R8收集数据中

AI 看好的球队,赛前会变得更被看好吗?

让三个 AI 在赛前预测胜率,再检查它们是否猜到赛前赔率的变化,也比较预测比赛结果的准确度。第一部分用 NBA 新球季,第二部分回头检查 aisportsinfo.com 已在赛前锁定的 2026 MLB 预测。

结果状态
第二部分有初步结果;第一部分收集中
最后更新
开始日期
研究时间
已进行 2 天/预计 206 天
计划登记

AI 预测与赛前赔率:重点发现

目前发现
2026 美国职棒:AI 看好的那一队,到开赛前换算的胜率平均变了+0.01个百分点

误差范围 −0.13~+0.14,821 场例行赛。这是回溯研究:AI 预测来自我们自己的网站 aisportsinfo.com,AI 当时看得到 ESPN 的胜率。价格 0.60 美元=胜率约 60%=赔率约 1.67;更被看好=赔率变低。

  • 准度:这批比赛看不出 AI 比市场准。完整样本中,AI 的预测误差反而比同一时刻的市场大(Brier 分数 0.249 对 0.238,越小越准),但只看有赛前第三方存证的 416 场时,校正后不够确定。
  • 在市场赔率之外,看不出 AI 的数字对比赛结果有额外的帮助。
  • 三家 AI 中,Claude 最接近市场;ChatGPT 和 Gemini 说得太有把握。
  • 第一部分(NBA 新球季,先登记再收数据)会再验一次「AI 能不能比市场早一步」。

白话说明

为什么研究这个?

AI 预测越来越常见,但「AI 能不能比市场更早看出方向」很少有人用事先存证的方式检验。结果能告诉我们的模型:AI 的意见值不值得当作额外的参考信号。

我们想知道什么?

我们想知道三件事:AI 给的胜率准不准?开赛前赔率往哪里变,AI 有没有先猜到?「市场赔率+AI」一起看,会不会比只看市场赔率更准?

我们怎么研究?

Polymarket 是让人买卖比赛结果的预测平台,价格在 0 到 1 美元之间;价格 0.60 美元,大致代表参与交易的人整体认为这边约有 60% 机会赢(大家的看法,不一定等于真正的胜率)。每场 NBA 比赛开赛前 6 小时,我们让三个大型语言模型(Claude、GPT、Gemini)各给一个主队胜率。AI 不能上网,只看得到当时的官方赛程比分、伤兵报告和球员数据,看不到任何赔率。每笔预测都保留内容与时间并盖时间戳,让人能核对是否事后修改,之后再跟同一时刻与开赛前最后的 Polymarket 赔率比较。

研究方式示意 · 尚非研究结果

怎么公平比较 AI 和市场?

相同赛前数据 · 不含市场赔率
Claude
各自给胜率
GPT
各自给胜率
Gemini
各自给胜率
先存证,再与市场及赛果比较
  1. 01
    开赛前 6 小时:固定数据

    只提供赛程、球员数据与伤兵消息;不提供市场赔率,AI 也不能上网。

  2. 02
    三个 AI 各自预测

    Claude、GPT、Gemini 各给出主队胜率,不先假设谁比较准。

  3. 03
    保留预测内容与时间

    先记录并存证,让人之后能查核是否在比赛前完成、有没有修改。

  4. 04
    球季结束后才对答案

    比较当时的赔率、开赛前最后的赔率与实际胜负;分别检查赔率方向和预测准确度。

这是研究流程,不是 AI 绩效图。尚未完成分析,不放虚构胜率或上升获利线。

目前发现什么?

2026 年 10 月 21 日起每天自动收集,例行赛结束(2027 年 4 月 11 日)后才分析一次,避免中途偷看、挑结果。目前还没有研究结果。

已经公开的战绩

我们另一个网站 aisportsinfo.com 每天公开三家 AI 对 MLB 的赛前预测与赛后对帐。2026 球季到 10 月 20 日,三家共识猜中 878 场中的 494 场(56%),Claude 57%、ChatGPT 56%、Gemini 54%;同一批比赛全押主队是 53.8%。这些命中率已经公开,不算盲测;还没有人算过的是:AI 的看法和 Polymarket 赔率比起来怎么样,这就是第二部分要回答的。

还不能确定什么?

AI 只看得到我们给的数据,结果不代表 AI 上网查数据时的表现。三个 AI 用现有的订阅方案,额度用完时会缺几场,缺漏会照实记录。这项研究测的是一般 AI 模型,不是 Mysports.AI 自己的预测模型。

本页用到的名词

Polymarket
让人买卖比赛结果的预测平台。价格介于 0 到 1 美元,大致代表参与交易的人认为的发生机会,不一定等于真正的几率。价格可以直接换成赔率:赔率=1 ÷ 价格。
大型语言模型(AI)
像 ChatGPT、Claude、Gemini 这类能读文本、回答问题的 AI。
存证
保留每笔预测的内容和时间并盖时间戳,让人能核对预测是不是在比赛前做的、有没有事后修改。
开赛前最后赔率
比赛开始前最后记录到的赔率,通常反映了最多消息。

详细结果

研究假设深入阅读
  • H1AI 的胜率会比同一时刻的市场不准待验证
  • H2AI 跟市场的差,大概猜不到之后赔率的方向待验证
  • H3「市场赔率+AI」大概不会比只看市场更准待验证
  • P2-H1(第二部分)AI 跟同一时刻的市场一样准 → 完整样本中 AI 较不准,但只看有赛前存证的场次时不够确定证据不足
  • P2-H2(第二部分)AI 跟市场的差,能预测之后赔率往 AI 那边走 → 完整样本有微弱关联,但只看有存证的场次就看不出来,也可能来自价格纪录没更新证据不足
  • P2-H3(第二部分)在市场赔率之外,AI 还有额外的预测帮助 → 看不出来证据不足

延伸分析

看完主要结果后另外做的延伸分析。标「事后探索」的是看过数据才加的,只当参考;标「事先登记」或「延伸 1」的,是先写好规则、盖时间戳之后才算的。

  • 价格纪录没有问题,主要是市场本身很少动(看过结果后才加的检查):我们拿公开的挂单簿存盘,核对 8/18 之后约 520 场比赛在 AI 交答案那一刻的 Polymarket 价格,518 场跟挂单簿上「买价和卖价的正中间」一致(价格 0.60 美元=换算的胜率约 60%=赔率约 1.67)。AI 交答案后 15 分钟内,这个价格有变的只有约 4%;美东清晨买卖价只差 1 分钱,常常几十分钟都不动。
  • 改用真实成交价重算,还是看不出「市场越来越看好 AI 看好的队伍」:原本那个很小的关联,把 AI 换成「每场都猜 50%」也会出现差不多大的;改用不同笔成交价重算(541 场成交够多的比赛)后,AI 的关联可能是 0,AI 看好那一队的换算胜率到开赛前平均只多了约 0.05 个百分点,等于没变。
  • AI 说得太有把握,往 50% 拉回一点,ChatGPT(Codex)和 Gemini 的预测误差明显变小(例如 AI 说 70%,改成大约 60%),Claude 则没有改善;修正后三家都还是比同一时刻的市场差。把 AI 的数字跟市场价格混在一起,用一部分比赛练习、另一部分比赛考试的方法挑出来的 AI 比重是 0。
  • 第一部分(NBA)已经开始收集:2026-10-21 起,每场比赛开赛前 6 小时问三家 AI(第一批是美东 10/21 晚上的比赛)。第一部分的结果要等 2027 年 4 月球季结束后才会看,中间只数有几场、不看准不准。

延伸分析的限制

  • 这些都是看过第二部分结果之后才加的探索,不改原本的结论;数据仍来自我们自己的网站 aisportsinfo,AI 当时看得到 ESPN 的胜率。
  • 挂单簿存盘只涵盖 8/18 之后交答案的比赛,而且只核对了两个时间点;用成交价的版本只包含成交较多的 541 场(共 826 场),比较晚、比较早交答案的比赛常被排除。
  • 「往 50% 拉回」和「跟市场混合」的方法,是看过这批数据后才挑的,要在新的比赛上照事先写好的方法再验证才算数。

AI 预测比较方法

研究问题

  • AI 给的胜率准不准?
  • 开赛前赔率往哪里动,AI 有没有先猜到?
  • 「市场赔率+AI」会不会比只看市场更准?

方法摘要

  • 给 AI 的指令和 AI 的版本事先写在计划里,并留下文件的「数字指纹」,之后无法偷改;AI 在空的文件夹里运行、不能上网或用工具,数据里只要出现跟市场有关的字就不送出。
  • 只在例行赛结束后分析一次;能用的比赛少于 600 场,就只描述、不下结论。
  • 第二部分:用 aisportsinfo.com 已在赛前锁定、推上 GitHub 的 2026 MLB 预测(例行赛约 829 场),对照同一时刻与开赛前最后的 Polymarket 赔率。我们查过 AI 当时的输入没有任何赔率,也几乎没有上网;但输入里有 ESPN 的胜率预测,所以结论都写成「AI 看过 ESPN 胜率之后」的表现。

数据源与限制

用到哪些数据

限制

  • AI 不能上网,结果不代表可上网 AI 的表现。
  • 用现有订阅方案,额度用完时会有缺漏。
  • 第二部分是回溯研究,数据由我们自己的网站产生;Claude 9/20 以前的对话纪录已被系统删除,会另外算一组排除这些预测的结果一起公开。

最新进度

最新进度:第二部分延伸(事后探索):用挂单簿与成交价重查,仍看不出 AI 比市场早一步;第一部分(NBA)10/21 起每天收集中

正在收集:2026-27 NBA 例行赛每场开赛前 6 小时的三个 AI 胜率(存证)

下一步:第一部分收集到 2027 年 4 月例行赛结束后分析,再验一次「AI 能不能比市场早一步」

研究进度

  1. 查证新颖性、计划定稿并盖时间戳
  2. 第二部分(2026 MLB 回溯)查核数据、计划定稿并盖时间戳
  3. 每天开赛前 6 小时收集 AI 预测(到 2027/4/11)进行中
  4. 第二部分分析、外部程序审查完成
  5. 例行赛结束后分析一次、外部程序审查、公布结果(最晚 2027/5/15)

更新纪录

版本纪录

  1. p2-v1.0-结果

    第二部分结果出炉;分析程序先盖时间戳才运行,外部程序审查两轮后修正

  2. p2-v1.0

    第二部分研究计划定稿并盖时间戳(T0=2026-10-21 08:23 UTC),两轮外部审查

  3. v1.0

    研究计划定稿并盖时间戳(T0=2026-10-21 05:22 UTC),开始收集

研究纪录

计划档指纹(SHA-256)
白话版计划b35be5c62216364b0cf9ab6e454ff91b09f5583cc90c200e6b84332d0c7e99c2
技术附录b186f633f44d48af9ea11e933298ba28b8db7a8d522b406c3de79ffffb42f464
第二部分白话版计划014c0f9debbd17614cc84daec96315175d3ce5daa537d78e4029fc6a68c4da54
第二部分技术附录7d881bc57a6e3802489783284c74dcbf5c59a7f50f2cc0a964ec0824ea1eb862
2026/10/21 已用 OpenTimestamps 盖进比特币区块链的公开纪录
计划调整:4 项(全部列在 GitHub 的 DEVIATIONS.md)
代码与数据:研究完成时与结果一起公开
图片:AI 生成的研究主题示意图,非实际预测结果

本页内容为研究纪录,仅供参考,不构成任何投注建议或获利保证。