原标题：丹麦利用全民数据训练AI！预测35岁至65岁4年后的个体死亡：准确率达78%
丹麦研究人员最近开发了一款名为life2vec的AI模型，该模型利用丹麦大约600万人的生活数据，例如收入、职业、居住情况和健康历史等，成功预测了年龄在35岁至65岁之间的人4年后的死亡时间，准确率高达78%。这一研究成果于12月18日在《自然·计算科学》期刊上公开发表，引起了科学界的广泛关注。
▲几乎全部丹麦人的个人数据被用于训练这一AI
主要作者苏内·莱曼表示：这个模型几乎可以预测任何事情。我们利用一个事实，即人类生活与语言在某种意义上是相似的。就像句子中的单词彼此连贯一样，人类生活中的事件也相互关联。
life2vec模型的工作原理类似于大型语言模型（类似于ChatGPT背后的语言模型），通过分析人类生活中的事件序列，出模式和规律。这些算法分析大量文本，寻找单词和句子字符串中的模式。然后，AI模型利用这些学到的信息来预测句子中接下来应该出现的单词。莱曼认为，我们正处于“人类预测时代”，这主要是由于大量数据和强大的机器学习算法的出现。
利用丹麦国家登记册中的信息，研究人员将几乎所有丹麦公民约600万人十多年的生活信息（包括收入、职业、居住地、受伤情况、工作时间、就诊和诊断等详细信息，甚至包括怀孕情况）转化为一种综合语言，使得每个生活事件都成为一个句子。通过按时间顺序排列这些句子，AI模型重新构建了每个人的数字生活故事。例如，2010年8月，艾格尼丝在哥本哈根的一家医院担任助产士，收入为3万丹麦克朗。
在预测死亡时间方面，研究人员收集了一组年龄在35岁至65岁之间的人的数据，因为这个年龄段的死亡率很难预测。研究人员输入了2008年到2016年期间的数据，并确保2016年后的信息没有泄露给AI模型，然后要求AI预测到2020年的活着的人和去世的人，，在2020年年底发现，准确率达到了78%。
该AI还确定了导致过早死亡风险增加的几个因素，包括低收入、接受心理健康问题诊断以及男性性别。该模型预测错误的死亡案例中，大部分涉及到无法预测的突发事故或心脏病。
然而，一些科学家表示，该模型可能不适用于非丹麦人群。伦敦大学学院的心理学家吴悠悠（音译）表示，如果该模型使用来自其他国家的数据进行调整，可能会显示出适用于人类的普遍模式，甚至还可以突出显示不同文化对个体死亡时间的微妙影响。
莱曼表示，目前正在积极公开研究成果，但为了保护参与训练该系统的丹麦公民的个人隐私信息，该AI目前不对公众或公司开放使用。
红星新闻的记者邓纾怡
编辑：郭宇责编：冯玲玲
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