Lịch sử lâu đời của việc dự đoán World Cup ghi nhận không ít sự tham gia của các loài động vật. Nổi tiếng nhất là bạch tuộc Paul của Đức khi đoán chính xác 86% các trận đấu tại giải đấu năm 2010, bao gồm cả ngôi vô địch của Tây Ban Nha. Voi, rái cá, lạc đà, lợn và mèo đều từng có khoảnh khắc tỏa sáng của riêng mình.

Nhưng vì đây là kỳ World Cup đầu tiên của kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, các loài động vật nổi tiếng phần lớn đã phải nhường chỗ cho máy tính. Chỉ tính riêng tại Trung Quốc, hơn 20 triệu người đã gửi dự đoán nhằm đánh bại các mô hình AI, một cuộc thi đang được chuyển thể thành chương trình truyền hình thực tế mang tên Người đấu với Máy: Ai là tiên tri World Cup? Cho đến nay, AI đang giành chiến thắng.

Không phải khoe khoang, nhưng tôi muốn nghĩ rằng mình hiểu biết về bóng đá hơn một chiếc máy tính. Tôi từng là phóng viên thể thao và là một kẻ cuồng bóng đá trong suốt cả cuộc đời trưởng thành của mình. Thói quen lướt mạng vô thức của tôi là dòng tin chuyển nhượng của Fabrizio Romano. Tôi dành nhiều thời gian hơn mức tôi muốn thừa nhận để xem hoặc nghĩ về Premier League, mất hàng giờ đồng hồ chìm đắm trong các số liệu thống kê về khả năng tịnh tiến bóng.

Tôi đặc biệt muốn nghĩ rằng mình biết nhiều về bóng đá hơn đồng nghiệp Surya Mattu, người đã không xem một trận đấu nào trong hơn một thập kỷ qua. Cậu ấy vẫn nghĩ Manchester United là ứng cử viên vô địch và Liverpool là đội cửa dưới. Dù có mức độ hiểu biết về bóng đá rất khác nhau, chúng tôi có một điểm chung: Cả hai đều làm việc trong lĩnh vực báo chí dữ liệu và sử dụng các công cụ AI hàng ngày. Surya xuất sắc trong việc lập trình bao nhiêu thì lại mù tịt về bóng đá bấy nhiêu. Trong khi đó, kỹ năng lập trình của tôi có lẽ gần với bạch tuộc Paul hơn.

Nhưng trong vài năm qua, AI đã làm phẳng sân chơi. Khoảng cách về năng lực kỹ thuật của chúng tôi đã được thu hẹp nhờ Claude Code và các công cụ tương tự. Điều đó khiến chúng tôi băn khoăn: Liệu nó có thu hẹp cả khoảng cách kiến thức bóng đá của chúng tôi hay không?

Vì vậy, chúng tôi đã thiết lập một cuộc thi dự đoán World Cup. Câu hỏi không phải là liệu AI có thể dự đoán vượt trội hơn chúng tôi hay không, mà là liệu nó có thể giúp chúng tôi trở thành những người dự báo tốt hơn hay không. Liệu nó có thể biến Surya thành một chuyên gia dự đoán trên mức trung bình? Nếu có thêm một chút may mắn, có lẽ cậu ấy sẽ trở nên thông thái như Achilles, chú mèo bị điếc của bảo tàng Hermitage.

Để tìm câu trả lời, mỗi chúng tôi đã tạo ra ba bảng dự đoán kết quả World Cup: một bảng hoàn toàn do tự mình đưa ra, một bảng do Claude Code tạo ra 100% và một bảng kết hợp được hoàn thiện với sự trợ giúp của Claude.

Phương pháp kết hợp của tôi là xem xét từng lựa chọn một, trò chuyện với Claude về mọi thứ, từ dự báo thời tiết cho đến lịch sử đấu loại trực tiếp của huấn luyện viên đội tuyển Đức Julian Nagelsmann. Ngược lại, Surya đã yêu cầu Claude xây dựng một mô hình trọng số dựa trên hệ số Elo, bảng xếp hạng FIFA, tỉ lệ cược, kết quả lịch sử World Cup và tâm lý dư luận từ truyền thông thể thao cùng Reddit (cá nhân tôi nghĩ yếu tố cuối cùng này là một sai lầm). Sau đó, mô hình đã chạy 10.000 mô phỏng Monte Carlo để đưa ra xác suất chiến thắng cho mỗi trận đấu.

Cả hai bảng dự đoán thuần AI của Claude đều sử dụng bảng xếp hạng chính thức của FIFA làm dữ liệu nền tảng, sau đó điều chỉnh theo phong độ của từng đội kể từ World Cup 2022 và lợi thế sân nhà của Mexico, Canada và Mỹ. Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu chuyên sâu về từng đội của nó, ngoại trừ việc cập nhật tỷ lệ cược cho mỗi bảng, đều đã cũ hoặc sai lệch. Claude nghĩ Neymar vẫn còn phong độ tốt (thực tế thì không), William Saliba của Pháp sẽ phải ngồi ngoài vì chấn thương (anh ấy đã đá gần hết giải đấu) và sự vắng mặt của Lennart Karl trong đội hình tuyển Đức sẽ là một tổn thất lớn (anh ấy không được xếp vào dự kiến đá chính). Nó cũng đặt quá nhiều trọng số vào lợi thế sân nhà và bị cuốn theo các kịch bản mang tính dẫn dắt như kỳ World Cup cuối cùng của Messi.

Dù vậy, nó vẫn làm tốt hơn hai chúng tôi. Hai bảng dự đoán hoàn toàn bằng sức người của chúng tôi xếp cuối bảng trong việc dự đoán 72 trận đấu ở vòng bảng. (Chúng tôi thậm chí còn thua cả Billy, chú mèo "ngoại cảm.")

Nguyên nhân thì rất đa dạng. Bảng dự đoán của Surya sẽ rất tuyệt nếu đó là giải đấu năm 2010, và có thể đã tốt hơn nếu Brazil vẫn là một thế lực lớn. Trong khi đó, tôi lại cố tỏ ra quá khôn ngoan với các lựa chọn của mình, khi tính toán đặt cửa vào những cú sốc địa chấn mà phần lớn đã không bao giờ xảy ra. Cảm giác thật tuyệt vời khi là người duy nhất đoán đúng Saudi Arabia và Uruguay sẽ hòa, nhưng lại kém vui hơn nhiều khi là người duy nhất đoán sai rằng Senegal sẽ đánh bại Pháp.

Ở vòng bảng, bảng dự đoán kết hợp của Surya và bảng thuần Claude của tôi đồng hạng nhất với 46 lựa chọn chính xác, nhiều hơn 10 trận so với những gì Surya tự làm một mình. Claude đã thuyết phục cậu ấy từ bỏ một số trực giác yếu kém, bao gồm cả việc dự đoán Thụy Sĩ sẽ hòa Bosnia và Herzegovina (Thụy Sĩ thắng 4-1). Mặc dù vậy, bốn trong số sáu bảng dự đoán của chúng tôi đã thất bại trong việc đánh bại mức nền đơn giản nhất: cứ đội nào xếp hạng cao hơn thì chọn thắng.

Nhưng kết quả tỉ số cuối cùng không phải lúc nào cũng là thước đo tốt nhất cho kỹ năng dự đoán. Bóng đá là môn thể thao Vua bởi vì, cũng như cuộc sống, nó có thể rất tàn nhẫn. Thụy Sĩ có thể áp đảo Qatar với 68% thời lượng kiểm soát bóng và tung ra 26 cú sút so với 6 của đối thủ, để rồi nhận kết quả hòa 1-1 vì một bàn phản lưới nhà không tưởng ở những giây cuối cùng. Chúc bạn may mắn khi dự đoán những điều đó.

Một cách để lọc bớt những nhiễu động như vậy là sử dụng số liệu thống kê có tên gọi bàn thắng kỳ vọng (xG), nhằm ước tính khả năng một cú sút cụ thể trở thành bàn thắng dựa trên các cú sút tương tự trong quá khứ. Thay vì hỏi đội nào thực sự ghi bàn, xG hỏi đội nào tạo ra cơ hội tốt hơn. Nói một cách đại khái, nếu hai đội kết thúc trận đấu với tỷ số xG chênh lệch trong khoảng 0,5, thì một trận hòa là kết quả hợp lý. Ngược lại, đội có tổng xG cao hơn sẽ được kỳ vọng thắng.

Khi chúng tôi chấm điểm lại các bảng dự đoán dựa trên chỉ số bàn thắng kỳ vọng, thứ hạng trông khá khác biệt và thật tiện cho tôi, nó đỡ ê chề hơn hẳn. Bảng dự đoán kết hợp của tôi vươn lên dẫn đầu. Tiếp theo là một nhóm bám đuổi sát sao gồm các bảng có AI hỗ trợ, tất cả đều thể hiện tốt ngang ngửa với chiến lược đơn giản là luôn chọn đội có thứ hạng cao hơn. Bảng dự đoán của cá nhân Surya vẫn bị bỏ xa ở vị trí cuối cùng. Ít nhất cậu ấy có thể an ủi khi biết rằng mình vẫn đánh bại được xác suất ngẫu nhiên: Với ba kết quả có thể xảy ra trong mỗi trận đấu, việc đoán đúng hơn một phần ba đã là tốt hơn so với lý thuyết.

Nhưng cục diện đã đảo chiều ở các vòng đấu loại trực tiếp. Do các cặp đấu không được biết trước, chúng tôi tính điểm các vòng này bằng cách đếm xem có bao nhiêu đội được mỗi bảng dự đoán chính xác là sẽ đi tiếp. Một lần nữa, các bảng của Claude lại tỏ ra vượt trội. Cả hai bảng do AI tự xây dựng đều dự đoán Argentina sẽ vô địch giải đấu; cả hai bảng kết hợp đều chọn Tây Ban Nha.

Bốn bảng dự đoán có yếu tố AI đạt tỉ lệ chính xác từ 70% đến 80% tại các vòng loại trực tiếp, và tổng cộng chỉ đoán sai duy nhất một đội vào bán kết. Tuy nhiên, điều đó có lẽ nói lên nhiều điều về giải đấu hơn là về các mô hình: Bốn đội lọt vào bán kết cũng chính là bốn đội có thứ hạng cao nhất. Surya chỉ đoán đúng một đội vào bán kết, nhưng đó là Argentina, đội mà cậu ấy cũng dự đoán sẽ lọt vào trận chung kết.

Đó là điều nằm ngoài khả năng của tôi. Với tất cả sự thông thái về bóng đá của mình, tôi đã dự đoán một trận chung kết giữa Anh và Bồ Đào Nha, với việc Bồ Đào Nha sẽ giành chức vô địch nhờ hàng thủ áp đảo, hàng tiền vệ xuất sắc và hàng công bùng nổ. Dự đoán đó dựa trên giả định rằng huấn luyện viên Roberto Martinez sẽ hành động hợp lý là để Cristiano Ronaldo, người đã 41 tuổi và thi đấu kém hiệu quả, trên băng ghế dự bị.

Phân tích của tôi không sai, ngoại trừ một chi tiết nhỏ: Martinez chưa bao giờ để Ronaldo dự bị, người đã chơi rất tệ trong suốt giải đấu, và Bồ Đào Nha đã bị Tây Ban Nha tiễn về nước ở vòng 16 đội. Cuối cùng, Surya thực sự đã đánh bại tôi ở các vòng loại trực tiếp. Khi tôi chúc mừng và giải thích lý do tôi chọn Bồ Đào Nha, cậu ấy nói: "Đây là điều xảy ra khi anh có quá nhiều kiến thức. Anh luôn nghĩ thế giới sẽ vận hành một cách hợp lý."

Vì vậy, đừng phạm phải cùng một sai lầm đến hai lần. Nếu nhìn nhận một cách quá nghiêm túc, thí nghiệm nhỏ này gợi ý rằng AI giúp chúng tôi thông minh hơn. Nó giúp những người không biết gì về một chủ đề trở nên thông minh hơn rất nhiều, và giúp những người biết nhiều về nó thông minh hơn một chút. Nhưng ngay cả bảng dự đoán tốt nhất vẫn sai một phần ba số lần, và chúng tôi có lẽ cũng sẽ làm tốt gần như vậy nếu chỉ đơn giản chọn đội có thứ hạng cao hơn trong mọi trận đấu. Còn nếu nhìn nhận nó đúng với bản chất giải trí vốn có, tất cả chúng tôi chỉ là những loài động vật thân mềm đang bơi quanh các hũ thủy tinh. Chúng tôi thậm chí còn chưa đạt tới tiêu chuẩn của Swimbappe, chú cá vàng Canada, và chẳng có hy vọng vượt qua chú mèo Billy. Bài học quan trọng nhất từ việc cố gắng dự đoán tương lai vẫn là sự khiêm tốn. Ở một nơi nào đó trên thế giới, luôn có một chú mèo đang trở nên nổi tiếng trên mạng vì làm việc đó tốt hơn bạn rất nhiều.