【媒體界】12月26日消息，一項頗具前瞻性的研究表明，科學家們利用海量生活數據，成功研發了一款名為"life2vec"的人工智能模型，能夠高度準確地預測個體的健康狀況、收入水平以及生命命運。

普林斯頓大學的社會學家馬修?薩爾加尼克(Matthew Salganik)表示，如果這一方法能夠適用于不同社會層面的人群，將為社會科學家們提供一種嶄新的工具，用以深入剖析在個性特征和事件紛繁交織的復雜情境下，個體命運所受的各種影響。

"life2vec"模型依托丹麥國家的多個數據來源，包括覆蓋了600萬人口的就業、健康等多個領域的數據庫。這些數據被綜合運用，結合了個人的收入、社會福利、職業地位和病史等多重元素，并通過合成語言進行了生活經歷的還原。

以"Agnes于2010年8月在哥本哈根的一家醫院擔任助產士，賺取了30,000丹麥克朗"為例。

研究團隊利用2008年至2016年的數據對"life2vec"模型進行訓練，以"2020年前是否會死亡"為切入點進行預測，結果顯示其準確率高達78%，成功確認了多個影響過早死亡風險的因素，包括低收入、心理健康診斷等。偶爾的不準確性通常是由于無法預測的事件，如意外事故或心臟病發作等原因引起的。