我如何使用人工智能预测2024年美国总统选举结果

人工智能与预测性人工智能

我是如何使用人工智能预测2024年美国总统选举结果的

人工智能的结果一直倾向于一个总统候选人。

加入这个合作实验。让我们看看人工智能的预测与政治格局的吻合程度如何！ 人工智能的新挑战：预测2024年选举

在我的上一篇文章中，人工智能以惊人的准确性预测了特朗普封口费审判的结果。现在，我们将人工智能的水晶球转向另一个高风险场景：2024年美国总统选举。使用一个特别设计的GPT模型，我已经运行了一系列提示来预测选举。 这就是你参与的地方——你可以亲自尝试这个预测模型！我非常期待看到人工智能的预测随着时间的推移如何展开，我邀请你参与这个实验。请将此页面加入书签，并在事件发展时回来分享你的结果。我们将一起追踪人工智能的准确性和对现实世界发展的适应性，共同创造一个协作空间。 AI的预测魔法：从特朗普的审判到投票箱

我们亲眼见证了人工智能在预测方面的卓越能力，当它在特朗普审判中持续预测出有罪裁决时。这不仅仅是一次盲目的尝试。这一预测得到了研究的支持。

economics professors Van Pham and Scott Cunningham from Baylor University

ChatGPT在数据集中识别模式的能力被证明是非常准确的。实际上，它涉及欺骗人工智能从未来的视角讲述一个故事。他们的实验准确地预测了奥斯卡奖的获奖者。虽然人工智能不愿意对真实事件做出预测，但他们的方法涉及使用讲故事来生成“未来叙事”，绕过了ChatGPT的一些限制和偏见，这是我采用并扩展用于我们当前政治预测的技术。 我必须强调——尤其是在假新闻泛滥的时代——输出内容不应被视为事实。我们只是在测试人工智能的预测能力，而不是提前宣布选举结果！提示的作用是诱导人工智能基于当前数据生成连贯的、尽管是虚构的关于未来事件的故事。 人工智能与“群体智慧”相遇

虽然这种方法利用了Pham和Cunningham所说的人工智能的“幻觉叙事构建能力”，但这些情景仍然基于概率模式。有观点认为，人工智能反映了“群体智慧”，即集体意见倾向于汇聚在最可能的结果上。最终，这意味着人工智能的猜测比您或我的猜测，或者任何一个人的猜测都要好，因为它是一个由人工智能的训练、统计分析和创造性推断塑造的复杂估计。 非常奇怪的是，这种不可思议的能力完全讲得通，因为大型语言模型（LLMs）在其操作中是预测性和程序性的。它们不仅仅是吐出文本；它们基于在训练过程中识别出的模式生成合理的输出。实际上，ChatGPT的程序性质通过迭代大量的数据和场景，然后根据概率性决定给出最可能的回应，模拟了一种“预见”。 在某种程度上，我们正在利用概率语言的集体思维。考虑到关于这次选举周期所说的一切，我们未来可能会说什么？讨论可能会朝哪个方向发展？ 如何创建一个AI模型来预测2024年选举结果

对于我的新实验，我创建了一个定制的GPT，旨在构建关于2024年美国总统选举最可能结果的现实假想叙述。虽然我确信我们所有人都有我们偏好的候选人，并认为另一种选择是

tantamount to doomsday

这个模型在操作时设有防护措施，以尽可能保持预测的政治中立性。 1. 当前背景建立：GPT确定当前日期和选举日之前剩余的时间。在它的时间线中，这些事件已经成为过去，这使得它能够模拟选举后的分析。 2. 最新研究：它通过进行彻底的网络搜索，从各种平衡、无偏见的新闻来源收集最新信息。 3. 叙事构建：基于当前数据，模型从一个全知的未来视角回溯构建一个合理的叙事，从现在到2024年12月，假设选举结果。

第三种选择提供了一个更全面的事件时间线。 剧透警告：人工智能预测拜登连任成功

在我进行的测试中，人工智能一直预测乔·拜登将成为2024年选举的获胜者。以下是一段输出的摘录： 示例叙述：

“到2024年12月，美国经历了其最具争议的选举周期之一。乔·拜登总统成功连任，关键的战场州如宾夕法尼亚州和威斯康星州都倾向于支持他。尽管竞争激烈且竞选活动分裂，拜登关于稳定和经验的信息与足够多的选民产生了共鸣，确保了胜利。与此同时，唐纳德·特朗普的竞选活动因法律斗争和争议而受到损害，难以重新获得他之前竞选的势头。选举结果证明了政治格局的转变以及选民对领导连续性的需求。” 自己测试一下吧！

好奇AI是如何工作的吗？你可以与定制的GPT模型互动，并在评论中分享你的选举叙事。以下是方法： * 访问自定义GPT模型：

Will Trump Win?

• 运行您自己的提示：按照指示生成叙述，并看看AI预测的内容。有三个预加载的对话启动器。在极少数情况下，如果输出过于模糊，请直接提问。
• 分享您的结果：在评论区发布您生成的叙述，并加入关于AI如何看待选举展开的讨论。 [ChatGPT — “特朗普会赢吗？”]

合理叙述2024年12月美国大选的结果。

看起来您发送了一个不完整的链接。如果您需要访问某个网站或有其他问题，请提供完整的信息，我会尽力帮助您。

https://chatgpt.com/g/g-826yMhzPF-will-trump-win)人工智能预测的潜力与局限性

之前预测特朗普审判结果的模型取得了成功，我很好奇在长期和临近审判日时，这些输出的准确性如何，以及它们是否会因现实世界事件而发生显著变化。 就像特朗普审判的人工智能测试一样，我们已经尽力从提示和系统指令中去除政治偏好。然而，值得注意的是其局限性。虽然定制的GPT本身没有固有偏见，但它所依赖的训练数据和来源可能有自己的倾向。我尝试通过让它引用可靠的新闻来源来解决这个问题。 其次，虽然使用的故事讲述技巧可以创造性地规避ChatGPT的一些限制和不愿评论的态度，但它仍然是叙事可能性的构建，而不是客观预测。 老生常谈：理解“AI叙事偏见”

我对一种我称之为“人工智能叙事偏见”的含义感到好奇（Pham和Cunningham尚未考虑这一点），在这种情况下，预测模型可能会倾向于符合常见叙事惯例或社会期望的场景，本质上是选择根据它们训练的数据集看起来最典型或最令人满意的结尾。 当人工智能预测我们想听的内容

这可能意味着“未来叙事”不仅仅基于数据，还基于可能被认为是公共叙事的传统解决方案。当人工智能给出“正确”的回应时，它只是“预测”了你想要的。同样，选举结果可能是我们最想听到的故事。 然而，在预测选举结果或其他由公众情绪和人类意见决定的重大事件（例如奥斯卡奖得主、选举和陪审团审判）的背景下，这可能不是一个缺陷，而是反映了集体人类心理，模仿了一种“群体智慧”。因此，虽然产生的故事弧线可能看起来传统，但它们往往因为反映了大多数人的观点而产生共鸣。 测试AI预测在公正事件上的表现

尝试对不受公众意见或广泛持有的信念影响的事件进行预测将是有趣的。通过将人工智能预测应用于严格受自然法则或纯粹技术结果控制的现象——如气候模式、天文事件，甚至是受控科学实验的结果——我们可以在没有“人工智能叙述偏见”的复杂性的情况下，更好地评估模型的预测准确性。 人工智能的优势在于预测人类情感

预测由人类观点决定的事件的能力，本身可能是人工智能预测的一个主要优势。人类行为和决策是混乱的、动态的，并且受到复杂、相互关联的因素影响，这些因素不可预测地变化，使得它们难以被准确建模。 人工智能可以通过综合这些公众情绪的变化提供重要的洞察。虽然像气象学或天文学这样的领域的预测依赖于更稳定、基于规则的系统，但人类情绪的细微差别是心理、社会和文化因素的泥潭。因此，使用人工智能来预测选举和审判等以人为中心的领域的结果，突显了它揭示社会舆论中新兴模式的潜力。

AI的水晶球：预测2024年选举。AI图像由作者提供。 虽然这些模型对于探索情景很有用，但我们应该理解它们的预测性叙述可能反映的是流行或预期的故事弧线，而不是不那么常规或未预见的结果。尽管它们可以提供有趣的见解，但应该被视为探索性工具，而不是精确的预测器。 触手可及：人工智能会成为选举预测的新常态吗？

这是第一次总统竞选，我们拥有如此强大的人工智能工具广泛可用来预测选举结果。以前我们从未有过这样的能力，让任何人都可以用如此复杂的软件来预测事件。 在过去，选举预测严重依赖于传统的民意调查方法、统计分析以及专家的意见。民意调查员进行调查以衡量公众意见，而统计学家分析历史投票模式和人口统计数据来进行预测。有了人工智能，个人可以通过综合大量数据和识别政治叙事中的新兴模式来形成自己的预测。 我邀请您亲自体验定制的GPT模型。尝试使用它，分享您的体验，并让我们讨论人工智能在预测未来事件中的作用。人工智能能否正确预测选举结果？时间会告诉我们答案。 每当“人工智能耳语者”Jim发布内容时，就会收到一封电子邮件。