IT之家 10 月 27 日消息，据新华社今日报道，美国约翰斯・霍普金斯大学研究团队研发出一款名为“交通安全副驾”的生成式人工智能工具，能够精准预测交通事故风险。相关研究成果发表于最新一期《自然・通讯》杂志。

交通事故的发生通常包含多重复杂因素：天气、交通流量、道路设计及驾驶行为等。IT之家从报道中获悉，该工具通过大语言模型技术，解析了包括路况、血液酒精浓度数值、卫星与实地影像等信息在内的 66000 余起交通事故数据，从而实现对个体及复合风险因素的智能研判。

团队表示，该工具不仅能提供预测，还会同步给出“置信度评分”，直观呈现预测结果的可靠程度。这一特性有效破解了 AI 决策如同“黑匣子”的难题，为高风险领域的 AI 应用扫除了关键障碍。

数据显示，美国马里兰州高速公路死亡人数从 2013 年的 466 人攀升至 2023 年的 621 人。模型分析显示，酒驾、超速行驶引发的事故量，是其他因素的 3 倍之多。

与普遍采用的仅能基于历史数据进行分析的机器学习技术不同，报道指出，这款工具“拥有真正的预测能力”。在面对训练样本中未出现过的新情况时，该工具同样能够生成准确预警。更值得期待的是，该工具可通过补充数据持续优化预测模型，灵活适配不同地区的交通治理需求。