《用AI预测一个人的死亡 准确率高达80%》（2024-02-02 硅兔赛跑）报道：
“你愿意让AI提前告诉你这一噩耗吗？”
古人曾经尝试炼丹来突破生命的界限，寻求长生不老的奥秘。
在众多与生命相关的谜题中，死亡总是伴随着未知。但在许多科幻电影中，AI却被赋予了终极“上帝视角”，能够预知每个人生活中的各种事件，甚至包括死亡。这一概念听起来似乎超乎现实，但审视当下的科技，我们与这一“黑镜”未来其实并不那么遥远。
01、AI“死亡时钟”
来自哥本哈根大学和美国东北大学的科学家们开发出了一款叫做life2vec的AI模型，通过对丹麦国民四年间的多种个人信息进行学习，这款AI掌握了预测死亡的能力。丹麦政府为这一研究提供了主要数据，包括个人教育、职业、收入和健康状况等多个方面，甚至像是“某人在大二的时候上了五门选修课”等细节都会被纳入考虑。
这一机器学习模型的基本操作是将生活中发生的种种事件编码为向量表示，再从这些事件中学习固定模式，继而根据这些序列模式对未来做出预测，包括死亡率、未来收入、教育成就、健康状况和性格变化等多种未来事件的预测。
研究得出的现有数据表明，某些元素会导致较高的死亡率，比如男性、曾被诊断出有心理健康问题、从事高精尖技术类职业和低收入等等，研究者希望未来的调查能挖掘出更多“隐性”致死因素。
当科学家们用它来预测在2016年到2020年间，哪些人会存活而哪些人会死亡，模型的预测结果与10万35-65 岁丹麦人的真实数据相比准确率达到了79%。
不过出于伦理考量，研究人员并未将其结果告知仍活着的参与者。同时，研究者表示虽然这一模型具有强大的预测能力，但并不应用于预测真人的未来，更多的是让我们能够对社会的基建、政策和环境与人类生活之间的关系产生更多的思考。
02、你的生物年龄是多少？
虽然目前的科技还无法精准进行死亡的预报，但却有不少科技能够帮助我们识别疾病和变老的风险，让我们对未来未雨绸缪。
比如背后有一众明星投资者的Tally Health就基于年龄科学研究推出了面向消费者的测试及产品。已有科学研究表明，基因对衰老的影响不超过10%，其他的90%与个人生活方式相关，Tally的信仰便是面对衰老主动出击。
用户可以在家进行TallyAge™的年龄测试，只需在脸颊进行样本采撷，Tally就可以获得关于用户身体DNA甲基化的重要信息，以此来推断每个人的生物年龄，并推荐定制化生活方式建议来延缓及逆转变老过程。
Tally Health还推出了两款帮助延缓变老的药物，通过逆转细胞间通讯变缓、细胞衰老、巨自噬暂停、蛋白质失衡和干细胞衰竭等多个过程来提升线粒体健康和改善体内代谢。
Tally Health在去年完成了由Forerunner Ventures领投的1000万美元种子轮融资，包括Zac Efron、Pedro Pascal和Shonda Rhimes等明星也都参与了投资。
和Tally拥有相似解决方案的是Elysium Health，它的Index年龄测试可以通过唾液样本分析出用户的生物年龄、老化速度以及代谢和免疫等系统的不同年龄，同时也会为用户进行生活方式建议来减慢变老速度。
基于老化研究，Elysium还为用户提供多款药物，在细胞、头脑认知、代谢和免疫等多个方面延缓老化，Elysium至今已经完成了7120万美元融资，投资方包括General Catalyst等机构。
在疾病监测上，这一领域最大玩家当属成立十年的Human Longevity，创始人之一是有着“人类基因组之父”称号的Craig Venter，通过进行包括全身MRI、血液生物标志物检测、胰岛素敏感性测试和基因测试等多种医学测试，Human Longevity可将测试结果与大数据和人工智能结合进行分析，从而发现及评估癌症、奥兹海默和心脏病等疾病的早期迹象，尽早治疗及降低疾病风险，通过提供全方位深度健康管理，Human Longevity希望将人类的寿命延长到100岁，这一初衷也获得了投资者的支持，成立至今Human Longevity共完成了3.4亿美元融资，算是长寿科技领域内融资最多的一家。
除了身体疾病，衰老的重要信号之一就是认知功能的减退，这不但影响着个人生活，在老龄化国家还会产生严重的社会问题，在日本，65岁以上的人口占29%，同时有约600万人患有老年痴呆，了解这一群体的认知表现至关重要。
来自英国的Mind Foundry与日本保险公司Aioi Nissay Dowa Insurance合作开发出了一款人工智能软件，用于识别老年司机中的认知衰退情况，通过分析900万英里道路的大量行车记录仪数据，Mind Foundry的机器学习模型能够分析司机急刹车、不稳定转向和突然加速等行为来识别表明认知能力下降的模式，以此来提示某些司机的认知状态已过于衰老不再适合驾驶，还能够基于这一数据打造出更加定制化的保险计划。
03、逆转岁月黑科技
当然，光是掌握有关自己衰老的信息并不足够，不少富翁大佬有着“长生不老”的梦想，并愿意倾其所有让它成为现实，硅谷的科技巨头们就是这样的典范。
OpenAI的CEOSam Altman在去年投资生物科技公司Retro Biosciences1.8亿美元，Retro的宗旨是通过进行细胞重编程、自噬和血浆疗法，将人类寿命延长十年。
在动物实验中已有证据表明细胞重编程能够逆转多个器官的衰老并延长老鼠的寿命，科学家还曾成功通过细胞重编程让人类的皮肤年轻了三十岁；自噬失调是细胞衰老的重要迹象，目前已有研究发明针对自噬失调的抗老分子，并被证明可以改善肌肉健康和骨质疏松，Retro正在开发自己的自噬靶向分子，计划于明年进入临床研究；而血浆疗法则表明年轻的老鼠血液可以逆转老年鼠的衰老，正是这一研究成果激励了Altman开始探索长寿领域的研究。
Altman表示他将自己的全部流动资产都投给了两个公司，一是Retro，二是能源公司Helion Energy，他为Retro投下的1.8亿美元也是长寿领域有史以来最大的投资之一。
Retro Biosciences是这一领域的新玩家，在它之前已经有不少公司在长寿科技方面取得了显著进展，像是Jeff Bezos和Peter Thiel都有投资的Unity Biotechnology就专注于治疗与衰老相关的疾病。主要技术是通过消除或调节老化的细胞，将衰老和受损的组织恢复到更加健康的状态，从而延长我们的健康寿命。
已有实验证明，通过将老鼠的衰老细胞杀死，它们的寿命能延长三分之一，同时肾脏和心脏功能都能得到改善，Unity以此原理来改善骨关节炎和衰老性失明相关疾病，其研发的UBX1325在临床试验中已经展现出长达18周改善患者视力和视网膜的效果。Unity Biotechnology在2018年于纳斯达克上市。
这几年来大火的肠道健康研究还将人类的衰老和肠道菌群密切相连，VIOME这家基于RNA测试的微生物组科技公司为用户提供针对全身健康的个性化食物和营养建议，根据每个人的生物特征来推荐补剂、益生菌和益生元的精确剂量，其定制化精准营养方案已表明可将肠易激综合症的疾病严重程度降低 36% ，并将2型糖尿病的风险降低30%。
VIOME的信念是只要我们照顾好肠道健康，细胞、免疫和代谢等系统的健康运行都会有所保证。在去年，Viome完成了由Bold Capital Partners和Khosla Ventures共同领投的8650万美元C轮融资，是这一领域全年度融资数额最高的交易之一。
来自瑞士的Rejuveron专注于研发预防和治疗导致衰老的全新药物，通过解决与年龄相关的疾病来延长寿命，其开发出用于治疗肌肉萎缩症的RJx-01正处于临床研究阶段，Rejuveron 还收购了一系列专注于健康老龄化的公司，比如开发大脑突触再生项目的Boost Neuroscience和研发能够修复组织和器官再生药物的Endogena Therapeutics。
Rejuveron 在去年完成了由Catalio Capital Management 和 Apeiron Investment Group领投的7500万美元融资。
目前FDA并未将衰老归类为一种疾病，这让延缓衰老的药物和解决方案走向上市变得有些复杂。但不可否认，对我们现有生命的更深度了解，逆转身体基建成分的时钟， 还有像是AI赋能的药物开发和精准医学都是在向衰老和死亡宣战。
当永生的诱惑和硅谷的不老之心碰撞，长寿科技将持续火热。
不过更难回答的问题是，如果有朝一日，AI真的能精准预报你的死亡时间，黑科技也能让你的寿命延长几十年，你会如何选择？
谢选骏指出：人说“用AI预测一个人的死亡 准确率高达80%”——我看这听起来不错，实际上太差了！因为据说，人间事务甚至自然世界都会服从20%/80%的法则，现在，AI预测人的生死，最后也逃不过20%/80%——这到底是“AI预测多此一举”呢，还是“测不准的幅度就是20%/80%”？
网文《帕累托法则》报道：
帕累托法则（英语：Pareto principle，或称80/20法则、关键少数法则、八二法则（二八法则）、巴莱多定律）指出，约仅有20%的因素影响80%的结果。也就是说：所有变因中，最重要的仅有20%，虽然剩余的80%占了多数，影响的幅度却远低于“关键的少数”。管理咨询约瑟夫·朱兰首先提出该原则。此一80/20的概念是意大利经济学家帕累托（Vilfredo Pareto）在洛桑大学发现的，并于他的第一篇文章《政治经济学》中说明了该现象，例如：意大利约有80％的土地由20％的人口所有、80%的豌豆产量来自20%的植株等等。
该原则在现今企业管理中广泛运用。例如，“80％的销售额来自20％的客户”。理查德·科赫（Richard Koch）撰写了一本“80/20”原则，展示了帕累托原则在企业管理和生活中的实际应用。
在数学上，80/20规则大体上跟随着一组特定参数的幂定律分布（也称帕累托分布），许多自然现象也呈现如此分布。
经济学
帕累托原来的观察与人口和财富有关，后来他注意到，意大利约有80％的土地由20％的人口所有。后，他调查了其他国家。令人惊讶的是，类似的分布在其他国家也出现了。许多产品的市场被约三个寡头垄断。
1992年的“联合国开发计划署报告”将这个不平等现象用非常明显和易于理解的形式记录了下来，即所谓的“香槟杯”效应其中显示全球收入分配非常不平衡，全球最富有的20％的人口控制着世界收入的82.7％。
世界GDP的分布，1989
五分之一人口 收入
最富有 20% 82.70%
第二 20% 11.75%
第三 20% 2.30%
第四 20% 1.85%
第五 20% 1.40%
科学
一个理论所做出的预测越多，其中一些是廉价可测试的机会就越大。现有理论的修改使得新的独特预测减少了许多，增加了少量预测将难以测试的风险。
软件
在计算机科学，帕累托原理可以应用于优化工作。微软指出，通过修复报告最多的错误的前20％，给定系统中80％的相关错误将被消除。Lowell Arthur曾提过：“20％的代码有80％的错误，只要找到它们并修复即可。”
在软件的负载测试中，通常的做法是估计80％的流量将在总时间段的特定20％内发生。
运动
帕累托原则已经适用于训练，其中大约20％的练习和习惯有80％的影响，受训者不应该专注于多种训练。这并不一定意味着吃得健康或去健身房并不重要，只是他们没有重要的习惯那么重要。
职业健康和安全
职业安全专业人员使用帕累托原则强调危害优先级的重要性。假设20％的危害占80％的严重度，并且通过对危害进行分类，安全专业人员可以针对造成80％严重度事故的20％危害。或者，如果以随机顺序解决危险，则安全专业人员更有可能修复仅占剩余20％严重度的一部分的80％的危害之一。
除了确保有效的事故预防做法外，帕累托原则还确保以经济秩序来解决风险，因为该技术确保所用的资源最适合用于防止大多数事故。
其他应用
在工程控制理论，如机电能量转换器，80/20原理适用于优化工作。
少数人的规则，可以在下注中看到，据说有了20％的努力，可以匹配80％的投注者的准确率。
在系统科学学科，Epstein和Axtell为经济中每个代理人定义的个人行为规则，从个体为主社会建模方法创建了一个名为SugarScape的去中心式系统模型。财富分配和帕累托的80/20原则在其结果中突然出现，这表明原则是这些个人规则的集体后果。
帕累托原理在质量控制中有很多应用，它是帕累托图的基础，帕累托图是用于全面品质管理和六标准差技术的关键工具之一。帕累托原则作为时间管理和XYZ分析的基准，广泛用于物流和采购，以优化货物库存，以及保持和补充该库存的成本。
在美国的医疗保健中，有20％的患者被发现使用80％的医疗保健资源。参考数学笔记条目。
一些超级传播者符合帕累托法则，其中约20％的感染个体对80％的传播负责，尽管超级扩散仍然可以说是超级扩张器占较高的传播或更低的传输百分比。在超扩散的流行病，大多数个体感染，来自相对较少的次要接触。
达尼丁研究发现犯罪的80％来自于20％的罪犯。这个统计数字用于支持停止和制止政策和破窗效应警务，因为捕获那些犯有轻微罪行的罪犯，很可能会消除许多罪犯（或通常会犯更重罪的罪犯）。
数学笔记
这个想法在很多地方都有经验法则，但它通常被误用。例如，仅仅因为符合80％的案例，就是为了解决问题“符合80/20规则”是错误的；也必须解决所有情况所需的资源的20％。此外，80/20规则滥用在少数类别或观察资料。 例如在前面提及的，在美国，20%的患者占用了80%的医疗，但仔细思考真实情况，疾病是有重症轻症之分，即是占用80%医疗的人，或许有可能是病情较重，另外也需考虑美国的医疗费昂贵，是怎么样的病况会使美国人去就医等问题，在这些考虑之下，82法则所提供的数字并不具任何意义，这观念可能使部分的阅读人，不经考虑而对这个情况产生误解。这是帕累托分布更广泛的特殊情况。如果作为表征帕累托分布的参数之一的帕累托指数 α, α = log45 ≈ 1.16，那么有80％的效应来自20％的原因。
因此，还有80％的前80％的效应来自前20％的原因的20％等等。80％的80％是64％; 20％的20％是4％，所以这意味着“64/4”的法律；同样意味着“51.2 / 0.8”的法律。类似地，对于底部80％的原因和底部的20％的影响，底部80％的底部80％只占其余20％的20％。这与世界人口/财富表大致相符，其中60％以下的人拥有财富的5.5％，接近64/4的连接。
64/4相关性也意味着4％至64％之间的32％“公平”面积，其中前20％（16％）的80％下降80％（上升20％）（下降了16％）涉及相应的上下底部效应（32％）。这也大致符合上述世界人口表，其中第二个20％控制了12％的财富，而最高的20％（可能）控制了16％的财富
术语80/20只是工作中一般原则的简写。在个别情况下，分配也可以说，比较接近80/10或80/30。没有必要将这两个数字加起来，因为它们是不同的东西的度量（例如，“客户数”与“花费的数量”）相加。但是，每种情况下不超过100％，相当于他们所做的一样。例如，如上所述，“64/4法”（其中两个数字不包括100％）相当于“80/20法”（其中它们加起来为100％）。因此，独立地指定两个百分比不会导致比通过指定较大的分配得到更广泛的分布，并且使较小的分布相对于100％是其补码。从而， 加起来最多可以达到100个对称性。例如，如果80％的效应来自前20％的来源，则其余20％的效应来自较低的80％的来源。这称为“联合比例”，可用于衡量不平衡程度：96：4的联合比例非常不平衡，80:20显着不平衡（基尼系数: 60%), 70:30适度不平衡（基尼指数为40％），而55:45则略有不平衡。
帕累托原则是"幂定律"关系的例证，这种关系也发生在火山和地震等现象。因为它是相似的在宽范围的幅度，它产生的结果从完全不同的 正态分布的现象。这个事实解释了复杂金融工具的频繁崩溃，这是以假设科斯关系适用于例如股价走势为前提的。
谢选骏指出：我看这个2/8或8/2，其实只是一个概率出现的频率，至于它的成因，只有天知道了。这也许只是一个数学的规定，就像一加一等于二那样。
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