基于六百万样本的AI预测系统：健康、收入与寿命预测

研究人员通过分析数百万人的生活数据，开发出一个被称为 life2vec 的AI模型，能够预测个人的健康状况、收入水平以及死亡风险，预测的准确性相当可观。

普林斯顿大学社会学家马修·萨尔加尼克表示，如果这种方法在不同社会群体中均能证实有效，它将为社会科学研究提供一种新的工具，用于揭示个人性格、事件因素之间错综复杂的相互作用如何影响个人命运。

life2vec 模型从丹麦多个数据库中提取信息，涉及六百万人口的就业、健康等数据，并结合收入、社会福利、职位以及病史等因素，随后将这些信息转化为描述个人生活经历的向量表示。

研究团队用 2008–2016 年的数据对 life2vec 进行训练，并以“2020年前死亡风险”为评估切入点，结果显示预测的准确率约为 78%。

模型还确认了一些与较早死亡相关的风险因素，如低收入和心理健康诊断等；而预测的不确定性通常来自难以预测的事件，例如事故或心脏病发作。