普林斯顿大学（Princeton University）的社会学家马修・萨尔加尼克（Matthew Salganik）表示，如果这种方法可以被证明适用于不同的社会阶层，那么它可以为社会科学家提供一种新的工具，用于剖析在个人性格、事件交织的复杂相互作用下，对个人命运的影响。
这个“算命”AI 名为 life2vec，筛选了丹麦国家的多个数据库，涵盖 600 万人口的就业、健康等诸多数据，并结合收入、社会福利、工作职位和病史等元素，然后通过合成语言转换为生活经历。
例如：“Agnes 于 2010 年 8 月在哥本哈根的一家医院担任助产士，赚取了 30,000 丹麦克朗”。
团队用 2008-2016 年的数据训练 life2vec 模型，并对照丹麦国家统计局统计的数据，以“2020 年前是否会死亡”为切入口，发现预测结果准确率为 78%。
life2vec 模型成功确认了增加过早死亡风险的几个因素，包括低收入、心理健康诊断等；偶尔的不准确通常源于不可预测的事件，例如事故或心脏病发作。
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