【媒體界】12月26日消息，近日，普林斯頓大學的社會學研究團隊，領銜的馬修?薩爾加尼克教授，開發了一款名為life2vec的人工智能模型。這款AI模型的特點是通過分析和處理大量的個人數據，能夠以驚人的準確率預測個人的健康狀況、收入水平甚至死亡風險。

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據媒體界了解，這一研究的核心在于利用丹麥國家數據庫中的海量信息。該數據庫收錄了約600萬人口的就業、健康等方面的詳細數據。life2vec模型通過綜合分析這些數據，包括收入、社會福利、工作職位和健康病史，將其轉化為可以量化的生活經歷模型。例如，該模型可以描述一個人的職業歷程，如“Agnes自2010年8月起在哥本哈根的醫院擔任助產士，月收入為30,000丹麥克朗”。

薩爾加尼克教授指出，如果該模型能夠在不同的社會階層中得到驗證，它將為社會科學家提供一個強有力的新工具。這一工具能夠深入分析個人性格與生活事件相互作用下，如何影響個人命運的復雜過程。

該團隊在life2vec模型的實驗中使用了2008年至2016年間的數據進行訓練，并以“是否會在2020年前去世”作為預測目標。令人矚目的是，該模型的預測準確率高達78%。通過分析，研究團隊還識別出了一些影響個人過早死亡風險的關鍵因素，例如低收入和心理健康問題。不過，需要指出的是，模型的預測偶爾會因不可預知的因素，如意外事故或心臟病發作等，而出現誤差。

這一突破性的研究展示了人工智能在社會科學領域應用的巨大潛力，同時也引發了關于隱私保護和數據倫理的深思。