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乔根森团队利用了涵盖丹麦 600 万人(2008-2020 年)教诲、就医、诊断、收入和职业等丰富数据集,将其转化为可用于演习大型措辞模型的文本。
这种模型类似于 ChatGPT,ChatGPT 通过剖析大量文本数据,预测下一个最可能的词,以此推断未来事宜发生的可能性。
同理,研究职员开拓的“Life2vec”模型可以剖析个人生命进程中的事宜序列,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 年的数据进行演习,2016-2020 年的数据则用于测试。
研究职员将 35-65 岁的人群分为两组,个中一半在 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去世亡率统计表赶过 11%。

IT之家把稳到,该模型还可以比专门用于性情测试的 AI 模型更准确地预测人口子集的性情测试结果。
乔根森认为,Life2vec 模型已经接管了足够多的数据,可以运用于广泛的康健和社会议题,例如预测和早期干预康健问题,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利用,”乔根森说,“保险的实质在于分担风险,预测谁会遭遇不幸事宜或去世亡,违背了保险互助的理念。
”但他表示,类似的技能已经存在,并可能被拥有大量用户数据的科技巨子用于预测和影响用户行为。

丹麦AI模型猜测去世亡率准确度超保险公司激发被滥用担忧

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,但目前决策紧张依赖一种被称为广义线性模型的大略 AI 技能。

“保险公司几百年来一贯通过剖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,我们对新方法的采取非常谨慎,由于任何重大缺点都可能造成巨大丢失。
虽然统统都在变革,但保险业的步伐会放慢,由于没有人想要犯错。

Life2vec 模型的涌现凸显了人工智能技能在预测未来方面的强大潜力,但也引发了主要的伦理问题。
如何确保这项技能用于改进人们的生活,而非加剧社会不公,是亟需办理的难题。