訓練 Death Clock AI 模型使用了多少項研究資料和多少參與者的數據？

Death Clock AI 模型的研究數據

Death Clock 是一款利用人工智慧（AI）預測使用者壽命的應用程式。根據開發者弗蘭森（Brent Franson）的說法，該 AI 模型透過分析使用者的生活習慣，例如飲食、運動、壓力程度和睡眠品質，提供更精確的死亡預測。

訓練資料與參與者數量

該 AI 模型使用了 1,200 項預期壽命的研究資料進行訓練，這些研究涵蓋了約 5,300 萬名參與者的數據。透過這些大量的數據，AI 演算法能夠估計用戶可能的餘命長度。

AI 分析的具體方式與參考價值

Death Clock App 會先詢問使用者的基本資料，如年齡、性別、種族等，並進一步詢問家族史、心理健康和慢性病等更深入的問題。透過這些資訊，AI 演算法能估計用戶可能的餘命長度。弗蘭森強調，相較於傳統統計數字，Death Clock 能提供更精準的預測，幫助人們更好地規劃退休金與資產管理。然而，AI 預測仍有其局限性，壽命不僅取決於基因，社會經濟因素也至關重要。因此，Death Clock 的 AI 預測應僅供參考，了解自己剩餘的生命時間，將有助於人們作出更明智的生活與財務決策。

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訓練資料與參與者數量

AI 分析的具體方式與參考價值