更新时间：2025-05-19 04:12作者：佚名
梵蒂冈宣布，美国红衣主教罗伯特·普雷福斯特（Robert Prevost）被正式当选为新教皇。有趣的是，从一个预测中，AI完全想念他！
新教皇诞生了！
9日，梵蒂冈宣布美国红衣主教罗伯特·弗朗西斯·普雷普斯特（Robert Francis Prevost）将成为下一个教皇。
有趣的是，根据科学，AI也对此做出了预测。
在一篇题为“复杂的Totopapa:预测教皇弗朗西斯的继任者”的论文中，研究人员使用算法分析了参与投票的135名高级天主教领袖。
结果模型给出了这样的预测，即意大利枢机主教Pietro Parolin和当选的Prevost（Leo XIV）根本不在其预测列表中！
但是，尽管这次AI预测失败了，但专家们说，这种分析方法可以用于预测未来的其他选举。
研究方法一般来说，选举过程会产生大量数据，但是教皇的选举会议产生的数据很少。
在只有少数十几个人从自己的队伍中选举**的选举中，这种动态与政治选举的动力大不相同，在两名或三名候选人中，数以百万计的投票。
为了克服这一问题，瓦尔达诺（Valdano）发现了《政治家de Torino》的物理学家Michele Re Fiorentin和马德里大学的数学家Alberto Antonioni研究如何预测教皇选举。
纸张地址：https://arxiv.org/pdf/2505.01553
当教皇弗朗西斯（Francis）在2月被宣布生病时，他们已经在使用算法来研究教会中的政治派系和意识形态，并接受了五百年来主教和继任者的家谱记录。
研究人员的逻辑是，主教或教皇决定任命新主教或将某人提升为枢机主教的决定可能在某种程度上取决于共同的意识形态。
在任命新教皇时，每个选民更有可能投票支持与他相同的同事。
研究的第一步是收集相关数据。研究人员从135名红衣主教选民那里获得了信息，他们有资格在即将举行的《红衣主教团报告》网站的秘密会议上投票。
为了使内容更有条理，研究人员向Chatgpt寻求帮助。 Chatgpt在不同问题上对每个红衣主教的立场进行了分类和完善，以产生简洁的摘要。
从网站上剪切数据，该网站总结了红衣主教的演讲并培训AI模型，以确定每个人在这些问题上是保守的还是渐进的。
然后，该模型是根据有资格参加选举的135名选举人之间的意识形态相似性（有两个红衣主教没有参加）和弗朗西斯教皇之间的分类。
研究人员使用了一个称为STSB-Roberta-base的交叉编码器模型。
对于四个主题，研究人员就同一主题输入每两个基本文本段落，并将模型给出得分。
该分数反映了两个红衣主教在此问题上的相似性。分数越接近0，这意味着语义差异越大，位置的差异就越远。分数越高，这意味着他们的位置更加相似。
他们为每个主题构建了两个参考文本，一个代表典型的渐进位置，另一个代表典型的保守立场。
然后对每个基本主教和这两个参考文本进行交叉编码段落。通过计算相似性分数的差异，可以确定每个基数在此问题上是否更倾向于进行渐进或保守。
此外，他们还与段落进行了相同的交叉编码，这些段落反映了教皇弗朗西斯的演讲风格，以了解每种红色的衣服和教皇弗朗西斯的位置有多近。
预测候选人科学家模拟了虚拟红衣主教中的选举过程，结果如下：
八或九发后，AI倾向于选择现任梵蒂冈国务卿Parolin。
他是教皇或首席外交官的第二任命，他是每个人乐观的候选人。
预测列表中还有一个意外的名称：南非大主教斯蒂芬·布里斯林（Stephen Brislin）。
鉴于他在媒体上受到了较少的关注，因此出现在预测列表中，这有些令人惊讶。布里斯林被认为是温和的，已公开支持移民，并呼吁教会解决贫困。
紧随其后的是菲律宾红衣主教路易斯·安东尼奥·塔格尔（Luis Antonio Tagle），也是受欢迎的候选人。塔格（Tagle）也是一个温和的，如果当选，他将帮助巩固菲律宾广阔的天主教社区。
当然，如果研究人员调整模型的参数，例如将某个主题设置为选举密钥，那么预测结果也会改变。
例如，如果我们专注于移民和贫困，那么意大利的进步大主教Matteo Zuppi赢得了最大的胜利，因为他已经公开反对仇外心理。
根据作者的分析，Prevost对所有四个意识形态问题的观点均相对中立，这意味着他很可能是所有当事方都可以接受的妥协候选人。
此外，美国教皇的选举还有助于获得美国天主教团体的支持。
Re Fiorentin还承认，该模型没有预测Prevost的选举，主要是因为它不考虑政治和地理因素。
他说，缺乏这些信息是模型的主要缺陷。
将来，可以添加候选人的地理位置信息，但是使用关键数据（例如地缘政治影响力和游说）在模型中的幕后游说太难了。
新南威尔士大学的数据科学家罗希塔什·钱德拉（Rohitash Chandra）表示，这项新的研究对该领域做出了非常有趣的贡献，但他还提醒人们，用于培训模型的数据可能还不够。
由于候选人的实际信念并不总是与他们的公开陈述相匹配，因此，如果包括社交媒体帖子（例如社交媒体帖子），则可以提高模型的预测准确性。
即便如此，他仍然认为，这种对候选人在特定问题立场进行分类的方法可以应用于其他类型的选举预测，例如地方选举。
米兰大学的政治学家路易吉·库里尼（Luigi Curini）表示，他赞赏作者的模型选举，并补充说，其他关于会议过程的研究还支持了意识形态亲和力和其他基本投票行为会影响选民的决定的观念。
但他还指出，还有其他因素可能影响投票结果，例如选民之间的夜间对话，因为在整个选举会议中，选举人在其梵蒂冈住所被隔离。这些私人交流也可能影响最终投票。
当然，作者还承认这些局限性，尤其是缺乏可以揭示实际选举会议动态的历史数据。
但是，这对他们来说仍然是一个有趣而令人兴奋的尝试，希望对这些问题感兴趣的其他人也会发现它很有趣。
参考：
https://www.science.org/content/article/ai predistic-next-pope-did-it-it-get-it-right
本文来自作者：Yingzhi非常困，36KR出版了授权。