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新AI模型「life2vec」可預測死亡，準確率達78%
新AI模型「life2vec」可預測死亡，準確率達78%
December 24, 2023
重點摘要：
新聞內文：
近期的一項研究發現，利用一種稱為機器學習的人工智慧子集，可以準確預測一個人的死亡。
研究作者表示，他們研究的關鍵是數據集的「巨大規模」。根據報告，他們收集了丹麥600多萬居民十年間的日常記錄。
這個數據集包括健康記錄、薪資、工作時數、居住地等等。研究人員利用這些數據，創建了一個名為「life2vec」的深度學習模型，以繪製個人生活事件的詳細序列。
為了測試「life2vec」，研究人員運行了一部分數據，看它是否能預測某人在2016年之後的四年內是否存活。研究人員知道答案，但並不知道算法。
研究的主要作者、丹麥技術大學的教授Sune Lehmann告訴CNN說：「為了測試[life2vec]的好壞，我們選擇了一組10萬人，其中一半存活，一半死亡」。他們專注於使用30至55歲之間的個體，因為在這個年齡段死亡較難預測。
據CNN報導，Life2vec的準確率約為78%。它發現，收入較高或擁有管理職位的個體更可能存活。它還發現，男性、熟練工人或被診斷出有心理健康障礙的個體更可能已經死亡。
作者表示，該模型的表現比現有的「最先進方法」高出約11%。不出所料，對於擁有較多健康事件記錄的群體，life2vec表現更佳。研究人員發現，它在年輕人和女性的群體中也表現得更好。
研究人員還使用該模型對更主觀的人類細節進行預測，如通常透過問卷收集的個性特質。Life2vec能夠從一個人的自尊到他們的社交能力等一系列人類個性特質進行預測。
Lehmann告訴CNN，雖然life2vec聽起來可能「不祥且瘋狂」，但它可能會對現實世界中已經進行的工作產生影響，特別是由保險公司驅動的工作。
Google也一直在開發可以透過分析健康記錄來預測一個人死亡的人工智慧技術。
Lehmann告訴CNN，Life2vec目前尚未準備好執行任何「現實世界任務」，但理論上「我們可以進行任何類型的預測」。
新聞原址： https://www.businessinsider.com/ai-machine-learning-predict-death-life2vec-study-denmark-2023-12
- 一項新研究利用機器學習開發了一個名為「life2vec」的深度學習模型，可以根據丹麥超過600萬居民的詳細生活事件數據預測個人死亡。
- 「life2vec」的準確率約為78%，研究發現收入較高或擁有管理職位的個體更可能存活，而男性、熟練工人或有心理健康障礙的個體更可能已經死亡。
- 研究主要作者Sune Lehmann表示，雖然「life2vec」目前尚未準備好執行「現實世界任務」，但理論上可以進行各種預測，其應用可能會對保險業等領域產生影響。
新聞內文：
近期的一項研究發現，利用一種稱為機器學習的人工智慧子集，可以準確預測一個人的死亡。
研究作者表示，他們研究的關鍵是數據集的「巨大規模」。根據報告，他們收集了丹麥600多萬居民十年間的日常記錄。
這個數據集包括健康記錄、薪資、工作時數、居住地等等。研究人員利用這些數據，創建了一個名為「life2vec」的深度學習模型，以繪製個人生活事件的詳細序列。
為了測試「life2vec」，研究人員運行了一部分數據，看它是否能預測某人在2016年之後的四年內是否存活。研究人員知道答案，但並不知道算法。
研究的主要作者、丹麥技術大學的教授Sune Lehmann告訴CNN說：「為了測試[life2vec]的好壞，我們選擇了一組10萬人，其中一半存活，一半死亡」。他們專注於使用30至55歲之間的個體，因為在這個年齡段死亡較難預測。
據CNN報導，Life2vec的準確率約為78%。它發現，收入較高或擁有管理職位的個體更可能存活。它還發現，男性、熟練工人或被診斷出有心理健康障礙的個體更可能已經死亡。
作者表示，該模型的表現比現有的「最先進方法」高出約11%。不出所料，對於擁有較多健康事件記錄的群體，life2vec表現更佳。研究人員發現，它在年輕人和女性的群體中也表現得更好。
研究人員還使用該模型對更主觀的人類細節進行預測，如通常透過問卷收集的個性特質。Life2vec能夠從一個人的自尊到他們的社交能力等一系列人類個性特質進行預測。
Lehmann告訴CNN，雖然life2vec聽起來可能「不祥且瘋狂」，但它可能會對現實世界中已經進行的工作產生影響，特別是由保險公司驅動的工作。
Google也一直在開發可以透過分析健康記錄來預測一個人死亡的人工智慧技術。
Lehmann告訴CNN，Life2vec目前尚未準備好執行任何「現實世界任務」，但理論上「我們可以進行任何類型的預測」。
新聞原址： https://www.businessinsider.com/ai-machine-learning-predict-death-life2vec-study-denmark-2023-12