科学家开发了一种名为"life2vec"的AI模型，该模型能够预测个人的健康状况、收入水平和死亡情况，并且准确率高达78%。这个模型基于对数百万人的生活数据进行分析，包括就业状况、健康信息等。
研究人员筛选了丹麦国家多个数据库中包含600万人的数据，并结合了收入、社会福利、工作职位和病史等元素。他们使用2008年至2016年期间的数据训练了life2vec模型，并与丹麦国家统计局统计的数据进行了对比验证。
结果显示，life2vec模型成功确认了增加过早死亡风险的几个因素，如低收入和心理健康问题。偶尔出现的不准确性通常源于无法预测的事件，比如事故或心脏病发作。
这项研究为社会科学家提供了一种新的工具，可以剖析个人命运受到个人性格以及复杂相互作用影响的具体原因。如果这种方法能够适用于不同社会阶层，则会对社会科学研究产生重要影响。
论文链接：Savciens, G., Eliassi-Rad, T., Hansen,L.K.et al. Using sequences of life-events to predict human lives. Nat Comput Sci (2023). doi:10.1038/s43588-023-00573-5
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