丹麥科技大學的蘇尼 萊曼 喬根森及其團隊開發了一款強大的人工智能模型，可以根據個人數據預測死亡率，準確度遠超現有的任何模型，甚至包括保險業使用的模型。研究人員表示，該模型能提前預警健康和社會問題，也需要警惕其被大型企業濫用。

　　喬根森團隊利用了涵蓋丹麥 600 萬人(2008-2020 年)教育、就醫、診斷、收入和職業等豐富數據集，將其轉化為可用于訓練大型語言模型的文本。這種模型類似于 ChatGPT，ChatGPT 通過分析大量文本數據，預測下一個最可能的詞，以此推斷未來事件發生的可能性。同理，研究人員開發的“Life2vec”模型可以分析個人生命歷程中的事件序列，預測接下來最有可能發生的事情。

　　在實驗中，Life2vec 模型僅用 2008-2016 年的數據進行訓練，2016-2020 年的數據則用于測試。研究人員將 35-65 歲的人群分為兩組，其中一半在 2016-2020 年間去世，另一半則存活。Life2vec 模型預測他們的存亡結果，其準確率比現有 AI 模型和保險業常用的死亡率統計表高出 11%。

　　該模型還可以比專門用于性格測試的 AI 模型更準確地預測人口子集的性格測試結果。喬根森認為，Life2vec 模型已經吸收了足夠多的數據，可以應用于廣泛的健康和社會議題，例如預測和早期干預健康問題，或幫助政府縮小貧富差距。然而，他也強調，該模型如果被企業濫用可能會造成危害。

　　“Life2vec 模型不應該被保險公司使用，”喬根森說，“保險的本質在于分擔風險，預測誰會遭遇不幸事件或死亡，違背了保險互助的理念。”但他表示，類似的技術已經存在，并可能被擁有大量用戶數據的科技巨頭用于預測和影響用戶行為。

　　英國精算師協會的馬修 愛德華茲表示，保險公司對新的預測方法確實感興趣，但目前決策主要依靠一種被稱為廣義線性模型的簡單 AI 技術。

　　“保險公司幾百年來一直通過分析現有數據來預測壽命，”愛德華茲說，“但由于保單可能長達 20-30 年，我們對新方法的采用非常謹慎，因為任何重大錯誤都可能造成巨大損失。雖然一切都在變化，但保險業的步伐會放慢，因為沒有人想要犯錯。”

　　Life2vec 模型的出現凸顯了人工智能技術在預測未來方面的強大潛力，但也引發了重要的倫理問題。如何確保這項技術用于改善人們的生活，而非加劇社會不公，是亟需解決的難題。