AI死亡预测器：生命序列的编码与解码
AI死亡预测器生命序列的编码与解码
经过人类精心设计的代码，正试图揭开死亡的秘密。近期，来自丹麦科技大学的研究团队宣布开发出一款名为“Life2vec”的人工智能死亡预测器。这款模型利用强大的机器学习算法，分析构成个人生命的事件序列，从而预测寿命、疾病风险和未来收入等各类重要生活事件。初步结果显示，该预测器的成效显著，其预测死亡准确率达到了78%，相较于现有其他AI模型及保险公司的预测方法高出11%。
关键因素在于其提供的详尽数据。研究论文的第一作者苏恩·莱曼表示，他们采集了丹麦国家登记处600万人十年的日常记录，涵盖教育、健康、收入和职业等多个生活方面。此外，该模型还利用了2008年1月1日至2015年12月31日期间，35至65岁年龄段230余万人的数据进行了训练。莱曼指出，之所以选择这个年龄段，是因为他们的死亡率更难预测。
为了让“Life2vec”理解这些数据，研究团队将人类生活中的每个环节转化为代码。例如，S52代表前臂骨折，POS3513表示某人是计算机系统技术人员。他们将个人生活事件视为句子中的单词，并按照时间顺序构建详细的“个人生活序列”。
正如ChatGPT背后的技术，“Life2vec”也通过大量数据推测未来可能发生的事件。当问及“我会在四年内死亡吗？”时，它会分析你过去的生活事件，包括你的思维方式、感受和行为，以及其他可能影响生存的遗传或环境因素，然后基于统计模型为不同情境分配概率，以预估未来事件或死亡风险。
为了验证“Life2vec”的效果，研究人员让模型对随机抽取的匿名人士死亡时间进行预测。他们对一组10万人的数据进行了测试，其中一半的人在2016年后的四年内死亡，另一半存活，然后让算法判断这些人是否能活到2020年。令人惊讶的是，模型的预测准确率达到了78%。
“Life2vec”的成功在于强大的数据支持和先进的大模型算法，后者已进化到可以捕捉大量非结构化单词序列。百图生科AI算法负责人王太峰表示：“‘Life2vec’模型借助注意力机制模型的能力，挖掘出了序列中的隐藏深层特征，使其更容易拟合预测目标。这在除语言外的其他场景中具有很大的潜力。”
尽管大模型主要在自然语言和图像处理等领域得到应用，但在泛科学和社会经济领域中的应用较少。深势科技的研究人员解释说：“科学与泛社会科学领域（包括语言学）的主要区别在于，科学领域存在客观规律。这意味着大模型可以从这些规律出发，而不仅仅依赖于数据本身。然而，人类生命是一个复杂系统，AI在生命科学领域的进步，需要该领域专家将这些问题分解成AI可以有效解决的具体问题。”
除了预测死亡，“Life2vec”还能预测性格特征、幸福程度、职业成就等更多主观的人类细节。例如，它可以根据人们过去的工作经历预测职业成就，判断他们是否会换工作或提前退休。
“Life2vec”的价值在于提供信息和指导。在未来，它可以综合考虑生活方式、遗传基因、收入水平等多种因素，为健康风险预测和个性化诊疗方案制定提供更科学准确的分析。然而，“Life2vec”仍存在诸多缺陷和风险，尤其是数据安全问题。由于模型需要获取大量个人数据，如收入和疾病史等，一旦这些信息被用人单位或保险公司获悉，可能会影响人们的就业和保险。此外，预测结果的可靠性也无法完全保证。一位头部大模型企业的产品专家解释称，预测结果受数据质量、模型参数和假设等因素影响，存在不确定性。最后，人们对预知死亡的态度也不尽相同。对于大多数人来说，预知死亡可能带来更多的恐慌，导致他们的生活长期笼罩在焦虑之中。
为了保护用于训练的丹麦公民的隐私信息，该AI模型尚未对公众和保险公司开放。莱曼对CNN表示，目前“Life2vec”尚未准备好承担“现实世界的任务”。同时，考虑到各国在经济和社会方面的差异，该模型在其他国家的适用性尚不明确。
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