丹麦和美国的研究人员开发出一种强大的新型人工智能系统，能够预测人们生活中的事件——包括估算某人可能死亡的时间。这个名为 [life2vec] 的系统将人生分析为一系列事件——类似于像 ChatGPT 这样的 AI 模型处理语言的方式——并利用这些数据做出详细预测。
主要要点
- 一种名为 life2vec 的新 AI 模型能够以令人印象深刻的准确度预测生活事件、个性特征，甚至死亡时间。
- 该模型使用来自数百万人的生活事件序列，识别教育、健康、工作和收入方面的模式。
- 在更广泛地应用这项技术之前，必须解决围绕隐私、偏见和使用个人数据的伦理问题。
该项目由 [丹麦技术大学]、[哥本哈根大学]、[哥本哈根信息技术大学] 和美国的 [东北大学] 合作完成。该项目展示了基于 transformer 的先进 AI 模型如何分析数百万人生事件，并学习以惊人的精确度预测个人结果的模式。
研究团队使用来自丹麦的独特数据集训练 life2vec。该数据集包含六百万人十年间的生活事件记录。这些记录涵盖了从健康、教育到收入、住房、工作时间等多个方面。该系统随后将这些信息编码为向量，使模型能够以类似处理句子中词语的方式“理解”人类生活的复杂结构。
Life2vec 与预测科学
该项目的核心是一种将现实生活数据转化为数学语言的机器学习技术。像一个人的工作变动、教育水平或健康史这样的事件被放入一个结构化系统中。这使得 AI 能够像阅读故事一样看待人生——一个事件接一个事件，所有事件都影响着接下来会发生什么。
这种方法受到驱动 [自然语言处理工具] 的 transformer 模型的启发。就像语言模型识别词语在句子中的关系一样，life2vec 识别生活事件在时间上的关系。
“令人兴奋的是，把人生看作一连串的事件，”DTU 的教授兼该研究的主要作者 Sune Lehmann 表示。“通常，transformer 模型用于分析句子。但在这里，我们用它们来分析人生序列——一个人一生中发生的事件。”
当 life2vec 完全训练后，它可以超越基本事件的预测。它能够估计个人特征，甚至回答诸如“这个人会在未来四年内去世吗？”这样的问题。该模型以惊人的准确性给出的答案往往与现实结果一致。例如，收入较高或担任领导职位的人往往 [寿命更长]，而某些心理健康状况或技能水平较低的人则面临更高的早逝风险。
社会模式与个人预测
该模型的结果反映了社会科学中已知的趋势，既提供了验证，也带来了新的见解。它识别出性别、收入和 [心理健康] 等因素如何影响人生结果的模式。然而，它不仅仅确认研究人员已知的信息——它推动了这些结果可以被预测的精确度边界。
Lehmann 表示：“从科学角度来看，令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特征。”
通过创建一个共享的“嵌入空间”——一个从语言处理中借用的概念——研究人员可以将心脏病发作、晋升或从城市搬到乡村等事件映射到一个单一结构中。这使得可以深入分析各种因素如何相互关联并影响未来的可能性。
他们的方法显著优于以往的 [AI 模型]。它在预测早逝或个性细微差别方面的准确度超过了任何现有系统。这些发现表明，即使是非常个人的结果，也可能比人们想象的更具可预测性。
个性化 AI 预测的时代
Life2vec 的成就标志着 AI 可能塑造日常生活的一个转折点。各行各业的算法已经 [预测天气模式]、疾病爆发和消费者行为。但现在，预测正变得越来越个性化。
通过捕捉某人生活的全部复杂性，研究人员正进入 AI 的一个新阶段，超越了推荐或社交媒体趋势。这些系统现在可以预见改变人生的事件，既带来希望，也带来风险。
然而，如此精确地预测未来的能力引发了重大担忧。隐私、公平性和对个人数据的控制成为争论的中心。像 life2vec 这样的模型依赖于详细的生活历史。如果这些信息落入不法分子之手或在没有适当监督的情况下使用，可能会造成严重伤害。
Lehmann 警告说：“我们正处在一个需要仔细思考的时刻。”“预测 [人类行为] 的技术已经在科技公司内部存在。它们追踪我们的行为，对我们进行画像，并试图影响我们的选择。这些系统应该成为民主对话的一部分。”
科学的下一步走向
life2vec 的下一步是扩展。研究团队希望纳入新的数据类型——如文字文本、图像或社交网络模式。这种更广泛的视角将使 AI 能够做出更准确和详细的预测。通过添加更丰富的上下文，研究人员希望以前所未有的方式将个人行为、社交关系和健康趋势联系起来。
这种方法也可能重塑政府和科学家应对重大挑战的方式。Life2vec 可以帮助 [公共卫生机构] 理解谁最容易患病，发现压力与死亡率之间新的联系，或在人生事件恶化成危机之前就进行早期干预。
但专家警告说，必须谨慎。如果在没有透明度的情况下部署，这些工具可能会强化偏见、错误标记个人，或创造新的监控形式。
尽管如此，这项研究开辟了一个理解塑造人们生活因素的新前沿。如果以合乎伦理的方式使用，这些模型可能成为 [支持福祉] 和规划未来的重要工具。
将语言模型与生活数据融合，可能开启一门新的科学——一门将混乱、不可预测的人生故事转化为可能性地图的科学。
研究结果可在期刊 [Nature Computational Science] 在线获取。
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