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“80后(hou)死亡率破5.2%”？
专家：错得离谱！
这就是日前在网络社交平台上广泛传播的(de)表格，表格内容显示“80后(hou)累计死亡率为5.20%”。
记者梳理(li)发现，网络上有不少引(yin)用这一数据的(de)关于80后(hou)死亡率的(de)文章，还有不少自媒体文章在不断渲染，比(bi)如：“80后(hou)5.2%的(de)死亡率，开启了黄金一代的(de)黯然离场”；再比(bi)如：“当80后(hou)开始集体谢幕(mu)——5.2%死亡率背后(hou)，一代人的(de)生存困境与(yu)时代之殇”。
更有网络图片将所(suo)谓80后(hou)死亡率做成柱状图，称：“每20人中1人已离世”，并标(biao)注对比(bi)数据，称“70后(hou)死亡率低于更年轻的(de)80后(hou)”。如此骇人听闻的(de)数据，是真(zhen)的(de)吗(ma)？
中国人民大学人口(kou)与(yu)健康(kang)学院教授李婷长期从事(shi)人口(kou)发展研(yan)究，她表示，这一数据与(yu)事(shi)实严重不符。李婷在对网络上相关文章进行梳理(li)后(hou)发现，大多数文章都号称该数据来自第七次全(quan)国人口(kou)普查的(de)数据。然而第七次全(quan)国人口(kou)普查的(de)时间是2020年，显然其结果无法预测2024年的(de)死亡率。此外，人口(kou)普查数据，只会公布去年一年对应时期的(de)死亡率，比(bi)如2020年的(de)第七次全(quan)国人口(kou)普查，反映的(de)是2019年11月1日到(dao)2020年10月31日的(de)死亡率，其中并不存在针对特定群体，比(bi)如“80后(hou)的(de)累积(ji)死亡状况(kuang)”这样的(de)统计。
中国人民大学人口(kou)与(yu)健康(kang)学院教授李婷：从国家的(de)统计流程，包括国家卫健委公布的(de)每年跟死亡相关的(de)数据，它都是一个时点数据。就是说，比(bi)如说公布的(de)今年的(de)预期寿命、死亡率、某个年龄的(de)死亡率，它都是实时刻画(hua)的(de)，比(bi)如说，1990年死亡率、2000年怎么样，这个也是国际上的(de)官方统计最常用的(de)方式。
而对于网络上出现的(de)关于“5.2%”的(de)这个死亡率的(de)数据，李婷教授也表示，错误非常明显，因为专业统计数据中关于死亡率用千分率表示，而不是百分率。
此外，李婷教授认为，它还混淆了“累计死亡比(bi)例”与(yu)“年死亡率”的(de)定义。
中国人民大学人口(kou)与(yu)健康(kang)学院教授李婷：死亡率数值(zhi)比(bi)较小，一般是千分之几，不可能高到(dao)5%的(de)水平，“每20个80后(hou)中1人已离世”描述的(de)是累积(ji)的(de)死亡比(bi)例。
错误死亡率源头(tou)
可能为“AI运(yun)算(suan)偏差”
这一耸(song)人听闻又漏洞(dong)百出的(de)死亡率数据又是从何而来呢？中国人民大学人口(kou)与(yu)健康(kang)学院教授李婷梳理(li)发现，很有可能是AI大模型在问题回答过程中出现错误。
李婷教授在AI大模型中输入(ru)了“50、60、70、80，这几代人的(de)死亡率分别是多少”的(de)问题，大模型显示，根据网络信息得出了“80后(hou)现存2.12亿，存活率94.8%，死亡率5.2%”的(de)表述。
中国人民大学人口(kou)与(yu)健康(kang)学院教授李婷：这其实依赖于训练AI的(de)语料。死亡率、累计死亡概率这些概念是相对很专业的(de)，可能普通(tong)人都不会去理(li)解。总体来说是一个相对冷门的(de)知识点，因为它不是在日常大量使用的(de)话语中，可能语料的(de)质量不够高。
对外经济贸易大学法学院教授博士生导师张欣：“大模型幻觉”本(ben)身一个最重要(yao)的(de)原因还是它的(de)这个Transformer（编码和解码）的(de)架构(gou)，现在大部分大模型都是使用这样的(de)一个架构(gou)。这个架构(gou)，本(ben)质上来讲，其实还是基于统计的(de)，或者说基于随机性(xing)的(de)这样的(de)一个概率生成，所(suo)以其实不管你是用什么样的(de)、哪家的(de)大模型，它的(de)本(ben)质上都是预测下一个字词最有可能出现的(de)概率生成的(de)这样的(de)一个情况(kuang)。
记者就发现，经过网络发酵，死亡率竟然成为一些自媒体带(dai)货的(de)噱头(tou)。
可见，AI大模型虽然有超强的(de)数据储存和运(yun)算(suan)能力，但由(you)于训练的(de)语料不足、数据来源局限等，就可能导致错误推算(suan)。而一些自媒体为了变现流量，也会断章取义、借题发挥，助长这些离谱数据的(de)炒作和传播。
转自：央视新闻
来源：央广网