据央视新闻报道，记者梳理发现，网络上有不少引用这一数据的关于80后死亡率的文章，还(hai)有不少自媒体文章在不断渲染，比如：“80后5.2%的死亡率，开启了黄金一代(dai)的黯(an)然离场(chang)”；再(zai)比如：“当80后开始集体谢幕——5.2%死亡率背后，一代(dai)人的生存困境与时代(dai)之殇”。

更有网络图片将所谓80后死亡率做成柱状图，称：“每20人中1人已离世(shi)”，并(bing)标注对比数据，称“70后死亡率低于更年轻的80后”。如此骇(hai)人听闻的数据，是真(zhen)的吗？

中国人民大(da)学人口与健康(kang)学院教授李婷长期从事人口发展研究，她表示(shi)，这一数据与事实(shi)严(yan)重不符(fu)。李婷在对网络上相关文章进行(xing)梳理后发现，大(da)多数文章都号称该数据来自第七次全国人口普查的数据。然而第七次全国人口普查的时间是2020年，显然其(qi)结果(guo)无法预(yu)测(ce)2024年的死亡率。此外，人口普查数据，只会公布去年一年对应时期的死亡率，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，其(qi)中并(bing)不存在针(zhen)对特定群体，比如“80后的累积死亡状况”这样(yang)的统计。

中国人民大(da)学人口与健康(kang)学院教授 李婷：从国家(jia)的统计流程，包括国家(jia)卫健委公布的每年跟死亡相关的数据，它都是一个时点数据。就是说，比如说公布的今年的预(yu)期寿命、死亡率、某个年龄的死亡率，它都是实(shi)时刻画的，比如说，1990年死亡率、2000年怎么样(yang)，这个也是国际上的官方统计最常用的方式。

而对于网络上出现的关于“5.2%”的这个死亡率的数据，李婷教授也表示(shi)，错误非常明显，因为专业统计数据中关于死亡率用千(qian)分率表示(shi)，而不是百(bai)分率。

此外，李婷教授认(ren)为，它还(hai)混淆了“累计死亡比例”与“年死亡率”的定义。

中国人民大(da)学人口与健康(kang)学院教授 李婷：死亡率数值(zhi)比较小，一般是千(qian)分之几，不可能高到5%的水平，“每20个80后中1人已离世(shi)”描述的是累积的死亡比例。

据上海(hai)网络辟(pi)谣报道，李婷教授提(ti)出，通过普查来计算死亡状况，理论上有两个方案(an)，一个是直接利(li)用每次普查公布的分年龄的人口数来计算。比如80后在30-39岁的存活比例，可以(yi)通过1990年普查0-9岁的总人口数/2020年普查30-39岁的总人口数来获得。但存活比例转换成死亡率需要很复杂的过程和额外信(xin)息。

另(ling)一个方案(an)是根(gen)据普查收集的死亡数据来推算死亡水平。每一次普查登记都会询问家(jia)庭(ting)户前一年家(jia)庭(ting)成员的死亡情况，以(yi)此统计前一年的死亡人数，再(zai)通过普查平均人口数的推算，计算人口死亡率。

李婷指出，两种方法都有一定缺陷。方法一依赖于人口数据统计的准确性，但在2020年普查启动身份证号码关联以(yi)前，各次普查都存在程度不同的问题(ti)。比如早年的出生漏报，即婴幼儿年龄段的人口数量低于实(shi)际数量；又比如2010年普查因为调(diao)查方式的问题(ti)，使(shi)得流动人口在流出地和流入地两头登记的现象(xiang)比较普遍，造成青壮年的重报。方法二则面临死亡漏报问题(ti)。

不过，她通过公开统计数字计算后得出，虽然两种方法都有缺陷，但是都可以(yi)证明，80后的存活状况是要好于70后的，而死亡率也要远低于5.2%这个数字。

错误死亡率源头可能为“AI运算偏(pian)差”

这一耸(song)人听闻又漏洞百(bai)出的死亡率数据又是从何而来呢？中国人民大(da)学人口与健康(kang)学院教授李婷梳理发现，很有可能是AI大(da)模型在问题(ti)回答(da)过程中出现错误。

（图片来源 上海(hai)网络辟(pi)谣）

李婷教授在AI大(da)模型中输入了“50、60、70、80，这几代(dai)人的死亡率分别是多少”的问题(ti)，大(da)模型显示(shi)，根(gen)据网络信(xin)息得出了“80后现存2.12亿，存活率94.8%，死亡率5.2%”的表述。

中国人民大(da)学人口与健康(kang)学院教授 李婷：这其(qi)实(shi)依赖于训练(lian)AI的语料。死亡率、累计死亡概率这些(xie)概念是相对很专业的，可能普通人都不会去理解。总体来说是一个相对冷门的知识点，因为它不是在日常大(da)量使(shi)用的话语中，可能语料的质量不够高。

对外经济贸易大(da)学法学院教授 博士生导师 张欣：“大(da)模型幻觉”本身一个最重要的原因还(hai)是它的Transformer（编码和解码）的架构(gou)，现在大(da)部分大(da)模型都是使(shi)用这样(yang)的一个架构(gou)。这个架构(gou)，本质上来讲，其(qi)实(shi)还(hai)是基于统计的，或者说基于随机性的一个概率生成，所以(yi)不管你用什(shi)么样(yang)的、哪家(jia)的大(da)模型，它的本质上都是预(yu)测(ce)下一个字词最有可能出现的概率生成一个情况。

记者还(hai)发现，经过网络发酵，死亡率竟然成为一些(xie)自媒体带货的噱头。

可见，AI大(da)模型虽然有超强的数据储存和运算能力，但由于训练(lian)的语料不足、数据来源局限等(deng)，就可能导致错误的推算。而一些(xie)自媒体为了变现流量，也会断章取义、借题(ti)发挥，助长这些(xie)离谱数据的炒作和传(chuan)播。

同一问题(ti)AI回答(da)并(bing)不统一

据中国青年报报道，针(zhen)对此谣言，记者从辟(pi)谣的角度，向DeepSeek重新提(ti)了问题(ti)，得到部分答(da)案(an)如下：

DeepSeek 不仅列举了网络数据存在的主要问题(ti)，还(hai)列举了权(quan)威数据及谣言背后传(chuan)播的原因等(deng)……

DeepSeek 总结：网传(chuan)“80后死亡率5.2%”是典型的数据误读与情绪化传(chuan)播结合的谣言。真(zhen)实(shi)数据显示(shi)，80后死亡率远低于网传(chuan)数值(zhi)，且(qie)健康(kang)状况优于前代(dai)。

可以(yi)看到，不同的人使(shi)用AI，得到的回答(da)或是结论却是不同的。

网友称也曾遭遇AI“幻觉”

在社交网络中发现，有网友表示(shi)，AI有一个非常好的功能，就是鉴定网络谣言，她还(hai)以(yi)荣格说的话举例，让DeepSeek进行(xing)求证。

不过也有网友表达了忧虑

在对话过程中，人工智能的回复存在不精确，不真(zhen)实(shi)，甚至造假，而普通人有时无法分辨。这一情况也被称为AI“幻觉”。

至顶科技CEO兼总编辑高飞称，幻觉的同义词就是创新，或者说脑洞大(da)开。所以(yi)，大(da)家(jia)感觉R1往往在回答(da)一些(xie)本来也没有标准答(da)案(an)的问题(ti)时，非常惊艳(yan)。比如：人为什(shi)么养育孩子？AI会不会取代(dai)人类？宇宙的终(zhong)极意义是什(shi)么？或者哲学三问：我是谁，我从哪里(li)来，要到哪里(li)去。

但是幻觉的副作用也不小，如果(guo)把模型放在生产力场(chang)景使(shi)用，比如档案(an)，标书(shu)，新闻写作当中，就要仔细检查。

网友评论

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综合：央视新闻客户端、中国青年报、上海(hai)网络辟(pi)谣

来源：经视直播