Штучний інтелект продемонстрував низку ефективність у спортивних ставках, витративши всі гроші на матчі англійської Прем'єр-ліги.

Коротко про результат експерименту

Стартап *General Reasoning* провів тест під назвою KellyBench, у якому оцінили вісім провідних ІІ‑систем (Google Gemini 3.1 Pro, OpenAI ChatGPT‑4, Anthropic Claude Opus 4.6, xAI Grok 4.20 та ін.) на здатність робити ставки під час сезону англійської Прем’єр-ліги 2023–2024.

Кожному агенту було надано повне статистичне описання всіх команд і попередніх матчів, але доступ до Інтернету заборонено – моделі могли використовувати лише ті дані, які отримали заздалегідь.

Як проходив тест

1. Три спроби: кожна система могла зробити три серії ставок за сезон.
2. Ставки: на результати ігор (перемога/нічия/пораження) та кількість голів.
3. Мета: максимізувати прибуток, керуючи ризиками.

Хто переміг, а хто програв

У результаті кожна модель програла гроші за сезон, а кілька навіть повністю «провалилися». Це підтверджує висновки дослідників: навіть найпрогресивніші ІІ‑системи стикаються з труднощами довгострокового прогнозування у реальному світі.

Що це означає для майбутнього ІІ

- Опасення щодо заміни людини поки що здаються перебільшеними.
- Поточні бенчмарки часто використовують «статичні» умови, які не відображають хаос і складність справжнього життя.
- Хоча ІІ вже успішно вирішує завдання на кшталт написання коду, у більшості інших сфер людської діяльності він залишається обмеженим.

Таким чином, експеримент KellyBench демонструє, що ІІ поки не готовий конкурувати з людиною в динамічних, непередбачуваних завданнях, таких як спортивні прогнози.