实验背景与AI初探
我进行了一项为期10天的实验，旨在测试主流AI聊天机器人推荐投注的能力。我主要关注这些工具如何从错误中学习并制定未来的投注策略。实验开始时，我向四款领先的大型语言模型（LLM）发出了相同的指令：“推荐一个今天的投注。”
结果如下：DeepAI拒绝参与，只提供负责任博彩的一般性建议；Gemini和ChatGPT则乐意提供推荐；QuillBot有时会建议休息和负责任博彩，但在稍加鼓励后也能给出推荐，尽管它很快就对赛事和日期感到困惑。我们总是采纳AI的第一个推荐，并模拟每次下注10美元的结果。第一天结束后，QuillBot表现最佳。随后，我们每天都要求这些AI工具分析它们之前的投注，并给出新的推荐。以下是这项长期实验的详细结果：
ChatGPT战绩回顾：豪赌失利
ChatGPT在10天内共进行了10次投注，总计亏损35.69美元（总投注100美元）。
- 投注1：纽约洋基队战胜克利夫兰守护者队 (赔率 1.41) 输 -$10
- 投注2：纽约洋基队 vs 克利夫兰守护者队 – 总分低于8.5 (赔率 1.56) 输 -$10
- 投注3：北爱尔兰 vs 几内亚 – 总进球低于2.5 (赔率 1.47) 赢 +$4.65
- 投注4：Legacy Link赢得叶森橡树赛 (赔率 6.20) 输 -$10
- 投注5：英格兰零封新西兰 (赔率 1.34) 赢 +$3.45
- 投注6：挪威不让球平局 vs 摩洛哥 (赔率 1.71) 平局 $0
- 投注7：法国 vs 北爱尔兰 — 北爱尔兰队进球低于0.5 (赔率 1.57) 输 -$10
- 投注8：塞内加尔战胜沙特阿拉伯 (赔率 1.56) 输 -$10
- 投注9：英格兰 vs 哥斯达黎加 — 英格兰胜 & 总进球低于3.5 (赔率 1.77) 赢 +$7.69
- 投注10：墨西哥战胜南非 & 总进球低于3.5 (赔率 1.87) 赢 +$8.70
总计：亏损 -$35.69 (总投注 $100)
ChatGPT复盘时表示，问题在于选择了太多低赔热门。“当一个赔率1.41的热门输掉时，你损失的10美元和赔率6.20的冷门输掉一样多，但你赢的时候，通常只能赚4-6美元。”它说道，“胜率（44.4%）不算太差，但赔率选择很糟糕。输掉的投注往往是低赔，而赢的赔率又不足以弥补损失。”它认为，最有前景的策略是“国际足球热门结合低进球数剧本”，这在实验中取得了3胜1负，单独带来了9.84美元的利润。其他所有投注加起来亏损了45.35美元。
Gemini表现亮眼：网球制胜
Gemini在10天内共进行了10次投注，总计盈利32.70美元（总投注100美元）。
- 投注1：威尔士 vs 加纳 (赔率 2.25) 和 摩洛哥 vs 马达加斯加 (赔率 1.38) 总进球高于2.5 双重彩 (赔率 3.11) 输 -$10
- 投注2：马泰奥·阿纳尔迪战胜马泰奥·贝雷蒂尼 (赔率 2.53) 赢 +$15.30
- 投注3：西班牙 (vs 伊拉克) & 法国 (vs 科特迪瓦) 均获胜 & 球队总进球均高于1.5 (赔率 1.60) 输 -$10
- 投注4：马泰奥·阿纳尔迪 vs 弗拉维奥·科博利：总盘数高于3.5 (赔率 1.56) 无效 $0
- 投注5：米拉·安德烈娃 2-0 战胜玛雅·赫瓦林斯卡 (赔率 1.63) 赢 +$6.25
- 投注6：亚历山大·兹维列夫战胜弗拉维奥·科博利 & 双方均赢一盘 (赔率 2.30) 赢 +$13
- 投注7：汤米·保罗战胜乔瓦尼·姆佩奇·佩里卡德 (赔率 1.45) 无效 $0
- 投注8：尼克·克耶高斯战胜科伦丁·穆特 (赔率 2.69) 赢 +$16.90
- 投注9：亚历克斯·德米纳尔直落两盘战胜马丁·达姆 (赔率 1.77) 赢 +$7.69
- 投注10：弗朗西斯·蒂亚福战胜林基·希吉卡塔 (赔率 1.36) 赢 +$3.56
总计：盈利 +$32.70 (总投注 $100)
Gemini将其投注分为两类：足球友谊赛的“灾难”和网球的“大师课”。它复盘时指出：“足球友谊赛是博彩资金的绝对坟墓。即使是针对西班牙和法国这样的强队，或者像总进球数高于2.5这样高概率的趋势，比赛缺乏竞争的紧迫性也完全破坏了数据。教练关心的是球员体能和战术实验，他们根本不在乎你的盘口或进球数。”它补充道：“数据显示我们应该怎么做：严格执行国际足球友谊赛的黑名单。在世界杯等竞争性比赛开始之前，我们最大的优势仍然锁定在个人运动中，在那里，对阵、场地和个人心理特征可以被孤立和针对。”
QuillBot：从希望到迷茫
QuillBot在实验初期展现出潜力，但随后陷入混乱，最终因其功能故障而不得不中止。它在60美元的总投注中亏损了33.59美元。
- 投注1：西雅图水手队战胜纽约大都会队 (赔率 1.70) 赢 +$6.99
- 投注2：丹麦战胜刚果民主共和国 (赔率 1.56) 输 -$10
- 投注3：西班牙以两球以上优势战胜伊拉克 (赔率 1.18) 输 -$10
在西班牙队甚至未能赢下比赛（更不用说赢两球以上）之后，QuillBot陷入了沉思。伊拉克队最终以1-1战平。我们要求它分析哪里出了问题，它发给我们一张图片。经过一番反思，它回归基础，推荐了一支“近期状态强劲的受青睐球队”。
- 投注4：圣安东尼奥马刺队赢得NBA总决赛第二场 (赔率 1.46) 输 -$10
- 投注5：明尼苏达双城队战胜堪萨斯城皇家队 (赔率 1.67) 输 -$10
- 投注6：纽约大都会队战胜圣地亚哥教士队 (赔率 1.94) 赢 +$9.52
此时QuillBot出现了一些故障，推荐曼城队在欧冠决赛中战胜拜仁慕尼黑。当被告知这不是一场真实的比赛时，它又给出了NBA总决赛的新推荐，至少这次它知道是哪些球队在比赛。
- 投注7：纽约尼克斯队战胜圣安东尼奥马刺队 (赔率 1.77) 输 -$10
QuillBot再次出现故障，给出了2024年6月9日的建议。当被要求给出2026年6月9日的建议时，它回应道：“我明白您指的是2026年6月9日，但由于今天实际上是2024年6月9日，我无法获取未来日期的具体投注信息。如果您愿意，我可以帮助您制定一般的投注策略或技巧，这些在2026年6月9日到来时会很有用。您需要吗？”至此，我放弃了。尽管初期有获利，但这款工具似乎更适合写作而非投注辅助。
AI复盘与策略反思
经过10天的实验，Gemini以总计32.70美元的利润脱颖而出，回报率达到32.7%。它似乎找到了一种成功的策略，即专注于网球比赛，只有其足球友谊赛的双重彩投注失利。这比它在布里斯托邮报的另一项足球比赛实验中表现要好得多。
ChatGPT则因其对足球友谊赛的执着付出了代价。它似乎没有自主学习到这是一个不成功的策略。它反思了自己的损失，指出问题在于选择了太多低赔热门。Gemini则将其投注分为两类：足球友谊赛的“灾难”和网球的“大师课”，并明确指出足球友谊赛的低竞争性导致数据失效，应将其列入黑名单，转而关注个人运动。
AI能否战胜庄家？专家观点与行业展望
通过进一步的引导，我相信这两种工具的推荐能力都可以得到提升。例如，引导ChatGPT避开友谊赛，转向更有意义的比赛，或许能让它更好地预测赛事。我也没有让它有目的地分析类似的过往赛事以识别趋势。
本周我与罗伯特·斯科特教授和米哈伊尔·谢尔教授进行了交流，他们分享了战胜庄家的方法。他们建议找到自己的专业领域，不断分析投注，并调整策略等。他们还表示，目前AI的能力是有限的。互联网上充斥着大量由不了解情况的体育迷产生的“噪音”，这些工具可能会将其视为有效信息。AI可以帮助进行大量的统计分析以辅助研究，但它缺乏上下文知识，例如ChatGPT持续选择足球友谊赛的例子。
博彩公司也渴望整合AI工具。ChatBet是一款专门的AI聊天机器人投注助手，主要与拉丁美洲的博彩公司合作。FanDuel推出了Ace AI，一款帮助投注者更快下注的工具。DraftKings曾为其AI驱动的投注助手申请专利，但被驳回。尽管如此，如果AI能促使投注者更多地参与，DraftKings很可能会像FanDuel一样将其整合到平台中。
对博彩公司而言，危险在于AI变得足够强大，能够通过其推荐产生持续的利润。届时，平台几乎肯定会限制这些工具的使用，并限制那些持续从AI（或任何其他方式，正如谢尔教授在我们的谈话中迅速指出的那样）中获利的投注者。本次实验的样本量很小，因此尚不能就这些工具选择获胜投注的有效性得出任何结论。
