ИИ показал низкую эффективность в спортивных ставках, потеряв все деньги на матчах Английской Премьер‑лиги.

Коротко о результате эксперимента

Стартап *General Reasoning* провёл тест под названием KellyBench, в котором оценили восемь ведущих ИИ‑систем (Google Gemini 3.1 Pro, OpenAI ChatGPT‑4, Anthropic Claude Opus 4.6, xAI Grok 4.20 и др.) на способность делать ставки во время сезона английской Премьер‑лиги 2023–2024.
Каждому агенту было предоставлено полное статистическое описание всех команд и прошлых матчей, но доступ в интернет запрещён – модели могли использовать только те данные, которые получили заранее.

Как проходил тест

1. Три попытки: каждая система могла сделать три серии ставок за сезон.
2. Ставки: на исходы игр (победа/ничья/проигрыш) и количество голов.
3. Цель: максимизировать прибыль, управляя рисками.

Кто победил, а кто потерял

В итоге каждая модель потеряла деньги за сезон, а несколько даже полностью «провалились». Это подтверждает выводы исследователей: даже самые продвинутые ИИ‑системы испытывают трудности с долгосрочным прогнозированием в реальном мире.

Что это значит для будущего ИИ

- Опасения о замене человека пока кажутся преувеличенными.
- Текущие бенчмарки часто используют «статичные» условия, которые не отражают хаос и сложность настоящей жизни.
- Хотя ИИ уже успешно решает задачи вроде написания кода, в большинстве других сфер человеческой деятельности он остаётся ограниченным.

Таким образом, эксперимент KellyBench демонстрирует, что ИИ пока не готов конкурировать с человеком в динамических, непредсказуемых задачах, таких как спортивные прогнозы.