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美國約翰斯·霍普金斯大學研究團隊研發(fā)出一款名為“交通安全副駕”的生成式人工智能工具，能夠精準預測交通事故風險。相關研究成果發(fā)表于最新一期《自然·通訊》雜志。

交通事故的發(fā)生往往交織著天氣、交通流量、道路設計及駕駛行為等多重復雜因素。這款工具通過大語言模型技術，解析了66000余起交通事故數(shù)據(jù)，包括道路狀況、血液酒精濃度數(shù)值、衛(wèi)星與實地影像等，從而實現(xiàn)對個體及復合風險因素的智能研判。

團隊表示，該工具不僅能提供預測，還會同步給出“置信度評分”，直觀呈現(xiàn)預測結果的可靠程度。這一特性有效破解了AI決策如同“黑匣子”的難題，為高風險領域的AI應用掃除了關鍵障礙。

數(shù)據(jù)顯示，美國馬里蘭州高速公路死亡人數(shù)從2013年的466人攀升至2023年的621人。模型分析顯示，酒駕與超速行駛引發(fā)的事故量，是其他因素的3倍之多。

與普遍采用的僅能基于歷史數(shù)據(jù)進行分析的機器學習技術不同，這款工具擁有真正的預測能力。即使面對訓練樣本中未出現(xiàn)過的新情況，它也能生成準確預警。更值得期待的是，該工具可通過補充數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化預測模型，靈活適配不同地區(qū)的交通治理需求。