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。