一项新的研究表明，突破性的新型类似 ChatGPT 的人工智能系统在接受了超过一百万人的生活经历后，在预测个人的生活及其过早死亡的风险方面非常准确。

丹麦技术大学（DTU）的科学家表示，该人工智能模型是根据丹麦人口的个人数据进行的，结果表明，它比任何现有系统都能更准确地预测人们的死亡率。

在这项研究中，研究人员分析了 2008 年至 2020 年收集的 600 万丹麦人的健康和劳动力市场数据，包括个人教育、看医生和医院、最终诊断、收入和职业等信息。

科学家们将数据集转换为单词，以训练一个名为“life2vec”的大型语言模型，类似于 ChatGPT 等人工智能应用程序背后的技术。

根据周二发表在《自然计算科学》杂志上的这项研究，一旦人工智能模型了解了数据中的模式，它就可以超越其他先进系统，并高精度地预测性格和死亡时间等结果。

研究人员收集了一组年龄在35 岁至 65 岁之间的人的数据（其中一半人在 2016 年至 2020 年期间死亡），并要求人工智能系统预测谁活着，谁死了。他们发现，其预测比任何其他现有人工智能模型或人寿保险公司用于定价保单的方法准确 11%。

“令人兴奋的是，将人类生活视为一长串事件，类似于语言中的句子由一系列单词组成，”该研究的第一作者、丹麦技术大学的苏恩·雷曼 (Sune Lehman) 说。这通常是人工智能中使用变压器模型的任务类型，但在我们的实验中，我们使用它们来分析我们所谓的生命序列，即人类生活中发生的事件，”雷曼博士说。

研究人员利用该模型寻找一般问题的答案，例如一个人在四年内死亡的可能性。他们发现该模型的反应与现有的研究结果一致，即当考虑所有其他因素时，处于领导地位或高收入的个体更有可能生存，而男性、技术人员或有精神疾病的死亡风险更高。

“我们使用该模型来解决一个基本问题：我们可以在多大程度上根据过去的条件和事件来预测未来的事件？” 雷曼博士说从科学上来说，让我们兴奋的并不是预测本身，而是使模型能够提供如此精确答案的数据方面，”他补充道。该模型还可以比现有的人工智能系统更好地准确预测部分人群的性格测试结果。

研究人员在研究中写道：“我们的框架使研究人员能够识别影响生活结果的新的潜在机制以及个性化干预的相关可能性。”然而，科学家警告说，出于道德考虑，人寿保险公司不应使用该模型。“显然，我们的模型不应该被保险公司使用，因为保险的整个理念是，通过分享对谁将成为因某些事件、死亡或丢失背包而不幸的人的缺乏了解 ，我们可以分担这个负担，”雷曼博士告诉《新科学家》杂志。研究人员还警告说，使用 life2vec 还存在其他道德问题，例如保护敏感数据、隐私以及数据偏见的作用。他们说：“我们强调，我们的工作是对可能性的探索，但只能在保护个人权利的法规下用于现实世界的应用。”