AI 预测死亡率比保险公司更准确，也引发重要伦理问题

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丹麦科技大学研究团队开发强大人工智慧模型，可根据个人数据预测死亡率，准确度远超任何模型，甚至保险业模型。研究员表示，模型可提前预警健康和社会问题，也需要警惕遭大型企业滥用。

团队利用丹麦 600 万人教育、就医、诊断、收入和职业等大数据，转为可训练大型语言模型形式。类似 ChatGPT，ChatGPT 分析大量资料，预测下个最可能答案，推断未来可能性。同理，此 Life2vec 模型可分析生命事件序列，预测接下来最有可能发生的事。

Life2vec 模型仅用 2008~2016 年资料训练，2016~2020 年资料用来测试。研究员将 35~65 岁分为两组，一半 2016~2020 年去世，另一半存活。Life2vec 模型预测存亡结果，准确率比现有 AI 模型和保险业常用死亡率统计表高 11%。

模型还可比专门性格测试 AI 模型，更准确预测人口资料性格测试结果。Life2vec 模型已吸收够多大数据，可用于广泛健康和社会议题，如预测和早期干预健康，或帮助官方缩小贫富差距。团队也强调，如果企业滥用可能造成危害。

Life2vec 模型不应给保险公司用，因保险本质在分担风险，预测谁会遭遇不幸或死亡，违背保险互助理念。但类似技术早就有，并可能遭有大量用户资料的科技大厂用来预测和影响用户行为。

英国精算师协会表示，保险公司对新预测法确实感兴趣，因保险公司几百年来一直分析现有数据预测寿命，但保单期效可能长达 20~30 年，对采用新方法非常谨慎，任何重大错误都可能造成巨大损失。虽然世事多变，但保险业步伐会放慢，因没人想犯错。

单曼大学团队强调，Life2vec 模型出现突显人工智慧预测未来的强大潜力，但也引发重要的伦理问题。如何确保技术可改善人类生活，而非加剧社会不公，是亟需解决的难题。

(首图来源：Pixabay)

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