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几周前，我派出了一小队AI智能体，让它们搭阵容、管球队，做了个小实验。
现在AI智能体已经渗透到生活的方方面面，我就想试试：一群AI凑一块儿，到底能不能组出一支能赢的梦幻队伍？
其实几年前我就试过用AI玩梦幻联赛。当时用了英国图灵研究所的工具，它靠建模过往联赛数据来选阵容，结果给的建议离谱得没边。它根本不考虑现实情况，球员伤没伤、球队换没换主帅这类关键信息，全不纳入参考。
图源：豆包AI
这次我在飞回老家的航班上，找Codex帮了忙。我先给模型喂了几篇相关的研究论文，接着让它搭一套“指挥框架”：写好指令和代码，领着不同的AI智能体一步步干活，既要跟进近期新闻，又要跑数据模型做预测。
它很快就搭出了一套体系，看起来能整理、分析的信息量，比我自己能搞定的多太多了。可万万没想到，它最初给的阵容建议蠢得离谱，把哈兰德放替补席？这也好意思叫专业建议？
我接着让Codex拆分出不同分工的AI小队：几个专门刷新闻和球迷博客，几个负责分析近期赛果，几个跑数据预测模型，还有一组专门挑毛病、提反对意见。这么一改之后，给出的建议明显靠谱多了。
但即便如此，和几年前比，进步已经大到惊人了。芝加哥大学研究AI市场应用的计算机科学家徐海峰表示，新一代大模型的预测能力之所以更强，核心是它们能消化、分析海量的现实世界信息，还能搭建更复杂的系统来完成预判。
图源：豆包AI
去年年底，徐海峰注意到Kalshi、Polymarket这类预测市场越来越火，就好奇市面上顶尖的商用大模型放到这些市场里，表现会怎么样。于是他和同事们一起，开始测试大模型的预测本事。
他们让模型猜各种结果：比如谁能拿NBA总冠军，特朗普接下来会和哪些人会面。
“我们很快就发现，模型表现相当不错。”徐海峰说。哪怕不给什么特殊指令和引导，模型的预测水平有时候都能超过普通人。在他们的测试里，GPT-5的预测能力排第一，之后依次是Grok 4、Claude Sonnet、Gemini和Llama。
有意思的是，AI目前还是比不过那群顶尖的“超级预测者”。徐海峰解释说，人类虽然处理不了那么多信息，但对真实世界的理解更深，能看懂一条新闻背后藏着的逻辑和动态。
话虽如此，越来越多证据显示，人类超级预测者的优势正在缩水。最近的Metaculus杯预测大赛里，AI有时候已经能打赢最顶尖的人类预测选手。还有个叫ForecastBench的评测，正在进行的比赛结果很快就会出炉，很可能进一步证明：AI的预测能力已经能追上人类水平。照这个趋势看，各大AI实验室接下来肯定会把“预测未来”当成衡量机器智能进步的全新核心方向。
图源：豆包AI
所有这些预测实验都在指向一个结论：就像数学、编程、法律行业先后被AI冲击一样，靠交易吃饭的行业，说不定很快也会被AI颠覆。或许未来最顶尖的交易员会换个身份：变成AI智能体的管理者和调度者，而这些AI预判未来的本事，比人类强得多。
说回我自己的梦幻球队，目前AI给的建议还没那么神。过去几周，它管的队伍得分连平均线都没摸到。我自己选阵容的时候，肯定不会用它的主意。
但AI毫无疑问会越来越强，说不定再过不久，就能轻轻松松制霸梦幻联赛了。不过说实话，我倒有点不希望这一天来得太快。
毕竟全靠自己动脑赢下比赛，拿来跟朋友吹牛皮的乐趣，才是玩这个的精髓啊。
本文由雷科技编译自wired
