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涵蓋丹麥整個人群的個人數據培訓的人工智能可以預測人們比任何現有模型，甚至在保險行業使用的模型都更準確地死亡的機會。該技術背后的研究人員說，它也可能在早期預測社會和健康問題的預測中產生積極影響，但必須遠離大型業務。

丹麥技術大學的SuneLehmannJ?rgensen及其同事使用了丹麥的豐富數據集，該數據集涵蓋了教育，訪問醫生和醫院，從2008年到2020年，600萬人的任何結果診斷，收入和職業。

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他們將該數據集轉換為可以用來訓練大型語言模型的單詞，這與為ChatGpt等AI應用程序提供了相同的技術。這些模型通過查看一系列單詞并根據大量示例確定下一個最有可能出現的單詞來起作用。以類似的方式，研究人員的Life2VEC模型可以查看一系列形成一個人歷史的生活事件，并確定接下來最有可能發生的事情。

在實驗中，除了最后四年以外的所有數據，對Life2Vec進行了培訓，該數據被禁止進行測試。研究人員對一群35至65歲的人進行了數據，其中一半在2016年至2020年之間去世，并要求Life2Vec預測誰居住誰和誰死亡。它比任何現有的AI模型或用于金融行業的人壽保險單的精算壽命表高11％。

該模型還能夠比專門訓練以完成這項工作的AI模型更準確地預測人口子集的人格測試結果。

喬根森（J?rgensen）認為，該模型已經消耗了足夠的數據，以至于可以闡明廣泛的健康和社會話題。這意味著它可以用來預測健康問題，并提早抓住它們，或者由政府降低不平等。但是他強調，公司也可以以有害的方式使用它。

“顯然，保險公司不應使用我們的模型，因為保險的整個想法是，通過分享缺乏對誰將成為某些事件或死亡或失去背包的不幸的人的知識，我們可以分擔這一負擔，”J?rgensen說。

他說，但是這樣的技術已經存在。“他們可能已經被有關我們的大量數據的大型科技公司使用了，他們正在使用它來對我們做出預測。”

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英國專業機構的研究所和精算師學院的馬修·愛德華茲（Matthew Edwards）表示，保險公司當然對新的預測方法感興趣，但是大部分決定是由一種稱為廣義線性模型的AI類型的，與這項研究相比，這是基本的。

愛德華茲說：“如果您查看許多保險公司在許多數十年或數百年中一直在做什么，它一直在獲取他們擁有的數據，并試圖從中預測預期壽命。”“但是我們在采用新方法的方面是有意保守的，因為如果您正在寫一項可能在未來20或30年生效的政策，那么您要犯的最后一件事就是一個重大錯誤。一切都開放，但速度很慢，但是很慢，因為沒人愿意犯錯。”