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新智元报道❶、【新智元导读】梵蒂冈宣布⑧，美国红衣主教Robert Prevost正式当选新任教皇❷。有趣的是③，在一次预测中①，AI却完全完全漏掉了他⑧！

新教皇诞生了④！

昨天⑩，梵蒂冈宣布美国红衣主教Robert Francis Prevost将成为下一任教皇⑱。

有趣的是⑭，根据Science的报道⑧，一个AI也对此做了预测⑧。

在名为「Complex totopapa: predicting the successor to pope Francis」的论文中⑤，研究人员用算法分析了135位参与投票的天主教高层⑪。

结果模型给出的预测是意大利红衣主教Pietro Parolin▓，而当选的Prevost压根不在它的预测名单里❷！

不过⑧，虽然这次AI预测翻车了⑯，但专家表示⑪，这套分析方法以后没准能用来预测别的选举⑫。

研究方法⑪、通常来说⑰，选举过程会产生大量数据⑰，但教皇选举会议产生的数据却很少⑦。

在一场只有几十人从他们自己队伍中选出领导人的选举中⑦，其动态与那种有数百万人在两三个候选人中投票的政治选举的动态非常不同⑤。

为了攻克这个难题⑮，Valdano找来了都灵理工大学的物理学家Michele Re Fiorentin③，还有马德里大学的数学家Alberto Antonioni②，研究怎么预测教皇选举⑫。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2505.01553

今年2月⑮，当宣布教皇方济各生病时⑮，他们已经在用一种算法来研究教会里的政治派别和意识形态⑬，是用五百年间主教和继任者的谱系记录训练出来的⑬。

研究人员的逻辑是④，主教或教皇决定任命新主教或提拔某人成为红衣主教⑨，可能在一定程度上取决于共同的意识形态⑬。

当到了任命新教皇的时候④，每个选举人更有可能投票给与自己立场相同的同事⑲。

研究的第一步是收集相关数据①。研究人员从《红衣主教团报告》网站上获取了135名有资格在即将到来的秘密会议中投票的红衣主教选举人的资料⑲。

为了让内容更有条理②，研究人员请了ChatGPT帮忙⑪。ChatGPT把每个红衣主教在不同议题上的立场进行了整理和提炼⑪，生成简洁的摘要⑬。

从一个汇总红衣主教发言的网站扒数据⑥，训练AI模型判断每个人在这些议题上是保守派还是进步派①。

然后❶，模型根据135名有资格参与选举的选举人以及教皇方济各之间的意识形态相似性对他们进行了分类❸。

研究人员用了一个叫stsb-roberta-base的交叉编码器模型⑱。

对于四个议题⑫，研究人员把每两个红衣主教关于同一议题的文本段落输入到模型里⑫，模型就会给出一个分数⑥。

这个分数能反映出两位红衣主教在这个议题上立场的相似程度⑦，分数越接近0④，说明他们的语义差异越大⑪，立场相差越远④；分数越高⑳，就表示他们的立场越相似⑩。

他们给每个议题都构建了两个参考文本⑤，一个代表典型的进步立场⑧，另一个代表典型的保守立场⑬。

然后把每个红衣主教的议题段落和这两个参考文本进行交叉编码▓，通过计算相似性分数的差值⑭，就能判断出每个红衣主教在这个议题上更倾向于进步还是保守⑤。

此外⑪，他们还用反映方济各教皇言论风格的段落做了同样的交叉编码⑪，看看每个红衣和方济各教皇的立场有多接近❶。

预测人选⑤、科学家们在虚拟的红衣主教中模拟了选举过程⑬，结果如下：

投了八九轮后④，AI都倾向选Parolin⑯，即现在梵蒂冈的国务卿⑬。

他是教皇的二把手①，还是首席外交官①，本来就是大家看好的热门人选③。

预测名单里还有个让人意外的名字：南非大主教Stephen Brislin⑱。

鉴于他在媒体上受到的关注较少⑱，他出现在预测名单上多少令人感到意外⑳。Brislin被认为是温和派②，他曾公开支持移民⑲，并呼吁教会解决贫困问题⑧。

紧随其后的是菲律宾红衣主教Luis Antonio Tagle也是热门人选⑮。Tagle同样是一位温和派⑨，如果他当选⑱，将有助于巩固菲律宾庞大的天主教社区⑫。

当然❶，如果研究人员调整了模型的参数⑯，比如将某个议题设为选举关键⑲，预测结果也会随之改变⑧。

举个例子⑮，要是重点关注移民和贫困问题⑳，那么意大利的进步派大主教Matteo Zuppi赢面最大⑭，因为他一直公开反对排外政策⑩。

根据作者的分析①，Prevost在所有四个意识形态议题上的观点都较为中立❶，这意味着他很可能是一位各方都能接受的折衷人选⑱。

此外⑮，选出一位美国教皇也有助于获得美国天主教团体的支持⑥。

Re Fiorentin也承认②，模型没预测到Prevost当选⑬，主要是没考虑政治和地理因素⑲。

他说⑱，缺乏这些信息是模型的一个重大缺陷❷。

未来可以加入候选人的地理位置信息⑤，但像地缘政治影响❶、背后游说这些关键数据⑧，想用在模型里⑰，难度实在太大了❷。

新南威尔士大学的数据科学家Rohitash Chandra表示⑯，新研究为这个领域做出了非常有趣的贡献⑥，但他也提醒⑪，用于训练模型的数据可能还不够充分⑩。

因为⑲，候选人的实际信仰并不总是与他们的公开声明相符⑪，所以⑪，如果能纳入社交媒体帖子等信息①，或许可以提高模型的预测准确性⑭。

即便如此⑮，他仍然认为⑱，这种对候选人在特定议题上的立场进行分类的方法⑧，可以应用于其他类型的选举预测⑯，例如地方选举▓。

米兰大学的政治学家Luigi Curini表示②，他很欣赏作者所做的模型选举⑰，并补充说⑧，其他对会议进程的研究也支持这样一种观点④，即意识形态的亲和力以及其他红衣主教的投票行为会影响选举人的决定❸。

但他同时指出⑯，还有其他因素也会影响投票结果⑲，比如选举人之间的夜间交谈❶，因为在整个选举会议期间❸，选举人都被隔离在梵蒂冈的住所⑩。这些私下交流也可能影响最终投票⑦。

当然⑰，作者也承认这些局限性⑧，特别是缺乏能够揭示实际选举会议动态的历史数据⑧。

不过⑬，对于他们来说⑫，这依然是一次既有趣又令人兴奋的尝试❷，并且希望其他对这些问题感兴趣的人也会觉得它很有意思④。

参考资料：

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