AI預測不了“佛得角”

2026-06-18 15:23

霞光社

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作者｜朱峰琳

編輯｜劉景豐

佛得角，一個人口不足60萬、國土由十座火山島嶼組成的西非島國。國家隊球員分散在歐洲多國低級別聯賽，每逢比賽日從各地趕回，在有限的硬件條件下完成集訓，合練時間也被壓縮到極限。

就是這樣一支隊伍，歷史上首次闖入世界杯正賽。而他們在16日的小組賽中面對的，是拿過世界杯冠軍、坐擁頂級球星、戰術體系成熟的西班牙。

實力相差懸殊，幾乎沒有人相信佛得角能改變什么。

然而，終場哨響，所有人都愣在了原地——佛得角40 歲門將沃齊尼亞，用七次精彩撲救守住球門，愣是把比分定格在0:0上，強悍的西班牙隊，在90分鐘內竟然沒有進一球。

從紙面實力上看，西班牙贏球是板上釘釘的事，這樣的共識，也反映在了由聯想集團與咪咕視頻聯合發起的“世界杯預測人機大戰”中。賽前，DeepSeek、Kimi、文心一言、通義千問、中移九天等12家國內主流AI大模型均對這場比賽做出了預測——11家押注西班牙，1家押注佛得角。最終平局的結果，也意味著所有AI的預測全部落空。

西班牙VS佛得角，AI預測結果

類似的情況在14日巴西VS摩洛哥、18日葡萄牙VS剛果兩場比賽中也同樣上演。前一場，12個AI集體預測巴西獲勝，結果卻是1:1摩洛哥頑強逼平巴西。后一場，AI的預測結果與西班牙VS佛得角時相似，11家模型看好擁有C羅的葡萄牙，1家選擇剛果，比賽同樣以1:1的平局告終。

巴西VS摩洛哥、葡萄牙VS剛果，AI預測結果

5天時間，3場爆冷，連續3次AI出現集體翻車。

5天前，大模型預測世界杯還成為科技媒體的熱門新聞。然而現實的結果，似乎有意給AI開一個大玩笑。

穩賺不賠的流量狂歡

世界杯還未開賽，場外的“世界杯預測人機大戰”就已拉開序幕。這場大戰由聯想旗下自研的天禧AI超級智能體作為總召集者，匯聚了國內12家主流大模型，共同組成了“AI預測天團”，對本屆世界杯全部104場比賽進行逐一預測。預測結果一出，圍觀者的興致也被挑了起來。人們既好奇AI的預測準確率究竟有多高，也想親自下場和AI比試一番。

只不過，大多數參與預測的模型只是抱著參與的態度走個過場。畢竟在世界杯預測這種純娛樂場景下，AI的容錯率幾乎是100%。猜中了可以宣傳技術強大，猜錯了則是足球不可預測的魅力，也不會有人因為AI猜錯了而苛責什么。對任何一家AI公司而言，這都是一次零風險、高曝光的好機會。只需要提交比分數據，就能把產品名字和世界杯綁定在一起，出現在各大媒體的報道中。至于預測本身準不準，反而沒人真的在意。

不過，千問和Kimi似乎并不想只做那個走個過場的參與者，而是想要把這波流量吃透。在參與聯想活動的同時，它們還各自在自家產品端加碼推出了針對普通用戶的互動玩法，將人機大戰從專業預測的層面拉到了大眾廣泛參與的新高度。

背靠阿里的千問，顯然在互聯網營銷方面更有經驗一些，在主頁直接上線了世界杯預測專區“美加墨”。并設置了真金白銀的獎品誘惑，100個萬元現金紅包、1000個千問AI眼鏡，還引入了積分機制，用于向貧困地區學校捐建足球場。

千問美加墨世界杯預測活動獎池

根據千問活動規則顯示，用戶每預測正確一場就會獲得100積分，當所有用戶參與預測的總積分每累積達到5000萬分時，千問就會捐建一片足球場。截至6月18日早上，開賽僅僅7天，網友就已經通過參與預測成功解鎖了3片場地，也就是說用戶參與預測正確的場次高達150萬場。

雖然現金獎池、實物獎品，以及隨積分累積不斷追加的公益捐建，都是一筆不可忽略的投入，但對于阿里而言，世界杯帶來的品牌曝光和用戶活躍度提升的價值，遠遠超這些成本。這場世界杯預測本質上和之前的“千問請客”其實遵循的都是相同的商業邏輯——用足夠有吸引力的激勵換取用戶的大規模參與和數據貢獻，在短時間內快速提升產品的市場聲量和用戶規模。

與之相似的，是Kimi推出的預測世界杯冠軍隊、搶奪萬億Token新玩法。用戶可選擇一支隊伍作為自己的應援主隊，選定后不可修改。每當這支隊伍贏得一場比賽勝利，用戶就可以獲得一次抽獎機會，每人最高可獲得10億Token。這種押注機制將用戶的“收益”與球隊戰績深度綁定，極大地刺激了用戶的持續關注和反復登錄。

此外，Kimi還高調宣布將調度300個子Agent組成“Agent集群”，對全部賽事進行逐輪預測和復盤。這300個Agent分工明確，分別負責分析球隊實力、攻防數據、戰術風格、球員傷病、賽程環境、賠率波動、輿情心理等不同維度，最后由中央調度器匯總并輸出結果。這套聽起來精密而專業的技術架構，也讓Kimi向外界展示出了極強的技術形象。

然而，不管是通用大模型的結果直接輸出，還是Kimi Agent集群的精密推演，都沒能逃過在爆冷場次上集體翻車的結局。

其中的原因并不復雜。人類球迷預測比賽時，是能腦補出畫面的，比如某個球員最近幾場跑動明顯懈怠，某支球隊的防守硬度在密集賽程下已出現松動，這些具體的、帶有時間感和空間感的判斷，來自長期的觀賽積累和直覺。

但AI的世界里沒有球場，它只是一個處理文字的工具。有時預測出某支強隊獲勝，并不是因為它在后臺構建了一個真實的球場進行了推斷預測，而是因為在它學習過的海量文本里，可能識別到這支強隊和獲勝這兩個詞總是高頻地同時出現，便基于文字共現的統計規律，判定該球隊應該獲勝。

AI并不懂足球，它懂的只是文字規律和數據分析。而用文字規律去推測體育競技的結果，本身就是一種錯位。

這種錯位在西班牙對陣佛得角的比賽中暴露得格外明顯。賽前，千問給出了一個毫無保留的判斷：結果沒有懸念，懸念只在于贏幾個，篤定地押注西班牙。而終場哨響，佛得角以0:0頑強逼平西班牙。

或許，這些AI公司真正在意的并不是預測結果的準確率，而是這四年一度的頂級賽事所裹挾的潑天流量——用可控的成本，完成一次覆蓋全網的品牌曝光，讓產品名稱盡可能多地出現在公眾視野里。

說到底，這場“人機大戰”的真正戰場，從來就不在球場上，也不在算法的精度里，而在用戶的手機屏幕和社交媒體的信息流中。誰的AI能在這一個月的時間里里占據更多用戶的視線和時間，誰就是最大的贏家。

AI算不出人的極限

由于國足沒能進入世界杯正賽，在國內世界杯預測便成了全民娛樂的一種方式。沒有主隊可追，反而讓人們可以更加純粹地去琢磨比賽本身。但無論是老球迷，還是在手機屏幕前湊熱鬧的普通觀眾，大多數人在賽前的判斷結果其實和AI差不多，很多時候也會更愿意相信強隊。

不過人與AI的區別就在于，人的判斷來自多年的觀賽經驗，同時也是情感投射的結果。一個球迷的預測里，摻雜著太多無法被數據解釋的東西，比如對某支球隊由來已久的偏愛，對一位遲暮老將圓滿結局的深切期許，又或是期待頂級球星之間的正面較量。

就像最近人們熱議的梅西與C羅能否在世界杯賽場上首次交鋒，便是這種心態的典型寫照。現如今，梅西已經快39歲，C羅更是到了41歲，這很可能是他們最后一次踏上世界杯的舞臺。人們所期盼的賽場相遇，也早已經超越了勝負本身。這些主觀因素雖然不理性，卻是人類決策中極其自然的一部分。競技體育的魅力，某種程度上也恰恰源于這種非理性。

而AI的決策邏輯完全建立在數據和算法之上。它沒有情感，沒有立場，也不關心哪支球隊的故事更打動人心。它所遵循的，是一種為追求低錯誤率而設計的概率邏輯。當系統被要求給出具體的比分預測時，它的計算模型會在龐大的歷史數據中尋找一個最不可能出錯的標準答案。

面對實力懸殊的比賽，AI幾乎不會押注弱隊，因為從數學概率上看，強隊獲勝是最安全的選擇。AI沒有主隊，沒有身份認同，甚至沒有“爆冷”這個概念。它只是把問題當作一道統計題來處理，在龐大的歷史數據中尋找一個得分率最高的客觀數字，然后把它填在答卷上。

AI只會屈服于冷冰冰的概率，而人類則不然。人們對體育的狂熱，往往是建立在那些打破常規、推翻概率的瞬間，本質上其實是渴望見證人類不斷逼近身體與精神極限的過程。

足球場上90分鐘的時間里，球員們在高溫下完成十幾公里的奔跑，在對抗中承受著巨大沖擊，在體能接近透支時依然要保持清醒的頭腦做出判斷。當一支實力遠遜于對手的球隊咬牙撐到最后一刻，當一名老將在體能枯竭時依然全力回追，當一群不被看好的年輕人用整體協作去彌補個體能力的差距，這些瞬間之所以讓人熱血沸騰，正是因為球員們所呈現的是人類身體和精神所能抵達的邊界，而這條邊界正在被一次又一次“打破不可能”中被拓寬。這種競技體育所獨有的特質，也恰恰是AI無法觸及的空白地帶。

AI可以算出強隊獲勝的概率，卻算不出弱隊在絕境中迸發出的能量。每一次的爆冷，表面上看是AI概率預測的失靈，實際上是人類在挑戰不可能時交出的答卷。

原文標題 : AI預測不了“佛得角”