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丹麦 AI 模型预测死亡率准确度超保险公司,引发被滥用担忧

IT之家 12 月 19 日消息,丹麦科技大学的苏尼・莱曼・乔根森及其团队开发了一款强大的人工智能模型,可以根据个人数据预测死亡率,准确度远超现有的任何模型,甚至包括保险业使用的模型。研究人员表示,该模型能提前预警健康和社会问题,也需要警惕其被大型企业滥用。

图源 Pexels

乔根森团队利用了涵盖丹麦 600 万人(2008-2020 年)教育、就医、诊断、收入和职业等丰富数据集,将其转化为可用于训练大型语言模型的文本。这种模型类似于 ChatGPT,ChatGPT 通过分析大量文本数据,预测下一个最可能的词,以此推断未来事件发生的可能性。同理,研究人员开发的“Life2vec”模型可以分析个人生命历程中的事件序列,预测接下来最有可能发生的事情。

在实验中,Life2vec 模型仅用 2008-2016 年的数据进行训练,2016-2020 年的数据则用于测试。研究人员将 35-65 岁的人群分为两组,其中一半在 2016-2020 年间去世,另一半则存活。Life2vec 模型预测他们的存亡结果,其准确率比现有 AI 模型和保险业常用的死亡率统计表高出 11%。

IT之家注意到,该模型还可以比专门用于性格测试的 AI 模型更准确地预测人口子集的性格测试结果。乔根森认为,Life2vec 模型已经吸收了足够多的数据,可以应用于广泛的健康和社会议题,例如预测和早期干预健康问题,或帮助政府缩小贫富差距。然而,他也强调,该模型如果被企业滥用可能会造成危害。

“Life2vec 模型不应该被保险公司使用,”乔根森说,“保险的本质在于分担风险,预测谁会遭遇不幸事件或死亡,违背了保险互助的理念。”但他表示,类似的技术已经存在,并可能被拥有大量用户数据的科技巨头用于预测和影响用户行为。

英国精算师协会的马修・爱德华兹表示,保险公司对新的预测方法确实感兴趣,但目前决策主要依靠一种被称为广义线性模型的简单 AI 技术。

“保险公司几百年来一直通过分析现有数据来预测寿命,”爱德华兹说,“但由于保单可能长达 20-30 年,我们对新方法的采用非常谨慎,因为任何重大错误都可能造成巨大损失。虽然一切都在变化,但保险业的步伐会放慢,因为没有人想要犯错。”

Life2vec 模型的出现凸显了人工智能技术在预测未来方面的强大潜力,但也引发了重要的伦理问题。如何确保这项技术用于改善人们的生活,而非加剧社会不公,是亟需解决的难题。

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