人工智能工具有望精確預測你的死亡日期

一款應用程序有望實現人類一直想知道的事情：告訴你確切的死亡日期。死亡時鐘於 7 月推出，聲稱可以利用人工智能預測你的死亡日期。

據 Sensor Tower 稱，它的下載量已超過 125,000 次，並得到了涵蓋 5300 萬參與者的 1,200 多項預期壽命研究數據的支持。

您輸入飲食、運動習慣、睡眠時間表和壓力水平等詳細信息。結果呢？個性化的死亡日期——也許有些病態，但顯然是準確的。

該應用程序每年收費 40 美元，並且毫不掩飾其主題。用戶將獲得一張“深情告別”的死亡卡，上面有死神，還有一個倒計時器，可以按秒計算你的剩餘生命。該應用程序的創建者布倫特·弗蘭森 (Brent Franson) 表示，這不是噱頭。

這是對保險公司和政府幾個世紀以來使用的精算表的重大升級。預期壽命不僅僅是個人關心的問題。它是關鍵金融系統的支柱。

保險公司、養老基金和政府用它來決定從保單保費到社會保障支出的一切。美國在預期壽命方面已經落後於其他發達國家，其過時的死亡率模型可能會被人工智能顛覆。

死亡時鐘真的有必要嗎？

多年來，死亡率數據一直令人沮喪地廣泛。例如，美國社會保障管理局預測，美國 85 歲男性一年內死亡的可能性爲 10%，平均還能活 5.6 年。這可能適用於一般估計，但弗蘭森表示，這對個人來說毫無用處。

Death Clock 的人工智能會跳過平均值並根據您的獨特輸入定製預測。它聲稱是對傳統方法的“重大”改進。

該應用程序的做法已經引起了學術界和經濟界的興趣。近幾個月來，美國國家經濟研究局 (NBER) 發表了兩篇探討死亡率及其經濟影響的論文。

其中一篇題爲“論實際年齡的限制”，認爲基於年齡的政策，如強制退休，已經過時了。人們的年齡不同，他們的能力並不總是與他們的日曆年齡一致。死亡時鐘的個性化預測可以幫助將焦點從年齡轉移到實際功能上。

NBER 的另一項研究着眼於“每統計壽命價值”(VSL)，這是一種用於環境法規和工作場所安全等成本效益分析的計算方法。通常，VSL 是根據危險工作的補償來估算的。

《老年人統計生命價值》的研究人員採用了不同的方法：老年人在醫療保健上花費了多少費用來降低死亡風險。他們發現，健康的 67 歲老人對自己生命的估價爲 200 萬美元，而健康狀況較差的人則爲 60 萬美元。

人工智能預測如何重塑經濟學

準確的死亡率預測的影響是巨大的。對於普通人來說，這可能意味着更明智的財務規劃。有關儲蓄、投資和提取退休金的決定通常依賴於粗略的估計。死亡時鐘的精確性可以使這些計劃不再是一場猜謎遊戲。

對於政府和企業來說，風險甚至更高。養老基金、人壽保險和社會保障計劃都取決於預期壽命的估計。如果人們的壽命比預期長，資金就會枯竭。如果他們死得早，資源就會被浪費。

但有一個問題。預期壽命的延長也會帶來自己的問題。更長的壽命意味着更長的退休時間，這需要更多的儲蓄。投資策略可能需要轉向股票等高風險、高回報的資產。

對於計劃活到 90 多歲的人來說，傳統的固定收益方法可能無法實現這一目標。但這不僅僅是投資的問題。人工智能驅動的死亡率預測可能會影響從醫療保健到勞動法的公共政策。

如果個性化數據成爲常態，法定退休等基於年齡的基準可能會變得無關緊要。政府可能需要重新考慮如何構建從稅收到養老金的一切事務。

壽命差距和金錢的作用

並非每個人都會從這些進步中平等受益。長壽不僅與健康有關，還與財富有關。富有的美國人的壽命明顯長於窮人。美國醫學會的研究發現，到 40 歲時，最富有的 1% 的男性比最貧窮的 1% 的男性多活 15 年。

對於女性來說，差距是10歲。諾貝爾經濟學獎獲得者安格斯·迪頓將這種差異與經濟不平等造成的“絕望死亡”聯繫起來。

像死亡時鐘這樣的人工智能工具可以進一步暴露這些差距。一個人改變預測死亡日期的能力很大程度上取決於他們的資源。

該應用程序建議改變生活方式以延長壽命，但並不是每個人都能負擔得起更健康的食物、健身房會員資格或減輕壓力的假期。如果不解決這些不平等問題，人工智能預測可能會擴大而不是縮小差距。

還有一些人工智能無法解釋的無形資產。例如，衆所周知，孤獨會縮短預期壽命。另一方面，感恩可能會延長它。

哈佛大學的一項研究發現，那些表示最感恩的女性三年內死亡的風險會降低 9%。這些因素不容易量化，但它們很重要。

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