近期，一种新型 AI 死亡计算器问世，可以以惊人的准确度预测人们的寿命，引起了社会广泛关注。这一技术名为“life2vec”，由 ChatGPT 背后的技术，即变压器模型，驱动。这一技术由丹麦科技大学网络与复杂系统专业的 Sune Lehmann 领导的研究团队开发。
life2vec 算法使用了个体生活的特定细节，包括收入、职业、居住地和健康历史等，以78%的准确度确定寿命预期。
Lehmann 教授解释说：“我们利用了人类生活与语言相似的事实。就像单词在句子中跟随一样，事件在人类生活中也是相互关联的。”
与 ChatGPT 略有不同的是，life2vec 可以通过仔细研究个体的过去来计算男性或女性的生活结果。
Lehmann 说：“这个模型几乎可以预测任何事情。”他指出，研究团队还使用该进程预测了人们的个性以及采取国际行动的决定。
Lehmann 的研究小组在2008年至2020年间研究了600万名丹麦人口，涵盖了不同性别和年龄段。研究人员使用 life2vec 发现，这些受试者中的哪些人可能在2016年1月1日后至少活四年。
研究报告中指出：“我们的数据规模使我们能够构建个体人类生命轨迹的串行级表示，详细说明了每个人在时间中如何移动。我们可以观察到个体生活在多样化事件类型的空间中是如何演变的（关于心脏病发作的消息与薪水增加或从城市搬到农村的消息混合在一起）。”
研究人员通过对每个研究参与者提供的特定消息进行 AI 训练，使用简单的语言，比如：“2012年9月，Francisco 作为 Elsinore 城堡的守卫获得了2万丹麦克朗”或“Hermione 在她在寄宿制中学的第三年修了五门选修课。”
然后，他们为每条数据分配了不同的数字代币，这些数字代币都被精确地分类。例如，前臂骨折表示为S52；在烟草店工作编码为IND4726；收入由100个不同的数字代币表示；“产后出血”表示为O72。
使用提供的消息，life2vec 几乎完美地预测了在2020年前谁已经去世，准确率超过了四分之三。
研究报告指出，导致较早死亡的一些因素包括男性、有精神健康诊断或从事技术职业。而更高的收入或担任领导职务则与更长寿命相关。
然而，Lehmann 强调，没有向研究参与者提供他们的死亡预测。他表示，他和团队希望最终以一种保护研究参与者隐私的方式分享更多研究结果的细节。
该预测目前不对普通公众或企业开放。而且，如果它有朝一日能够为大众使用，研究人员表示该人工智能可能不会被用于通知特定个体，比如编写保险政策或做雇佣决策。
