Pe 5 septembrie 2026, inteligența artificială a câștigat pentru prima dată Cupa Metaculus, un concurs sezonier în care sute de participanți fac prognoze despre cele mai diverse evenimente, scrie The Economist. Alte două sisteme AI au ocupat locurile doi și cinci, iar oamenilor le-au rămas locurile trei și patru.
Întrebările urmau să-și primească răspunsul până în septembrie: va restricționa vreun stat american sau vreo țară din Uniunea Europeană construirea de centre de date? Va ajunge focarul de hantavirus la cel puțin cinci persoane care nu fuseseră pasageri pe nava MV Hondius? Cât va costa barilul de petrol Brent? Punctajul a măsurat distanța dintre fiecare prognoză și răspunsul real: cei care s-au apropiat cel mai mult, pentru cel mai mult timp, au strâns cele mai multe puncte.
Premiul de 5.000 de dolari și cei 35 de dolari deveniți 1,94 milioane
Participanții umani au împărțit un premiu de 5.000 de dolari, proporțional cu punctele adunate. Suma e mai mică decât câștigase deja, în lumea reală, sistemul clasat pe locul cinci: pariind acolo unde sistemul său consideră că piața greșește, start-up-ul FutureSearch și-a mărit cu 6% din iunie portofoliul inițial de 100.000 de dolari de pe Kalshi, o piață de predicții unde se pariază pe rezultatul unor evenimente. Și acest câștig e mărunțiș pe lângă cel al unui dezvoltator de la Preseen, firmă rămasă în afara primelor cinci locuri: 35 de dolari transformați în 1,94 milioane de dolari în șapte luni, al șaselea cel mai bun randament din istoria Kalshi.
Spre deosebire de programele meteo, antrenate pe datele unui singur domeniu, boții de pe Metaculus sunt construiți pe aceleași modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM) care stau la baza întregului avânt al inteligenței artificiale: citesc știrile și interpretează datele cam ca oamenii care fac prognoze, doar că mult mai cuprinzător și mai rapid, și își pot explica raționamentul, notează publicația.
Cine sunt experții de elită pe care inteligența artificială i-a ajuns din urmă
Un studiu publicat în 2015 în Perspectives on Psychological Science de Barbara Mellers, de la Universitatea din Pennsylvania, și colegii ei a arătat că experții de elită ai domeniului deosebesc la 300 de zile distanță evenimentele care se vor întâmpla de cele care nu, la fel de bine cum o fac colegii lor obișnuiți la 60 de zile. O analiză publicată în iulie de Forecasting Research Institute, unde Mellers este consilier științific, sugerează că sistemele AI au ajuns la egalitate cu această elită pe un set de întrebări care se înnoiește continuu.
Progresul vine în mare parte din același motor care împinge inteligența artificială în toate domeniile: o mână de companii care cheltuiesc sume uriașe pentru a-și mări modelele. Cele mai bune sisteme le construiesc însă start-up-uri și pasionați pe cont propriu, cu câteva trucuri în plus: combină modele de la firme diferite, care dezbat între ele răspunsul, sau le dau seturi de date aflate în spatele unor abonamente plătite, la care modelele publice ale OpenAI sau Anthropic nu ajung ușor, cum face Mantic, un start-up britanic. Preseen, la rândul ei, încearcă să noteze istoricul comentatorilor din presă, ca să decidă pe care dintre ei să-i includă în prognoze. Iar start-up-urile pot face ceva de care niciun om nu e în stare: să șteargă memoria botului și să reia, cu date din trecut, prognoza unui eveniment consumat, de câte ori vor.
Un singur om, sub 150 de ore de muncă și vreo două mii de dolari
Nu e limpede dacă aceste artificii sunt decisive, scrie The Economist. Câștigătorul ultimei ediții a fost un bot dezvoltat de Jeffrey Liang, care locuiește în Texas și se descrie drept polimat. După propria socoteală, el a cheltuit mai puțin de 150 de ore și vreo două mii de dolari pe putere de calcul și date. A învins patru start-up-uri care au strâns împreună peste 15 milioane de dolari, iar botul lui e acum în frunte și într-un alt concurs Metaculus, rezervat sistemelor AI, cu premii de 50.000 de dolari.
Concurenții umani de pe Metaculus nu sunt neapărat cei mai buni din lume, iar cupa, cu orizont de patru luni, nu testează prognozele pe ani, esențiale pentru multe instituții. Pe orizonturi de ani, judecata omului încă are un avantaj, apreciază Yann Riviere, specialist în prognoze la Mantic, deși sistemele AI competente sunt prea noi ca ipoteza să fi fost testată riguros. El spune că tratează sistemul firmei sale ca pe un alt profesionist care îl ajută să-și îmbunătățească estimările.
Echilibrul se va schimba probabil în favoarea mașinilor, scrie publicația, iar prognoza devine între timp accesibilă oricui: o estimare de la experții umani de elită poate costa peste 10.000 de dolari și dura o săptămână, iar FutureSearch cere zece minute și câțiva dolari. The Economist lasă deschisă întrebarea cât de departe sunt cei care fac prognoze, oameni sau mașini, de limita teoretică a ceea ce se poate ști despre viitor: prognozele meteo devin aleatorii după vreo 15 zile, iar sistemele AI, dacă se îmbunătățesc în continuare, ar putea arăta, paradoxal, cât din viitor este cu adevărat imposibil de cunoscut și cât este doar necunoscut deocamdată.