确度预测个体死亡时间，通过对丹麦百万人个人数据训练，优于现有系统。研究呈现潜在的个性化干预机会，但伦理和隐私问题需要谨慎考虑。这一突破性发现揭示了人工智能在深入了解和预测生命事件方面的巨大潜力。一项由丹麦技术大学（DTU）科学家进行的开创性研究揭示了一款名为“life2vec”的全新人工智能系统，类似于ChatGPT，其惊人的能力在预测个体寿命和早期死亡风险方面达到了前所未有的水平。这个AI模型通过在丹麦超过一百万个个体的个人数据上进行训练，展现出在预测结果方面的出色表现，包括人格特征和死亡时间，准确度非常引人注目。这一研究的发现已经发表在《自然计算科学》杂志上。利用个人数据训练AI为了打造life2vec AI模型，研究人员利用了一个包含自2008年至2020年间收集的六百万名丹麦人的庞大数据集，其中包括健康和劳动力市场信息。该数据集包含了个体的教育、医疗历史、收入和职业等方面的详细信息。这些数据被转化为文本信息，用于训练AI模型，类似于像ChatGPT这样的流行人工智能应用的底层技术。前所未有的预测准确性一旦完成训练，life2vec AI模型展现出卓越的预测能力，超越了其他先进系统的表现。研究人员特别关注对死亡时间的预测。通过将其与其他现有AI模型以及寿险公司用于定价保单的方法进行比较，他们评估了其准确性。结果显示，与任何其他模型相比，life2vec AI模型的预测准确度提高了11％，标志着在死亡预测领域取得了重大进展。理解生活的序列该研究的第一作者Sune Lehman解释说，研究的目标是将人类生活看作是一系列事件，就像语言中由单词组成的句子一样。虽然这通常是人工智能中转换器模型的任务，但该研究对这些模型进行了调整，以分析“生活序列”或一个人一生中发生的事件。通过这样做，该模型能够基于过去的条件和经历对未来事件进行精确预测。影响死亡的因素研究人员还研究了更广泛的问题，例如一个人在特定时间范围内死亡的可能性。他们的研究结果与现有研究一致，显示出领导角色、高收入和性别等因素明显影响生存率。例如，担任领导职务或拥有较高收入的个体更有可能寿命更长，而男性、技能高或被诊断为有心理健康问题的个体则增加了早逝的风险。影响和伦理考虑尽管这项研究展示了life2vec AI模型的巨大潜力，研究人员强调必须谨慎考虑伦理问题和隐私问题。他们警告不要在寿险领域使用该模型，因为保险的本质是在个体之间共享风险。此外，在部署这类先进的人工智能系统时，保护敏感数据和解决数据偏见是至关重要的伦理考虑。增强个性化干预研究人员认为，life2vec AI模型可以提供有价值的洞见，深入了解影响生活结果的机制，为个性化干预提供机会。通过识别这些机制，研究人员和决策者可以探索改善个体福祉和生活质量的途径。丹麦技术大学科学家进行的研究揭示了一款名为life2vec的AI模型，具有卓越预测个体寿命和早期死亡风险的能力。尽管该模型的预测准确性引人注目，但在考虑其实际应用时必须认真解决伦理和数据隐私问题。这一开创性研究为个性化干预和更深入了解塑造我们生活的因素打开了新的大门。