美國(guó)約翰斯?霍普金斯大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在交通安全領(lǐng)域取得重要突破，他們開發(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(zhǔn)預(yù)測(cè)交通事故風(fēng)險(xiǎn)。相關(guān)研究成果已在最新一期《自然?通訊》雜志上發(fā)表。

據(jù)介紹，交通事故的發(fā)生往往涉及多種復(fù)雜因素，包括天氣狀況、交通流量、道路設(shè)計(jì)以及駕駛行為等。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)交通事故風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，該研究團(tuán)隊(duì)利用大語言模型技術(shù)，深入解析了超過66000起交通事故的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋了路況信息、血液酒精濃度數(shù)值、衛(wèi)星影像以及實(shí)地拍攝的影像資料等。

這款人工智能工具不僅具備預(yù)測(cè)交通事故風(fēng)險(xiǎn)的能力，還能同步給出“置信度評(píng)分”。這一功能使得預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠程度得以直觀呈現(xiàn)，有效解決了AI決策過程中存在的“黑匣子”問題，為高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的AI應(yīng)用掃除了重要障礙。

以美國(guó)馬里蘭州為例，近年來該地區(qū)高速公路上的死亡人數(shù)呈上升趨勢(shì)。數(shù)據(jù)顯示，從2013年的466人攀升至2023年的621人。通過模型分析，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，酒駕和超速行駛引發(fā)的事故量遠(yuǎn)超其他因素，達(dá)到其他因素引發(fā)事故量的3倍之多。

與傳統(tǒng)的僅能基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相比，這款“交通安全副駕”工具展現(xiàn)出了真正的預(yù)測(cè)能力。即使面對(duì)訓(xùn)練樣本中未出現(xiàn)過的新情況，該工具也能生成準(zhǔn)確的預(yù)警信息。該工具還具備持續(xù)優(yōu)化的能力，通過補(bǔ)充新的數(shù)據(jù)，可以不斷優(yōu)化預(yù)測(cè)模型，從而靈活適應(yīng)不同地區(qū)的交通治理需求。