AI ancora impreparata a prevedere risultati calcistici
Uno studio dimostra che i modelli AI più avanzati falliscono nel betting sulla Premier League, sottolineando i limiti nell’analisi del mondo reale.
Un recente studio condotto dalla start-up londinese General Reasoning ha evidenziato le difficoltà dei principali modelli di intelligenza artificiale nel prevedere i risultati delle partite della Premier League. Otto sistemi AI di aziende come Google, OpenAI, Anthropic e xAI sono stati testati in simulazioni della stagione 2023-24, utilizzando dati storici e statistiche dettagliate delle squadre.
Gli algoritmi hanno dovuto elaborare modelli per massimizzare i rendimenti e gestire il rischio, scommettendo su risultati e numero di gol. Le AI, senza accesso in tempo reale a internet, hanno avuto tre tentativi per ottenere profitti. "Ogni modello di frontiera valutato ha perso denaro durante la stagione e molti sono andati in rovina," affermano gli autori dello studio.
Claude Opus 4.6 di Anthropic ha registrato le perdite minori (-11%), mentre Grok 4.20 di xAI ha fallito sistematicamente. Gemini 3.1 Pro di Google ha ottenuto un profitto in un’occasione, ma ha anche subito bancarotta. Lo studio suggerisce che, nonostante i progressi in compiti strutturati come il software engineering, l’AI resta fragile di fronte a scenari caratterizzati da complessità e imprevedibilità reale.
