AI 預測死亡率比保險公司更準確,卻也引發重要倫理問題
丹麥科技大學的研究團隊開發了一款強大的人工智慧模型,可以根據個人數據預測死亡率,準確度遠超現有的任何模型,甚至包括保險業使用的模型。研究人員表示,該模型可以提前預警健康和社會問題,也需要警惕其被大型企業濫用。
研究團隊利用了丹麥涵蓋 600 萬人教育、就醫、診斷、收入和職業等豐富大數據資料,將其轉化為可用於訓練大型語言模型的內容。這種模型類似於 ChatGPT,ChatGPT 透過分析大量大數據資料,預測下一個最可能的狀況,以此推斷未來事件發生的可能性。同理,研究人員開發的 Life2vec 模型可以分析個人生命歷程中的事件序列,預測接下來最有可能發生的事情。
在實驗中,Life2vec 模型僅用 2008-2016 年的大數據資料進行訓練,2016-2020 年的大數據資料則用於測試。研究人員將 35-65 歲的人分為兩組,其中一半在 2016-2020 年間去世,另一半則存活。Life2vec 模型預測他們的存亡結果,其準確率比現有 AI 模型和保險業常用的死亡率統計表高出 11%。
另外,該模型還可以比專門用於性格測試的 AI 模型,更準確的預測人口資料的性格測試結果。研究團隊,Life2vec 模型已經吸收了足夠多的大數據資料,可以應用於廣泛的健康和社會議題,例如預測和早期干預健康問題,或幫助政府縮小貧富差距。然而,團隊也強調,該模型如果被企業濫用可能會造成危害。
研究團隊指出,Life2vec 模型不應該被保險公司使用。因為保險的本質在於分擔風險,預測誰會遭遇不幸事件或死亡,違背了保險互助的理念。然而,類似的技術已經存在,並可能被擁有大量用戶數據的科技大廠用於預測和影響用戶行為。
英國精算師協會表示,保險公司對新的預測方法確實感興趣,因為保險公司幾百年來一直通過分析現有數據來預測壽命。但是,因為保單的期效可能長達 20~30 年,所以新方法的採用非常謹慎,任何重大錯誤都可能造成巨大損失。因此,雖然一切都在變化,但保險業的步伐會放慢,因為沒有人想要犯錯。
單曼大學研究團隊強調,Life2vec 模型的出現凸顯了人工智慧技術在預測未來方面的強大潛力,但也引發了重要的倫理問題。如何確保這項技術用於改善人類的生活,而非加劇社會不公,是亟需解決的難題。