据央视新(xin)闻报道，记(ji)者梳理发现(xian)，网络上有不少引用这一数据的关于80后死(si)亡率的文章，还有不少自媒体文章在不断渲染，比如：“80后5.2%的死(si)亡率，开启了黄(huang)金一代的黯然离场”；再比如：“当80后开始集体谢幕——5.2%死(si)亡率背后，一代人(ren)的生存困境与时代之殇”。

更(geng)有网络图片将所谓80后死(si)亡率做(zuo)成柱状图，称：“每20人(ren)中1人(ren)已离世”，并标注对(dui)比数据，称“70后死(si)亡率低(di)于更(geng)年轻的80后”。如此(ci)骇人(ren)听闻的数据，是真(zhen)的吗？

中国人(ren)民(min)大学人(ren)口与健康学院(yuan)教授李婷长期从(cong)事人(ren)口发展研究，她表示，这一数据与事实严重不符。李婷在对(dui)网络上相关文章进行(xing)梳理后发现(xian)，大多数文章都号称该数据来自第七(qi)次全(quan)国人(ren)口普查的数据。然而第七(qi)次全(quan)国人(ren)口普查的时间(jian)是2020年，显然其(qi)结果无法预测2024年的死(si)亡率。此(ci)外，人(ren)口普查数据，只会公布去年一年对(dui)应时期的死(si)亡率，比如2020年的第七(qi)次全(quan)国人(ren)口普查，反映的是2019年11月1日到2020年10月31日的死(si)亡率，其(qi)中并不存在针对(dui)特定群体，比如“80后的累积死(si)亡状况”这样(yang)的统计。

中国人(ren)民(min)大学人(ren)口与健康学院(yuan)教授 李婷：从(cong)国家的统计流程，包(bao)括国家卫健委公布的每年跟死(si)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期寿(shou)命、死(si)亡率、某(mou)个年龄的死(si)亡率，它都是实时刻画的，比如说，1990年死(si)亡率、2000年怎(zen)么(me)样(yang)，这个也是国际上的官方统计最常用的方式。

而对(dui)于网络上出现(xian)的关于“5.2%”的这个死(si)亡率的数据，李婷教授也表示，错(cuo)误非常明显，因为专业统计数据中关于死(si)亡率用千分(fen)率表示，而不是百分(fen)率。

此(ci)外，李婷教授认为，它还混(hun)淆了“累计死(si)亡比例”与“年死(si)亡率”的定义。

中国人(ren)民(min)大学人(ren)口与健康学院(yuan)教授 李婷：死(si)亡率数值比较小，一般是千分(fen)之几，不可能高到5%的水平，“每20个80后中1人(ren)已离世”描述(shu)的是累积的死(si)亡比例。

据上海网络辟谣(yao)报道，李婷教授提出，通(tong)过普查来计算死(si)亡状况，理论上有两(liang)个方案，一个是直接利用每次普查公布的分(fen)年龄的人(ren)口数来计算。比如80后在30-39岁的存活比例，可以(yi)通(tong)过1990年普查0-9岁的总人(ren)口数/2020年普查30-39岁的总人(ren)口数来获得。但存活比例转换成死(si)亡率需要很复杂的过程和额外信息。

另一个方案是根据普查收集的死(si)亡数据来推算死(si)亡水平。每一次普查登记(ji)都会询问(wen)家庭户(hu)前一年家庭成员的死(si)亡情况，以(yi)此(ci)统计前一年的死(si)亡人(ren)数，再通(tong)过普查平均人(ren)口数的推算，计算人(ren)口死(si)亡率。

李婷指出，两(liang)种方法都有一定缺陷(xian)。方法一依赖(lai)于人(ren)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(wen)题(ti)。比如早年的出生漏报，即婴幼儿年龄段的人(ren)口数量低(di)于实际数量；又比如2010年普查因为调查方式的问(wen)题(ti)，使得流动人(ren)口在流出地和流入地两(liang)头登记(ji)的现(xian)象比较普遍，造成青壮年的重报。方法二则面临死(si)亡漏报问(wen)题(ti)。

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

错(cuo)误死(si)亡率源头可能为“AI运算偏差”

这一耸人(ren)听闻又漏洞百出的死(si)亡率数据又是从(cong)何而来呢？中国人(ren)民(min)大学人(ren)口与健康学院(yuan)教授李婷梳理发现(xian)，很有可能是AI大模型在问(wen)题(ti)回(hui)答过程中出现(xian)错(cuo)误。

（图片来源 上海网络辟谣(yao)）

李婷教授在AI大模型中输入了“50、60、70、80，这几代人(ren)的死(si)亡率分(fen)别是多少”的问(wen)题(ti)，大模型显示，根据网络信息得出了“80后现(xian)存2.12亿，存活率94.8%，死(si)亡率5.2%”的表述(shu)。

中国人(ren)民(min)大学人(ren)口与健康学院(yuan)教授 李婷：这其(qi)实依赖(lai)于训练AI的语料。死(si)亡率、累计死(si)亡概率这些概念是相对(dui)很专业的，可能普通(tong)人(ren)都不会去理解。总体来说是一个相对(dui)冷门的知(zhi)识点，因为它不是在日常大量使用的话语中，可能语料的质(zhi)量不够(gou)高。

对(dui)外经济贸易大学法学院(yuan)教授 博士生导师(shi) 张欣：“大模型幻觉”本身一个最重要的原因还是它的Transformer（编码和解码）的架(jia)构，现(xian)在大部分(fen)大模型都是使用这样(yang)的一个架(jia)构。这个架(jia)构，本质(zhi)上来讲，其(qi)实还是基于统计的，或者说基于随机性的一个概率生成，所以(yi)不管你(ni)用什么(me)样(yang)的、哪家的大模型，它的本质(zhi)上都是预测下一个字(zi)词最有可能出现(xian)的概率生成一个情况。

记(ji)者还发现(xian)，经过网络发酵，死(si)亡率竟然成为一些自媒体带货的噱头。

可见，AI大模型虽然有超强的数据储存和运算能力，但由于训练的语料不足、数据来源局限(xian)等(deng)，就可能导致错(cuo)误的推算。而一些自媒体为了变现(xian)流量，也会断章取义、借题(ti)发挥，助长这些离谱数据的炒作和传播(bo)。

同一问(wen)题(ti)AI回(hui)答并不统一

据中国青年报报道，针对(dui)此(ci)谣(yao)言(yan)，记(ji)者从(cong)辟谣(yao)的角度，向DeepSeek重新(xin)提了问(wen)题(ti)，得到部分(fen)答案如下：

DeepSeek 不仅列(lie)举了网络数据存在的主(zhu)要问(wen)题(ti)，还列(lie)举了权威(wei)数据及谣(yao)言(yan)背后传播(bo)的原因等(deng)……

DeepSeek 总结：网传“80后死(si)亡率5.2%”是典型的数据误读与情绪化传播(bo)结合的谣(yao)言(yan)。真(zhen)实数据显示，80后死(si)亡率远低(di)于网传数值，且(qie)健康状况优于前代。

可以(yi)看到，不同的人(ren)使用AI，得到的回(hui)答或是结论却是不同的。

网友称也曾遭遇(yu)AI“幻觉”

在社交网络中发现(xian)，有网友表示，AI有一个非常好的功能，就是鉴定网络谣(yao)言(yan)，她还以(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(dui)话过程中，人(ren)工智能的回(hui)复存在不精确，不真(zhen)实，甚(shen)至造假，而普通(tong)人(ren)有时无法分(fen)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(chuang)新(xin)，或者说脑洞大开。所以(yi)，大家感觉R1往往在回(hui)答一些本来也没有标准答案的问(wen)题(ti)时，非常惊艳。比如：人(ren)为什么(me)养育孩子？AI会不会取代人(ren)类？宇宙(zhou)的终极意(yi)义是什么(me)？或者哲学三问(wen)：我是谁，我从(cong)哪里来，要到哪里去。

但是幻觉的副(fu)作用也不小，如果把模型放在生产力场景使用，比如档(dang)案，标书，新(xin)闻写作当中，就要仔细检查。

网友评论

对(dui)此(ci)，您怎(zen)么(me)看？

综合：央视新(xin)闻客(ke)户(hu)端、中国青年报、上海网络辟谣(yao)

来源：经视直播(bo)