在人工智能的飞速发展下，科学家们不断突破技术边界。最新消息揭示，科学家们已经借助数百万人的生活数据，构建了一种能够预测这些个体的健康、收入乃至死亡概率的人工智能模型，其准确度令人称奇。
普林斯顿大学的社会学家马修·萨尔加尼克提出，如果该方法被证明适用于不同社会群体，那么它将成为社会科学家分析个人性格特点与生命事件复杂交互作用、进而预测个人命运的一种革命性工具。
这款名为life2vec的AI模型，秉承了汇总细致丰富丹麦国家数据库信息的方式，其中包括涵盖600万人的就业、健康等综合数据。life2vec将数据元素如收入水平、社会福利状况、职业种类和健康病史等信息综合在一起，并通过综合这些要素生成个人的生活经历描述。例如，描述可能是这样的：“Agnes于2010年8月在哥本哈根的一所医院内担任助产士，她的收入为30000丹麦克朗。”
研究团队利用2008年至2016年期间收集的数据对life2vec模型进行训练，并以2020年前是否会死亡作为测试准确性的切入点。令人惊讶的是，预测的结果显示，准确率高达78%。通过这个模型，研究人员能够确认一些增加早逝风险的关键因素，包括低收入和心理健康问题的诊断。
尽管life2vec AI模型在多数情况下都显示出强大的预测能力，但也存在一些不精确的情况。这些不准确通常是出于无法预测的事件，如交通事故或突发的心脏病。换句话说，虽然人工智能可以从大量数据中学习和预测趋势，但对于个体难以预料的事件依然束手无策。
这一突破性的研究成果，并不是为了满足人们对算命的好奇心，而是为了进一步理解社会如何影响个体的生活轨迹，以及如何制定更有效的政策以应对社会问题。研究成果已经发表在自然计算科学杂志上，对想要深入了解生命事件序列如何预测人类生活的学者和科研人员提供了宝贵的参考。
如何看待这一科技成果？或许，它标志着人工智能在社会科学领域应用的新纪元到来，揭示了一个更加高效和精确预测个人未来的可能性。然而，同时也引发了关于隐私、数据安全和人工智能伦理的深层次思考。_CALLBACK_
