Исследователи проверили, насколько хорошо современные модели искусственного интеллекта умеют предсказывать будущие события. В числе заданий были прогнозы победителя чемпионата НБА и встречи президента США Дональда Трампа. По словам Сюй, модели быстро показали результаты, которые иногда превосходили средний уровень человека даже без специальных инструкций.
В проведённых испытаниях первое место по точности заняла GPT-5. За ней расположились Grok 4, Claude Sonnet, Gemini и Llama. На основе этих экспериментов команда создала Prophet Arena — тестовую систему для оценки способности моделей делать прогнозы.
Существуют и другие проекты, проверяющие навыки искусственного интеллекта в предсказании будущего. Например, Prediction Arena, разработанная исследователями Гарвардского университета и компании Arcada Labs, предоставила передовым моделям по 10 тысяч долларов для ставок на рынках прогнозов в течение 57 дней. В ходе эксперимента системы стабильно теряли деньги, хотя со временем демонстрировали постепенное улучшение результатов.
Наиболее эффективной стратегией, по словам Сюй, становится использование специальной системы, в которой агенты получают разные задачи. Одни могут читать новости, другие — собирать дополнительные данные, а третьи — анализировать общую картину. При этом искусственный интеллект пока часто уступает опытным экспертам по прогнозированию, которых называют суперпрогнозистами: люди обрабатывают меньше информации, но глубже понимают реальные связи и развитие событий.
Преимущество лучших прогнозистов, однако, постепенно сокращается. Недавний конкурс Metaculus Cup показал, что искусственный интеллект иногда способен обойти даже самых сильных людей. Дополнительные данные может дать продолжающееся соревнование ForecastBench, а крупные разработчики, вероятно, будут использовать прогнозирование будущих событий как новый способ оценки прогресса машинного интеллекта.
Результаты таких экспериментов указывают, что сферы, связанные с торговлей, могут столкнуться с серьёзными изменениями, как ранее произошло с математикой, программированием и правом. Лучшим трейдерам, возможно, придётся координировать работу ИИ-агентов, способных делать более точные прогнозы. При этом личный опыт автора материала остаётся менее впечатляющим: его система за последние недели не превзошла средний результат, поэтому он не собирается использовать её советы в собственных выборах, хотя дальнейшее развитие ИИ вскоре может сделать победу в фэнтезийных лигах слишком простой и лишить её привычного азарта.