日本最新研究顯示，透過AI分析兒童短篇作文內容，能準確預測其未來認知能力與學歷表現，預測效果超越基因與傳統社會變項。研究團隊利用1958年出生、約萬名英國兒童11歲時的作文資料，主題為「25歲的自己」，平均字數約250字，透過OpenAI GPT等大型語言模型萃取逾1500項文本特徵，再結合超級學習機器學習框架進行分析。
結果顯示，AI對於22年後認知能力（語言、數學等）的預測準確度達55%以上，對理解力的準確率為59%，高於教師評估的57%與基因分析的14%。對33歲時的教育成就預測中，AI準確度為26%，也優於基因（19%）與社會背景（12%）。若結合作文、教師評估與基因三方資訊，準確度可提升至38%。
研究認為，深度學習模型是準確預測的關鍵，傳統語言指標與錯誤率僅具輔助作用。儘管研究基於特定年代樣本，仍顯示自然語言處理對心理與社會行為預測潛力，但未來應重視倫理規範與數據多樣性驗證。（編輯部）
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