研究人员称，新的人工智能模型可以预测人类寿命他们想确保这些钱是用来做好事的

　　研究人员发明了一种人工智能工具，该工具使用健康历史、教育、工作和收入等生活事件的序列来预测从一个人的性格到死亡率的一切。

　　这个名为life2vec的新工具是使用转换器模型构建的，转换器模型为ChatGPT等大型语言模型(llm)提供了动力，它是在一个来自整个丹麦人口(600万人)的数据集上进行训练的。该数据集仅由丹麦政府提供给研究人员。

　　研究人员基于这组复杂的数据建立的工具能够预测未来，包括个人的寿命，其准确性超过了最先进的模型。但是，尽管它具有预测能力，但研究团队表示，它最好被用作未来工作的基础，而不是其本身。

　　东北大学计算机科学教授、约瑟夫·e·奥恩校长首任教授蒂娜·埃利亚西-拉德说:“尽管我们正在使用预测来评估这些模型的准确性，但这种工具不应该用于预测真人。”“这是一个基于特定人群的特定数据集的预测模型。”

　　Eliassi-Rad将她的人工智能伦理专业知识带入了这个项目。她说:“这些工具让你以一种不同的方式看待你的社会:你的政策，你的规章制度。”“你可以把它看作是对地面上正在发生的事情的扫描。”

　　通过让社会科学家参与构建该工具的过程，该团队希望它为人工智能开发带来一种以人为本的方法，在他们的工具所训练的大量数据集中不会忽视人类。

　　“这个模型比许多其他模型更全面地反映了人类生活的世界，”该论文的作者苏恩·莱曼说，该论文最近发表在《自然计算科学》上。同一期刊上发表了关于该主题的研究简报。

　　life2vec的核心是研究人员用来训练模型的大量数据集。这些数据由丹麦统计的中央权威机构丹麦统计局(Statistics Denmark)持有，尽管受到严格监管，但包括研究人员在内的一些公众成员可以访问这些数据。它受到严格控制的原因是它包含了每个丹麦公民的详细登记。

　　从健康因素、教育到收入，构成生活的许多事件和因素都在数据中得到了阐明。研究人员利用这些数据创建了反复出现的生活事件的长模式，并将其输入到他们的模型中，采用了用于训练llm语言的转换模型方法，并将其用于将人类生活表示为一系列事件。

　　“在某种程度上，人类生活的整个故事也可以被认为是一个巨大的长句子，它包含了可能发生在一个人身上的许多事情，”Lehmann说，他是丹麦技术大学DTU计算机网络和复杂性科学教授，之前是东北大学的博士后。

　　该模型利用从观察数以百万计的生活事件序列中学到的信息，在嵌入空间中构建所谓的向量表示，在那里它开始对收入、教育或健康因素等生活事件进行分类并绘制联系。这些嵌入空间是模型最终做出预测的基础。

　　研究人员预测的生活事件之一是一个人的死亡概率。

　　莱曼说:“当我们将模型用于预测的空间可视化时，它看起来像一个长圆柱体，带你从低概率死亡到高概率死亡。”“然后我们可以证明，在死亡概率很高的地方，很多人实际上已经死了，而在死亡概率很低的地方，死亡原因是我们无法预测的，比如车祸。”

　　该论文还说明了该模型如何能够预测标准人格问卷的个人答案，特别是当涉及到外向性时。

　　Eliassi-Rad和Lehmann指出，尽管该模型做出了高度准确的预测，但它们是基于相关性、高度特定的文化和社会背景以及存在于每个数据集中的各种偏见。

　　“这种工具就像一个社会观测站——而不是所有的社会，”埃利亚西-拉德说。“这项研究是在丹麦进行的，丹麦有自己的文化、法律和社会规则。这能否在美国实现则是另一回事。”

　　考虑到所有这些警告，Eliassi-Rad和Lehmann认为他们的预测模型不像是最终产品，而更像是一场对话的开始。莱曼说，大型科技公司可能已经在锁着的房间里开发了多年的这种预测算法。他希望这项工作可以开始创造一个更开放的，公众对这些工具是如何工作的，它们有什么能力，以及它们应该和不应该如何使用的理解。

　　更多信息:德国Savcisens等人，使用生命事件序列预测人类生活，自然计算科学(2023)。DOI: 10.1038 / s43588 - 023 - 00573 - 5

　　从生活事件序列预测人类生活的变压器方法，《自然计算科学》(2023)。DOI: 10.1038 / s43588 - 023 - 00586 - 0

　　东北大学提供

　　本文由东北环球新闻news.northastern.edu转载。

　　引文:研究人员称，新的人工智能模型可以预测人类寿命。他们想确保它被用于好的(2023年，12月23日)2023年12月23日从https://phys.org/news/2023-12-ai-human-lifespan-good.html检索

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