AI组梦幻足球队实测：哈兰德坐替补，模型预测已超普通人

几周前我拉了一小队AI智能体，让它们排阵容、管球队，做了个小实验。

眼下AI智能体已经钻进生活的各个角落，我就想验证一件事：把一群AI凑到一起，究竟能不能搭出一支能赢的梦幻队伍？

其实几年前我就拿AI玩过梦幻联赛。那回用的是英国图灵研究所的工具，思路是建模过往联赛数据来挑人，结果给的建议离谱得没边。球员伤没伤、球队换没换主帅这些关键信息，它压根不纳入参考。

图源：豆包AI

这一回是在飞回老家的航班上，我找Codex搭了把手。先喂给模型几篇相关研究论文，再让它搭一套“指挥框架”：写好指令和代码，带着不同的AI智能体一步步干活，一边跟进近期新闻，一边跑数据模型做预测。

体系很快就搭起来了，看上去能整理、能分析的信息量，比我自己搞定的多太多。可万万没想到，它最初给的阵容建议蠢得离谱，把哈兰德放替补席？这也好意思叫专业建议？

我随后让Codex拆出几支分工不同的AI小队：有的专门刷新闻和球迷博客，有的负责分析近期赛果，有的跑数据预测模型，还有一组专门挑毛病、提反对意见。这么一改，建议明显靠谱多了。

但即便这样，跟几年前相比，进步已经大到惊人了。

图源：豆包AI

去年年底，徐海峰注意到Kalshi、Polymarket这类预测市场越来越火，就好奇市面上顶尖的商用大模型扔进这些市场会是什么表现。他和同事们于是动手测试大模型的预测本事。

测试方式是让模型猜各种结果：谁能拿NBA总冠军，特朗普接下来会和哪些人会面。

“我们很快就发现，模型表现相当不错。”徐海峰说。哪怕不给什么特殊指令和引导，模型的预测水平有时候都能压过普通人。在他们的测试里，GPT-5的预测能力排第一，之后依次是Grok 4、Claude Sonnet、Gemini和Llama。

有意思的是，AI眼下还是比不过那群顶尖的“超级预测者”。徐海峰解释说，人类处理不了那么多信息，但对真实世界的理解更深，能看懂一条新闻背后藏着的逻辑和动态。

不过，已有更多迹象表明，人类超级预测者所占的上风正在被侵蚀。在近期的Metaculus杯预测赛事中，AI偶尔已经能打败最拔尖的人类参赛者。另有一个名为ForecastBench的评测，眼下这轮比赛的分数即将公布，多半会再添一项证据：AI在预测上的本事已能比肩人类。按这个走向，接下来各家AI实验室大概率会把“预测未来”立为衡量机器智能进展的新核心标尺。

图源：豆包AI

所有这些预测实验都在指向一个结论：数学、编程、法律行业先后被AI冲击，靠交易吃饭的行业说不定很快也会被AI颠覆。或许未来最顶尖的交易员会换个身份，变成AI智能体的管理者和调度者，而这些AI预判未来的本事，比人类强得多。

再说回我那支梦幻球队，眼下AI给出的建议还谈不上多厉害。最近几周，交由它打理的队伍拿到的分数连平均水准都没够着。换我自己挑阵容，绝不会照它的主意来。

但AI毫无疑问会越来越强，说不定再过不久，就能轻轻松松制霸梦幻联赛了。不过说实话，我倒有点不希望这一天来得太快。

毕竟全靠自己动脑赢下比赛，拿来跟朋友吹牛皮的乐趣，才是玩这个的精髓啊。