如果你想了解一個社會發展得如何以及其公民是否幸福，你可能會關注預期壽命、識字率或收入水平等方面。

這些都是研究人員所謂的生活質量衡量指標的例子。幾個世紀以來，政客和政府一直利用這些指標來評估其公民的幸福程度。

現在，研究人員正在將人工智慧應用於對幸福的研究，探尋是什麼讓國家、城市和人民幸福的更深層次的答案。IEEE Access中的一項新研究探討了機器學習和大型語言模型（LLMs）如何分析有關生活質量的研究（https://ieeexplore.ieee.org/document/10510439）。

雖然生活質量指標並不能直接衡量幸福程度，但它們常被用作一種替代衡量方式。它們有助於政策制定者、研究人員和各類組織瞭解社會、經濟和環境狀況，為提高整體幸福水平的決策提供指導。

傳統上，這些指標側重於單個數字，通常與經濟相關。例如，國內生產總值（GDP）就經常被使用。它衡量一個國家的總體經濟產出，並且基於這樣一種理念被用作生活質量的一個指標：如果一個國家富有，其公民可能擁有更好的生活質量。

然而，隨著時間的推移，研究人員意識到依靠單一指標來評估社會的幸福水平並不總是有效的，因為金錢未必能買到幸福。

根據IEEE會員Ning Hu的觀點，幸福往往是相對的，而非絕對的。

Ning Hu表示：“幸福從根本上源於我們的自我認同感以及對自己在社會中所處地位的理解。”

為了更全面地瞭解情況，研究人員開始將多個指標合併為一個易於理解的數值。例如，聯合國人類發展指數（U.N. Human Development Index，https://hdr.undp.org/data-center/human-development-index#/indicies/HDI）著眼於預期壽命、教育水平以及一個國家內每人的平均收入數額，將所有這些轉化為一個數值。其他指數使用不同的指標，其目的都是幫助研究人員和政策制定者輕鬆地在不同國家之間進行比較。

生活質量衡量指標並非僅用於評估國家的幸福水平。在醫學領域，這些指標被用於評估個體患者的健康狀況，並對他們未來的健康狀況進行預測。

一些生活質量指數旨在從政府質量、汙水處理、娛樂機會和經濟前景等維度對城市進行評估。

隨著計算機能夠儲存和分析越來越龐大的資料集，研究人員開始將大資料技術應用於人類幸福的研究。

對研究人員來說，一個亮點是情感分析的興起。情感分析透過檢查社交媒體帖子等交流內容中的觀點和情緒，以確定它們表達的是積極、消極還是中性的態度。

這項工作往往得出有趣的結論。例如，當某一天某個社交媒體網站上的負面情緒增加時，黃金價格往往是上漲的。在健康領域，情感分析也被應用於醫生的病歷記錄，以便納入生活質量指標之中。

韓國的研究人員利用機器學習來預測各個國家是否幸福。他們發現，幾個高度發達的國家並不十分幸福，而幾個欠發達國家卻很幸福。研究人員發現，為了提升幸福度，政策制定者應該降低青年失業率並提高醫療保健質量。

另一項分析發現，國民幸福度、高平均智商以及在邁爾斯 – 布里格斯（Meyers – Briggs）人格測試的感知和判斷領域中得分高的人群高度集中之間存在著緊密的聯絡。

鑑於有大量關於生活質量和幸福的研究，人們有理由懷疑人工智慧是否能讓我們幸福。

IEEE Access論文的作者研究了87項將人工智慧應用於幸福研究的成果（https://ieeexplore.ieee.org/document/10510439）。他們發現，雖然存在一些有效的方法，但也發現了幾個研究空白和有待進一步研究的領域。

而且，雖然人工智慧能夠為決策者指明正確的方向，但它最終無法引導任何一個人走向幸福。

IEEE高階會員Eleanor Watson表示：“人工智慧的理想角色是作為一種啟迪性的工具，用於拓展我們對幸福的理解，而將幸福的最終追求和定義留給人類自己。”