ジャカルタ - 2026年ワールドカップは、選手とコーチの舞台だけではありません。フィールドの外では、中国の多くの人工知能モデルが試合の結果を推測するために競争しています。
6月16日火曜日に引用されたChina Dailyの報告によると、Qwen、DeepSeek、Kimi、MiniMaxなどの多数の大規模言語モデル(LLM)がワールドカップの予測機能を立ち上げました。このトーナメントは、データを読み込み、試合のチャンスを分析するAIの能力をテストする舞台となっています。
世界選手権第23回大会は48チームが参加し、アメリカ、カナダ、メキシコで開催された。トーナメントは木曜日から始まり、7月19日まで開催されます。
中国人工知能協会の郭濤氏は、ワールドカップはAI企業が幅広い一般の人々に計算能力と分析能力を示すためのまれな機会であると述べた。
「世界で最も多く視聴されているスポーツイベントの1つとして、ワールドカップはAI企業に、LLMの計算能力と分析能力をより幅広いオーディエンスに示すためのまれな機会を提供します」と、中国日報は引用したように語った。
いくつかのプラットフォームはインタラクティブなキャンペーンを作成しています。たとえば、Moonshot AIのKimiは1兆トークンの賞金プールを立ち上げました。ユーザーは試合の勝者と最終的なチャンピオンを予測できれば、賞金を受け取ることができます。
トークンは、AIモデルが処理する最小のデータ単位です。一方、アリババグループのQwenは、試合予測の特別なアシスタントと、AIに対する人間の予測の課題を提供します。
しかし、ワールドカップはAIの能力の限界も示しました。日曜日のブラジルとモロッコのCグループの試合の前に、多くの大きなLLMは歴史的なデータと統計的指標に基づいてブラジルを支持しました。その結果、試合は1-1の引き分けで終わった。
郭氏は、AIは古いデータや統計モデルを読むことができるが、モデルが固定されているため、予測が難しいと述べた。しかし、現実世界では、多くの要因に影響され、モデルでは簡単に測定できないため、スポーツは予測が難しい。
この制限は、先週のBAAIカンファレンスで北京人工知能アカデミーの王中遠会長も指摘した。
王氏によると、LLMはデジタル世界の問題を解決する能力が高まっています。しかし、物理世界の問題の多くはまだ到達が困難です。したがって、AIの開発の方向性は、「次のトークンを予測する」から「次の物理状態を予測する」に移行します。
正確性は完璧ではないが、テクノロジー企業はスポーツ予測に参入している。郭氏は、この動きはAI業界の激しい競争から切り離せないものだと評価した。
「LLM市場での競争が激化すると、技術の差別化はますます困難になります。企業は、競合他社から自分自身を区別するための新しいチャネルを探したいと考えています」と郭氏は述べています。
彼は、市場はもはやAIモデルのサイズだけを見ていないと述べた。より重要なのは、モデルが実際のサービスを提供し、ユーザーの問題を解決するのに役立つかどうかです。
上海財経大学の教授である胡燕平氏は、LLMとAIエージェントは会話システムからタスクを実行できるシステムに移行し始めたと述べた。この進歩は、継続的な学習とより広範な現実世界の理解にもつながります。
「ワールドカップの試合予測のような探査プロジェクトは、この進化を加速するのに役立ちます」と胡氏は述べています。
胡氏は、将来的にはAIエージェントには、認識、インタラクション、意思決定、コラボレーションの上に構築された能力が必要です。
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