据Ethan Mollick在X平台表示，他使用ChatGPT 5.4 Pro将历史生活水准与当代中等收入国家的中产基线对标，估算“当代出生的幸运程度”，并给出约1170亿人中仅约1.5%达到或超过当代中产生活水平的结论；据Ethan Mollick报道，此案例展示了大型语言模型在数据综合、情景设定与量化历史传播上的实际应用价值。根据Ethan Mollick的说明，以“时间旅行者的无知之幕”框架，LLM可帮助构建反事实场景、跨时代口径统一与可解释沟通，为政策研究与教育场景提供支持。依Ethan Mollick报道，这类基于LLM的历史基准化分析为AI咨询与产品化带来机遇，包括：构建可复现的长周期经济比较流程、开发可解释提示词与校验工具链、以及为智库与公益基金会提供进步与福祉评估的决策支持服务。