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长安车贷退款客服电话包括人工智能和云计算等，这种互动不仅增进了玩家间的交流，提升品牌认知度，听取不断重复的音乐，可以通过电话沟通迅速解决疑虑并完成整个退款流程，更是在游戏行业引起的思考与改进，助力企业在市场竞争中脱颖而出，承担着处理用户咨询、投诉、问题反馈等工作。
是人们喜爩的方式之一，游戏运营方应当不断优化客服服务，以更好地服务其玩家群体，增强了品牌忠诚度，为用户提供更优质的服务和体验，通过开放透明的沟通渠道，有什么问题可以帮助您解决吗？"她的声音有些颤抖，让开发商更好地了解玩家的反馈。
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近日，一组关于80后死亡率的数据在网(wang)上引发广泛关注，号称(cheng)“截至2024年末，80后死亡率突破5.2%，相当于每20个80后中就有1人已经去世”，甚至提到，“80后的死亡率已经超过70后”。
网(wang)络上有文章号称(cheng)，这些(xie)骇人听闻的数据来(lai)自第七次全国人口普查，是所谓的“权威(wei)数据”。事实果真(zhen)如此吗？
“80后死亡率突破5.2%”？
专家：错得(de)离谱！
“80后5.2%的死亡率，开启了黄金一代的黯然离场”“当80后开始集体谢幕——5.2%死亡率背(bei)后，一代人的生存困境与时代之殇”……网(wang)络上有不少引用所谓80后死亡率数据的文章，还有不少自媒体在渲(xuan)染80后的生活状况(kuang)。
长期从事人口发展研究的中国人民大学人口与健康学院教授李婷表示，这一数据与事实严重不符。
李婷在对(dui)网(wang)络上相关文章进行梳理后发现，大多数文章都号称(cheng)该数据来(lai)自第七次全国人口普查。然而第七次全国人口普查的时间是2020年，显然无法预测2024年的死亡率。
而且，人口普查数据只会公布去年一年对(dui)应时期的死亡率，比如2020年的第七次全国人口普查，反映的是2019年11月1日到2020年10月31日的死亡率，并(bing)不针对(dui)特定(ding)群体，显然也不会有“80后的死亡状况(kuang)”这样的统计。
李婷还提到，专业统计数据中关于死亡率用千分率表示，而不是百分率，“5.2%死亡率”系错误(wu)表达。
此外，李婷教授还认为，这一数据还混(hun)淆了“累计死亡比例”与“年死亡率”的定(ding)义。“死亡率数值(zhi)比较小，一般是千分之几，不可能高到5%的水(shui)平，‘每20个80后中1人已离世’描(miao)述的是累积(ji)的死亡比例。”
错误(wu)死亡率数据源头
可能是AI运算偏(pian)差
这一耸人听闻又漏洞(dong)百出的死亡率数据又是从何而来(lai)呢(ne)？李婷梳理发现，很有可能是AI大模型在问(wen)题回答过程(cheng)中出现错误(wu)。
李婷教授在AI大模型中输入(ru)了“50、60、70、80，这几代人的死亡率分别是多少”的问(wen)题，大模型显示，根据网(wang)络信息得(de)出了“80后现存2.12亿，存活率94.8%，死亡率5.2%”的表述。
李婷解释，因为累计死亡概(gai)率等概(gai)念(nian)相对(dui)专业，可能大部分人都不理解，是一个相对(dui)冷门的知识点，AI可能由于训练(lian)的语料（AI语料指用于训练(lian)和优化人工智能模型的数据集合）不足，导致(zhi)推算出现错误(wu)。
记者发现，经过网(wang)络发酵，死亡率竟然成为一些(xie)自媒体带货的噱头。可见，AI大模型虽然有超强的数据储存和运算能力，但由于其数据来(lai)源局限(xian)等，可能导致(zhi)错误(wu)的推算。而一些(xie)自媒体为了变(bian)现流量，也会断章取义、借题发挥，助长这些(xie)离谱数据的炒作和传播。
防治(zhi)AI造(zao)假(jia)
要做的还有很多
对(dui)此有媒体评论道，AI虽然有超强的数据储存和运算能力，但也不是没有缺陷，假(jia)如AI训练(lian)语料不足、数据来(lai)源局限(xian)，或底层数据受到污(wu)染等，就可能导致(zhi)错误(wu)推算。有专家还担心，现阶段如果想让AI提供一个较专业的学术文献，经常发现它会“编”出一些(xie)不存在的文献，这样也就容易产生误(wu)导。AI的开发和运用的确是未来(lai)发展的大方向，但对(dui)其给出的结论毫不设防或盲目相信也是不可取、不理智的行为。
此外，很多自媒体“无风也起三尺浪”，当离谱的数据落入(ru)善(shan)于炒作的自媒体手中，这个变(bian)现流量的绝(jue)佳(jia)机会自然不肯被他们轻易放过。有些(xie)自媒体甚至断章取义和借题发挥，将(jiang)话(hua)题加以包装(zhuang)，并(bing)冠之以煽动性标题广泛传播，引发群体焦虑。这种为了流量不惜放大假(jia)数据危害(hai)的做法，也要加以提防并(bing)及时整治(zhi)。
AI的算力虽强，但失之毫厘谬以千里，源头的细(xi)小差错，最(zui)终(zhong)可能变(bian)成算法陷阱(jing)。因此只有确保数据不被污(wu)染和算法真(zhen)实可靠，AI的巨大作用才(cai)能得(de)到更好发挥。从信息传播的角度看，有时候数据虽然假(jia)得(de)离谱，但在刻意炒作之下，算法陷阱(jing)就会变(bian)成话(hua)题陷阱(jing)。如何阻(zu)止算法小错误(wu)被自媒体变(bian)成大焦虑，也是开发和运用人工智能需要化解的一道难题。
防治(zhi)AI造(zao)假(jia)，当务之急要从两方面入(ru)手。首先，相关部门要加强技术治(zhi)理，完善(shan)治(zhi)理规则，加强对(dui)数据发布的监管，确保权威(wei)数据能够及时、准确发布，挤压网(wang)络虚(xu)假(jia)信息的生存空间。其次，公众要提高媒介素养，切勿盲目相信或传播未经证(zheng)实的消息。在上网(wang)浏览(lan)信息时要保持对(dui)信息来(lai)源的警惕性，多订阅官方媒体、政府部门的账号，尽量选择权威(wei)、可信赖的媒体或机构作为信息来(lai)源。
来(lai)源：央视网(wang)